在dplyr和tidyerse中使用$添加列和在R中添加列的不同之处
在dplyr和tidyverse中使用$添加列和在R中添加列的不同之处是：
- 在R中添加列可以使用$符号，例如df$new_column <- value，这样可以直接在数据框中添加一个新的列，并赋予相应的值。而在dplyr和tidyverse中，推荐使用mutate()函数来添加列，例如df <- df %>% mutate(new_column = value)，这样可以在数据框中添加一个新的列，并赋予相应的值。
- 使用$符号在R中添加列时，需要确保数据框中已经存在该列名，否则会创建一个新的列。而在dplyr和tidyverse中，使用mutate()函数添加列时，如果列名不存在，则会自动创建一个新的列。
- 在R中使用$符号添加列时，可以直接赋值为一个具体的值或向量。而在dplyr和tidyverse中，可以使用各种函数和操作符来计算新列的值，例如使用ifelse()函数进行条件判断，使用case_when()函数进行多条件判断，使用+、-、*、/等操作符进行数值计算等。
- 在dplyr和tidyverse中，添加列的操作可以与其他dplyr函数链式操作，形成更复杂的数据处理流程。例如可以在mutate()函数中使用filter()函数进行筛选，使用group_by()函数进行分组等。
总结起来，使用$符号在R中添加列是一种简单直接的方式，适用于简单的列添加操作。而在dplyr和tidyverse中，使用mutate()函数可以更灵活地进行列添加，并与其他dplyr函数进行组合，适用于复杂的数据处理流程。
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n
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df2 = data.frame(year=c(2020, 2021, 2022, 2020, 2020, 2021, 2022), employes=c(200, 220, 240, 300, 1
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z = c(500,1000,2000,2500,1000))
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| ---- | -- | ----| --- | --- | --- | --- | ---------- |
| a | A01| 2 | 3 | 1 | 4 | 6 | 2 |
| b | A03| 3.4 | 4.5 | 2.2 | 3.6 | 7.2 | 2.2
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)
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我想在r数据框中创建一个新的列。我想将其他列中的值放入此列，如下例所示： ID column1 column2
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4 C B 新的列应该在两列中有任何可用的C，并且它的值应该如下所示： ID column1 column2 new column
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浏览 1提问于2016-10-26得票数 3
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我想在列上循环，而不是在行上循环。例如，我有一个名为var1、var2、var3的列。数据如下：
var1 var2 var3
1 1 1
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999 2 999
我想重新编码所有的"999“的变量中的值丢失。在斯塔塔，我可以
forvalue i = 1(1)3{
replace var`i' ="NA" if var`i' =="999"
}
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var1
浏览 0提问于2019-05-29得票数 3
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根据一列(字符串)中的值对R中的Dataframe进行排序
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我在R中有一个数据集，希望按一列的值对整个Dataframe进行排序。这些值是字符串，并且此列中只有三个可能的值(Teenager、Twenties、30+)。我想让Dataframe按照这个顺序排序。
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我已经试过了
> age[order(Category),]
它确实对值进行了排序，但顺序是: 30+，Teenager，Twenties。有没有可能告诉R我想要的确切顺序？
顺便说一句，我是一个初学者，很明显:)提前谢谢！
浏览 12提问于2020-02-03得票数 0
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搜索数据框中的两列
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在R中有最简单的方法吗？
可重现的例子：
value<-rnorm(6,0.5)
from<-c("VillageA","VillageB","VillageC","VillageD", "VillageB","Vi
浏览 3提问于2018-11-08得票数 0
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R语言-读取excel中的值并检查
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例如,
Name value
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浏览 0提问于2020-01-28得票数 0
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r、regex、dplyr、coalesce
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sample = data.frame("PIDno" = c('a', NA, NA), "PINID" = c(NA, 'b', NA), "ParcelId" = c(NA, NA, 'c'))
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对你们来说可能是很简单的事情。正如标题中所指出的，我想创建一个新列，该列具有基于来自不同列(在本例中为ASV列)的行项的序列号。因此，引用列中的行项具有重复值。
ASV New_column
wthjjwjjgbwurigwe434j 1
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感谢你的帮助
浏览 1提问于2021-06-02得票数 1
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引用dplyr内的列名称
r、dplyr、tidyverse
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df <- tibble(age = c(12, 45), sex = c('f', 'f'))
allowed_values <- list(age = 18:100, sex = c("f", "m"))
df %>%
mutate(across(c(age, sex),
c(valid = ~ .x %in% allowed_values[[COLNAME]])))
我刚遇到，OP询问如何根据允许的值列表验证数
浏览 2提问于2020-06-02得票数 16
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