我需要计算每一行中NA的数量。理想情况下，我希望用dplyr完成这项工作，因为它最初来自SQL server，所以我使用dbplyr作为数据帧的开始。DF的复制如下所示。
浏览 6提问于2021-05-22得票数 0
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我在R方面是个新手，我被这个问题困住了：我想要创建一个新的变量(易碎)来统计每次有人说它在某个地方受到了伤害。但是时间很长，所以我不想做。da
浏览 1提问于2020-06-11得票数 0
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我要做的是创建一个新列"f“，它返回每一行中特定字符值的计数(例如，"cccc”或"bbbb")。我尝试过使用dplyr合并函数和rowSums的组合，但是尽管尝试了几个变体，但没有取得任何成功。df %>% mutate(new = rowSums(. == "cccc"))
如有任何指导，将不胜感激。谢谢!
浏览 6提问于2019-09-18得票数 1
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我很惊讶我找不到一个dplyr或data.table来解决这个问题。我想为一个大型data.frame计算4个新列(要计算的列位于post的底部)。>% as.data.frame() %>% select_if(function(col){mean(col)>0}) %>%这些是我想要计算的简单统计数据(是的；这些应用语句可以工作，但是在我的dplyr链中还有其他事
浏览 2提问于2019-12-17得票数 2
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我正在根据数据帧的特定列的多个条件创建一个虚拟列。在许多情况下，我对许多列使用相同的is.na()。我得到了正确的结果，但我尝试了其他方法，使用apply、reduce和anyNa，但都没有成功。
浏览 0提问于2019-05-20得票数 2
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下面是一个很小的工作示例，说明了我当前的解决方案以及我在使用dplyr时的位置。，并将行的NA与所有的NA保持一致。我已经使用dplyr编写了下面的代码，但是也许有一种更好的方法来总结行；同时对于拥有所有NA的行保持NA，而忽略包含一个或多个值的行中的NA，并将0处理为要“汇总”的值？install.packages(c("dplyr", "ggplot2"), dependencies = TRUE)
requ
浏览 1提问于2017-09-14得票数 3
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现在，我正在尝试使用dplyr向数据框架中添加一个新列，该数据框架计算这些列中所选列的逐行平均值(例如，test1的所有时间点的平均值)。
我甚至在计算显式命名列的平均值的语法上挣扎。
浏览 4提问于2015-01-26得票数 5
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您好，我的dataframe由所有列中都有NA的行组成，我想删除它们。312019-01-03 NA 10 30 40df <- df[rowSums(is.na(df)) != ncol(df), ]), class = "data.fra
浏览 0提问于2019-08-16得票数 0
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tibble(A1 = c(1, 1, 1),A3 = c(3, 3, 3)实际上，我希望从基本R中执行与此代码相当的dplyr：我的问题是这不管用：select(starts_with("A"))%>
浏览 1提问于2019-01-30得票数 3
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column_to_rownames("x0")
a 1 2c 2 5e 4 9
我想添加一个新列，最好使用mutate(counts = rowSums())，但是当我这样做时，行名就会被删除(即转到1,2,3等等)。
浏览 5提问于2020-08-18得票数 0
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我的目标是删除列和为零的行，不包括一个特定列。在这里，我想根据id列进行删除。然后，我使用dplyr执行一个混乱的管道，以获得每一行的计数，并将该总和添加到新列中。但在此之前，我将删除id列。perGene_summed_sample<-sample_DT %>% select(-c("id")) %>% dplyr::mutate(allele_count = rowSums(., na.rm= TRUE))
然后存储allele
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
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我有一个数据框架，其中每个观察被理解为两列。以这种方式，第1和第2列表示单个的1、3和4--个体2等等。在这个例子中，V1和V2代表个体i，V3和V4代表个体II，因此对于结果数据框架，我将有一半的列，相同的行数和每个值将是两个相邻列之间每个值的加法。 V1 V2 V3 V42 1 0 0 04 0 1 0 1 I II2 1 04 1 1a <- data.fra
浏览 7提问于2021-07-13得票数 2
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我想根据多列的特定值(即多个条件)执行rowSums。我知道如何基于单个条件进行rowSums (参见下面的示例)，但似乎无法确定多个条件。# rowSums with single, global conditiondf <- data.frame(a = sample(0:100,10),73 40 677 77 19 97 179 50 93 51 99单
浏览 0提问于2019-04-19得票数 1
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我有一个样本数据集：
df <- data.frame(category = c("A", "A", "B", "C", "C", "D", "E", "C", "E", "A", "B", "C", "B", "B", "B", "D", "D", "D", "D", "B
浏览 3提问于2022-06-09得票数 1
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第一行是(带有假数据的)： "Never" "Rarely" "Sometimes" "Often" "Always"
其中有效编号为1-5，因此第一行的和应该是39。
浏览 5提问于2022-10-31得票数 0
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