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1
回答
dplyr
:
忽略
函数
输入
的
分组
变量
、
基本上,对于这个过程,我需要一个只包含数字列(物种丰度)
的
数据框架,然后为下游过程
分组
变量
。 但是如果我想在多个
分组
上这样做,我需要包括
分组
变量
。但是,在使用group_by时,这些非数值
变量
仍然存在,该过程将不会运行。 如何使用
dplyr
将数值
变量
传递给(mvabund)
函数
?在没有
分组
的
情况下,这是可行
的
df.t <- as_tibble(df) ne
浏览 16
提问于2019-03-13
得票数 0
回答已采纳
2
回答
具有多个
变量
名
的
字符串
输入
的
dplyr
::group_by_
、
我正在编写一个
函数
,要求用户在
函数
调用中定义一个或多个
分组
变量
。然后使用
dplyr
对数据进行
分组
,如果只有一个
分组
变量
,它就会按预期工作,但我还没有弄清楚如何使用多个
分组
变量
。示例:y <- c("cyl", "gear") library(
dply
浏览 0
提问于2014-12-29
得票数 24
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1
回答
在
dplyr
中
分组
缺少列
、
函数
调用中有一个复杂
的
dplyr
结构。
输入
是一个数据框架,它可以有一个名为s
的
额外列。如果该列可用,我希望根据该列对标准
分组
进行
分组
。目前,我通过一个if语句来解决这个问题,检查列是否在数据帧中,并以不同
的
方式进行
分组
。在
分组
之后,我对这两种数据都有相同
的
代码。 有什么更优雅
的
方法吗?在我最初
的
函数
中,我在summarise
函数
浏览 2
提问于2017-03-03
得票数 1
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2
回答
删除单个
dplyr
group_by组
、
在
dplyr
中使用多个
变量
对tibble进行
分组
的
情况下,除了重新指定不包含该
变量
的
组之外,是否有其他方法可以删除单个
分组
变量
?我认为它应该是类似于group_by(df, -var, add = TRUE)
的
东西,尽管这不起作用。示例:mtcars %>% group_by(cyl, gear, carb) %>
浏览 17
提问于2018-03-02
得票数 7
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2
回答
按组
变量
排列不工作
的
grouped_df
、
、
%但是,当使用上面的代码时,arrange()
函数
根本不会改变
分组
data.frame
的
顺序。sum(rev)) %>% arrange(year, desc(tot))编辑11/13/2017:如
浏览 6
提问于2014-10-24
得票数 32
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1
回答
在
函数
参数中选择列和按列
分组
我试图编写一个
函数
,以便
输入
要在总体级别和通过
分组
变量
描述
的
任何列。2 f 23-32 low A4 m 50-60 high Blibrary(
dplyr
)data %>% <e
浏览 3
提问于2019-11-27
得票数 2
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1
回答
在有反应
的
数据集中使用
dplyr
输入
变量
有困难
、
、
、
我已经浏览了关于plyr和
dplyr
问题
的
其他答案,但都没有成功。new_frame[[input$ycol]] sapply给出了一个结果,但它<em
浏览 1
提问于2018-01-08
得票数 2
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2
回答
从
分组
的
数据框中获取组
的
描述
、
我需要写一个
函数
,它将接受一个
分组
的
数据帧(来自
dplyr
),并为每个组绘制一个图,标题描述它用于什么组。关键是我不知道
分组
变量
是什么,甚至不知道会有多少个。我使用groups获取
分组
变量
,然后使用.[1,g]访问值,其中g是
分组
变量
名称
的
字符版本,如下所示。 虽然我是
dplyr
的
新手,但我觉得这样做是错误
的
,也就是说,这并不是真正
的</
浏览 10
提问于2016-10-07
得票数 3
1
回答
如何在R中逐列遍历
、
、
当迭代相同
的
列时,如何修改这些代码以应用于数据帧中
的
组级?还没能用
dplyr
重新演绎。1.14 0.132 9 A 1.14 0.571 当使用
dplyr
时,我不相信您能够引用自己创建
的
列。然而,上面的循环代码
函数
忽略
了左边(组)上
的
分组
变量
,这是我
的
两
浏览 3
提问于2022-02-25
得票数 0
1
回答
dplyr
mutate():如果组为NA,
忽略
值
、
我是
dplyr
的
新手,有以下问题。我
的
data.frame一列用作
分组
变量
。有些行不属于组,
分组
列为NA。# 11 B 4 NA# 13
浏览 2
提问于2016-03-18
得票数 1
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1
回答
从dataframe获取
函数
、
我需要根据数据文件中定义
的
输入
来执行计算。请参阅下面的dataframe RefDf。它有3列--列名、计算、新
变量
名。当Calculation列包含计数时,我们应该使用n_distinct( )
函数
。Sepal.Length sum Sepal.Length2", header = T) 手动方法-需要通过RefDf中
的
输入
实现自动化对于
分组
,Species仍然是一样<e
浏览 6
提问于2021-05-27
得票数 0
1
回答
如何使用do()复制plyr
的
结果
、
、
我将dataframe拆分为一个
分组
变量
A,然后将用户定义
的
函数
fn应用于每个部分: A=rep(LETTERS[1:7], each(A), fn)如果我没有使用do,而是直接将
分组
的
tbl_df对象传递给fn,则不会产生错误,但在传递给
浏览 1
提问于2015-02-21
得票数 1
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0
回答
获取
dplyr
管道结构中出现频率最高
的
因子级别
、
我希望在使用
dplyr
的
管道结构时,能够找到数据集中某个因子中出现频率最高
的
级别。我正在尝试创建一个新
的
变量
,该
变量
包含由另一个
变量
分组
时
的
“模式”因子级别。这是我正在寻找
的
一个示例: df <- data.frame(cat = stringi::stri_rand_strings(100, 1, '[A-Z]'), num = floor(runif(100, min=0, max=50
浏览 5
提问于2018-07-19
得票数 2
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2
回答
在R中
的
数据帧
的
子集中,每列示例一行,同时满足以下条件
、
、
、
、
2 1 NA 2 我想从第1组
的
每一列中取样一个
变量
,以生成一个新
的
行表示组1,我不想从第1组中取样一个完整
的
行,而是需要对每一列进行单独
的
采样。另外,抽样不应考虑/包括NA,除非该组
变量
的
所有行都具有NA(例如,上面的第2组
变量
2 )。3 1
浏览 2
提问于2015-12-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
对
分组
数据使用summarise_each
、
我正在尝试用summerise_each对
分组
数据集进行总结。无论如何,在总结之前不可能删除
分组
变量
(我用
dplyr
::select尝试过)。问题是
分组
变量
不是数值
变量
,我需要所有列
的
和。library(
dplyr
) values <- matrix
浏览 3
提问于2016-06-18
得票数 1
回答已采纳
2
回答
编写一个可以
忽略
R中特定筛选器参数
的
函数
、
、
我想写一个有几个
输入
的
函数
。我很难打开/关闭grep参数,这是我
的
功能: df <<- df %>%grepl("_v&q
浏览 2
提问于2019-06-26
得票数 0
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2
回答
dplyr
:如何在
分组
变量
中
忽略
NA
、
、
、
使用
dplyr
,我尝试按两个
变量
进行
分组
。现在,如果一个
变量
中有NA,但另一个
变量
匹配,我仍然希望看到这些行被
分组
,NA取非NA值
的
值。所以如果我有一个像这样
的
数据框:variable_B <- c("c", "d", "e&quo
浏览 1
提问于2018-06-29
得票数 1
1
回答
尝试理解
dplyr
函数
- group_by
、
我试图理解group_by
函数
在
dplyr
中
的
工作方式。我使用
的
是airquality数据集,这是datasets包附带
的
。我
的
理解是,如果我这样做,它应该按Temp
变量
的
递增顺序排列记录我看到了airquality_max1
的
情况现在我想通过增加Temp
的
顺序来排列记录,但按Month
分组
浏览 3
提问于2017-09-05
得票数 3
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2
回答
如何获取传递给
函数
时使用
的
group_by值?
、
我正在尝试使用
dplyr
将
函数
应用于使用group_by
函数
分组
的
数据帧。我正在使用do()对
分组
数据
的
每一行应用一个
函数
。我希望获得group_by
变量
的
值,以便在
函数
调用中使用它。$my_grouping_variable))有没有办法在
dplyr
中获取group_by
浏览 3
提问于2017-01-27
得票数 3
1
回答
在
dplyr
中将
分组
数据pass传递给自己
的
函数
、
、
我正试着从plyr转到
dplyr
。但是,我似乎仍然不知道如何在链式
dplyr
函数
中调用自己
的
函数
。data <- data %>% group_by(ID_variable) %>% f 有人能告诉我如何修改我
的
dplyr
调用,以成功地传递我自己
的
函数
,并获得我
的</e
浏览 5
提问于2015-01-28
得票数 8
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