dplyr

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    在同一會話中使用包dplyr和data.table導致mutate（）中的複製錯誤

    我想使用data.table包的fast fread函數來加載一個巨大的csv文件。加載後，我想將一個字符串變量轉換爲一個因子。但是，當我想要做的加載文件這樣一個發生變異： library(data.table) library(dplyr) df <- fread("df.csv") df <- mutate(df, name = as.factor(name)) 我得到這個錯誤：
    r data.table dplyr 2014-10-01

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    什麼用dplyr 0.3

    我的初衷動態輸入編程要做到這一點是dplyr整合閃亮 此前0.3我已經使用EVAL良好做法（解析（文= ....））， do.call（）方法。 在0.3，我看到兩個選項，例如： var <- c('disp','hp') select_(mtcars,.dots = as.lazy_dots(var)) select(mtcars,one_of(var)) 但哪一個更好？我打算通過Shi
    join eval shiny dplyr 2014-10-02

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    more dplyr中的500結果行泛型SQL

    如何從dplyr中的任何（常規）SQL查詢中接收完整結果？這是一個玩具示例，其中SQL查詢只是返回完整的表格。 library("plyr") library("dplyr") ## connect to a database hflights_sqlite <- tbl(hflights_sqlite(), "hflights") my_con <- src_sqlite(hfligh
    r dplyr 2014-10-03

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    刪除/分離R會話中的包

    我的問題是一些包共享相同的函數名稱。我如何告訴R我想從哪個包使用這個功能？ 我試圖加載我想在代碼中再次使用的包，但它仍然無法正常工作。我的情況是selectMASS和dplyr。我想用dplyr但錯誤總是unused argument ...
    r dplyr 2014-10-04

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    按dplyr分組/編號的滾動平均值（移動平均值）

    我有血壓記錄的縱向跟蹤。 某個點的值比移動平均值（滾動平均值）的預測性要低，這就是我爲什麼要計算它的原因。數據看起來像 test <- read.table(header=TRUE, text = " ID AGE YEAR_VISIT BLOOD_PRESSURE TREATMENT 1 20 2000 NA 3 1 21 2001 129 2 1 22
    r dplyr 2014-10-05

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    在sum（）函數中使用dplyr的mutate（）函數使用列函數

    我有一個數據框，我想用dplyr的mutate（）函數創建一個新列prob。 prob應包含概率P（行值>所有列值），表示數據框中行數比每行的值大。這是我想做的事： data = data.frame(value = c(1,2,3,3,4,4,4,5,5,6,7,8,8,8,8,8,9)) require(dplyr) data %>% mutate(prob = sum(value <
    r sum dataframe probability dplyr 2014-10-05

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    dplyr do（）沒有點代詞？

    在dplyr::do()，有沒有辦法像其他dplyr函數一樣訪問.data上下文中的變量？例如，假設我有一個數據幀： > dd <- data.frame(a=1:5) mutate()，以及其他功能，工作原理，這樣的表達在數據幀的情況下進行評估： > mutate(dd,a2=a*2) a a2 1 1 2 2 2 4 3 3 6 4 4 8 5 5 10 但不是do
    r dplyr 2014-10-06

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    dplyr - 通過對多個列

    我想總結列的每個總和，按A或B GG的因素平等summarise_each分組 > gg A B a1 a2 a3 1 c2 c1 1 5 9 2 c1 c3 2 6 10 3 c4 c2 3 7 11 4 c3 c2 4 8 12 得到 > test AB a1 a2 a3 1 c1 3 11 19 2 c2 8 20 32 3 c3 6 14 22 4
    r group-by dplyr 2014-10-06

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    在數據框中改變多列

    我有一個看起來像這樣的數據集。 bankname bankid year totass cash bond loans Bank A 1 1881 244789 7250 20218 29513 Bank B 2 1881 195755 10243 185151 2800 Bank C 3 1881 107736 13357 177612 NA Bank D 4 1881
    r dplyr stata 2014-10-06

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    列

    有之間的值的條件的選擇是一個矩陣： A B 0 36 0 4 4 24 0 13 0 11 11 13 0 6 6 20 0 12 12 20 0 11 0 33 33 40 0 31 0 5 5 39
    r algorithm matrix dplyr 2014-10-07
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