dplyr

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    使用dplyr summarise_each（）與is.na（）

    我試圖包裝一些函數內的dplyr魔術產生data.frame，然後我用xtable打印。 的最終目的是有this一個dplyr版本的工作，閱讀各地我遇到了非常有用的summarise_each()功能與regroup()子集化後（因爲這是一個函數內），然後我就可以用它來得到解析的列來。 我遇到的問題（迄今爲止）是從​​內呼叫is.na()，因爲我被告知Error: expecting a sing
    r dplyr 2014-09-24

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    dplyr：讓GROUP_BY列，即使不選擇它

    選擇列時，我得到一個專欄中，我沒有選擇，但它是一個GROUP_BY柱：我連我都沒有選擇 library(magrittr) library(dplyr) df <- data.frame(i=c(1,1,1,1,2,2,2,2), j=c(1,2,1,2,1,2,1,2), x=runif(8)) df %>% group_by(i,j) %>% summarize(
    r dplyr 2014-09-25

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    將dplyr用於探索性地塊

    我經常使用d_ply來製作探險性地塊。 一個小示例： require(plyr) plot_species <- function(species_data){ p <- qplot(data=species_data, x=Sepal.Length, y=Sepal.Width) print(p) } d_ply(.data=iris,
    r plyr dplyr 2014-09-25

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    基於其他列

    我的數據框DF貌似值數據幀添加列： ID Name1 Name2 Group 1234 A1 x 1234 A4 w 1234 A3 q 1234 A A 1234 A2 z 5678 B3 s 5678 B B ... 我需要添加一列Group是Name1每個ID相匹配的行中的ID其中Name1 == Name2 。 所以邏輯是檢查是否Name1 == Nam
    r dplyr 2014-09-26

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    在dplyr中添加更多參數

    我的問題是除了使用多個參數定義summarise_each之外的函數之外，還有另一種方法可以直接在summarise_each中添加參數嗎？ 比如我想要得到的平均值，而不NAs.this工作方式 mean_fun=function(x)mean(x,na.rm=TRUE) AA_group=AA_new %>% group_by(tractID) AA_group %>% summarise_
    r dplyr 2014-09-28

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    使用dplyr按組更改變量值

    我的問題是我想要將所有缺失值更改爲多個列的每個組的平均值。我想用dplyr，但它不爲我 工作，例如 iris2 <- iris set.seed(1) iris2[-5] <- lapply(iris2[-5], function(x) { x[sample(length(x), sample(10, 1))] <- NA x }) impute_missing=fu
    r dplyr 2014-09-28

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    dplyr「data_frame」函數無法做回收，data.frame有限制嗎？

    加載下面有套餐： R version 3.1.1 (2014-07-10) Platform: x86_64-apple-darwin10.8.0 (64-bit) attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base other attached packages: [
    r dataframe dplyr 2014-09-28

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    當我在`dplyr`之後加載'plyr`時，爲什麼總結或mutate不起作用？

    注意：這個問題的標題已被編輯，使其成爲plyr函數掩蓋其dplyr對應項時的問題的規範問題。問題的其餘部分保持不變。 假設我有以下數據： dfx <- data.frame( group = c(rep('A', 8), rep('B', 15), rep('C', 6)), sex = sample(c("M", "F"), size = 29, replace = TRUE)
    r dplyr plyr r-faq 2014-09-29

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    用dplyr創建一個排名變量？

    假設我有以下數據 df = data.frame(name=c("A", "B", "C", "D"), score = c(10, 10, 9, 8)) 我想與排名添加新列。這是我在做什麼： df %>% mutate(ranking = rank(score, ties.method = 'first')) # name score ranking # 1 A 10 3 # 2 B
    r dplyr 2014-09-29

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    用dplyr創建一個因子變量？

    假設我有一個數據幀，看起來是這樣的： df1=structure(list(Name = structure(1:6, .Label = c("N1", "N2", "N3", "N4", "N5", "N6", "N7"), class = "factor"), sector = structure(c(4L,
    r dplyr 2014-09-30
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