滤波基于在R数据帧

这是我的数据的一个小样本的值：滤波基于在R数据帧

顶行包括表示不同树种（例如PJ =叶松）码。数值表示调查地块内每种物种的数量。每个案例代表一个由森林经理（B）评估一次的立场，然后由管理机构（A）进行基于情节的调查进行审计。我想在R中使用chisq.test来确定两个样本来自同一群体的概率，基本上将来源A的结果与来自源B的结果进行比较。对于每种情况，我想将0值转换为NA A和B源都有0。否则，我会不必要地夸大测试的自由度。我对R很陌生。

我想在许多情况下进行卡方检验，整个数据集最多包含15个物种。在大多数情况下，有2-7个物种需要处理。

感谢您的帮助

来源

2017-08-23 D. Reid

执行这些类型操作的两种方法：使用'？reshape'转换为宽数据集并比较'PJ.A'和'PJ.B'。或者分别为'source =='A''和'B'使用'subset'，创建逻辑：PJ0a和PJ0b并将两对一合并回合并关键'case'上的原始数据集。 – AdamO

请使用'dput（）'或'dput（head（））'而不是使用数据的图片。 – Aramis7d

好吧，我会尽力在将来 –

可以使用tidyverse功能，你可以试试：

df %>% 
group_by(Case) %>% 
mutate(PJ = if_else(sum(PJ) == 0, NA, PJ))

这是什么做的是，如果这一措施是0两个Source，总和为0，那么你将这个值替换为NA。它消除了将数据转换为宽格式的需要。

此外，可能同时看mutate_at到mutate多列。

来源

2017-08-24 11:50:28 Aramis7d

该代码会引发错误。 mutate_impl（.data，dots）中的错误：评估错误：'false'必须是长度为1（'condition'的长度），而不是2。 –

无法在没有数据的情况下进行调试。请编辑该问题以提供可重复的示例。 – Aramis7d

滤波基于在R数据帧

回答

相关问题