dplyr

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微微一变例为DO（）： by_cyl <- group_by(mtcars, cyl) models <- by_cyl %>% do(mod = lm(mpg ~ disp, data = .)) coefficients<-models %>% do(data.frame(coef = coef(.$mod)[[1]])) 在数据帧系数，存在的第一个系数线性模型为每个cyl组。我的问题

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传递字符串作为dplyr动词参数

我想能够定义的参数为dplyr动词 condition <- "dist > 50" ，然后使用这些字符串dplyr功能： require(ggplot2) ds <- cars ds1 <- ds %>% filter (eval(condition)) ds1 但它在错误抛出 Error: filter condition does not evaluate to a

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如何提高性能使用dplyr选择数据框中的行？

我想从df2中选择包含另一个data.frame中几列相同值的行。首先我生成一些数据来显示我的问题。 set.seed(1) df1 <- expand.grid(list(A = 1:30, B = 1:30, D = 1:30)) df1$value <- runif(nrow(df1)) df2 <- expand.grid(list(A = 1:30, B = 1:30, C

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在R的替代命令中取消引用字符串

我想知道是否可以通过替换命令将取消引用传递给表达式的字符串。具体而言，我使用dplyr过滤和从数据帧中选择： > w subject sex response 1 1 M 19.08 2 2 M 16.46 ... ... ... ... 6 6 M 23.60 7 7 M 23.96 8 8 F 22.48

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使用pmin和pmax时dplyr之间的区别：变异和变换？

在试图回答this question时，我遇到了mutate和transform之间的区别，我认为这是等同的操作。 # data x <- data.frame(a=c(rep(0,10),rep(1,10),3),b=c(1:10,0,11:19,0)) #transform transform(x,a=pmin(a,b), b=pmax(a,b)) a b 1 0 1 2

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任何方式来做过滤以及在ddply中总结？

我只是从ddply开始，并发现它非常有用。我想总结一个数据框，并根据汇总列是否具有特定值来排除最终输出中的一些行。这与SQL中的HAVING以及GROUP BY相似。这里有一个例子： input = data.frame(id= c(1, 1, 2, 2, 3, 3), metric= c(30,50,70,90,40,1050), badness=c(1,

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dplyr：行的功能

我想根据行计算函数，而不是与mutate()一样计算列。例如，具有 library(dplyr) set.seed(1) dfx <- data.frame( date = rep(seq(1,5),3), type = c(rep('A', 5), rep('B1', 5), rep('B2', 5)), value = runif(n = 15, min =

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将分组模型应用于分组

我的问题与this one非常相似，但是我面临的问题存在一些问题，那些答案没有解决。具体来说，我估计了一个空间模型，y=rho * lw * y + X *beta。因为观察结果与矩阵lw有关，我必须同时将模型应用于整个X矩阵。因为这些答案是按行进行的，所以它们不适用。这里是MWE数据，包括跨三组20分和空间权重矩阵： library(spdep) #Coordinates pointcoo

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dplyr包：如何使用类似'％xyz％'的SQL语法来查询大型数据框？

dplyr是唯一可以处理我的843k data.frame并以快速查询的软件包。我可以使用一些数学和平等标准过滤罚款，但是我需要实现一个概念的搜索。我需要的是这样的sqldf查询 library(sqldf) head(iris) sqldf("select * from iris where lower(Species) like '%nica%'") 在dplyr帮助，我无法找到我

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用列表预测 - 重访

在using predict with a list of lm() objects中，@JD龙要求解决我经常遇到的问题;通常情况下，当模型已经合适并且要生产地块时会出现这种情况。在@Joshua Ulrich的回答中编辑的JD Long解决方案非常优雅，除了需要的paste之外。 @hadley，ddply帝国的负责人，发表了一个解决方案mdply，我发现这个解决方案让人难以理解，而且远非优雅。