tidyr

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    我正在处理一些聚类分析结果。我正在尝试为我正在进行的每个群集分析创建群集成员表。 例如: test_data <- data.frame( Cluster = sample(1:5,100,replace=T), Item = sample(LETTERS[1:20],5, replace=F)) head(test_data) Cluster Item 1

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    我想收集/融化没有键的值,最终输出值。所有值都应该结尾成一列。 library(tidyverse) library(tidytext) data <- get_sentiments("nrc") 我看起来像这样工作的数据: nrc_wide < - dcast(NRC,字〜情绪) # sample output: word anger anticipation disgu

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    我有以下的(样品)data.frame x <- data.frame(gene = 1:3, Sample1 = 5:7, Sample2 = 4:6, Sample3 = 6:8) 我想改变列名,然后使用数字新标题为x轴的值,我的阴谋 colnames(x) <- c("Gene", "HeLa_0.2", "HeLa_2.0", "HeLa_5.0") x_gather <- x %

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    我需要投下长长的数据格式(长)的宽幅(宽)符合下列条件(如果可能): 1)所有的数据文件将在长形式(长)具有相同结构(ID,名称,值),但每一个数据文件将具有不同的变量,值和变量数: id = case name = variable value = variable value(s) 2)每个数据文件将是一个不同的混合物变量(因素,整数,数字)。一些因素可能会有多个级别(水果和肉类),我

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    我有一个数据帧(如下所示)列的值: df <- read.table(header = TRUE, text = "STUD_ID MEAS VALUE 1 LVEF(M-M) 69 1 LVEF(2D) 66 2 LVEF(2D) 36 2 LVEF(2D) 72 2 IVSD 63

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    我有类似下面的一个数据帧,除了我有17个变量(如Var1和Var2),而不是2 df <- read.table(header = TRUE, text = "STUD_ID Var1 Var2 1 0 0 1 0 1 2 1 2 3 3 0", stringsAsFactors = FALSE

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    我有一个书面自定义函数,需要一段时间才能在大数据集上运行,有时会停滞不前。我的功能是一个窗口功能(例如,cumsum)。如果我停止执行,所有数据都将丢失。在tidyr和dplyr中有没有办法在保存数据时避免这种情况? 我的数据是宽格式的,我正在通过组(例如产品)和许多变量(例如度量标准)运行该功能。 Product Year a b c d 1 A 2012 -0.548845

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    我想根据该模式中的R变换的数据帧: 注意,先前热编码属性Att_1收集为一个逗号在单个单元格中为IDy分隔列表。如何在R中执行此操作(例如,使用tidyr函数)? test <- data.frame(ID = c("IDx", "IDy"), Att_1_1 = c(0,0), Att_1_2 = c(1,1), Att_1_3 = c(0, 1), Att_2 = c(1,1), Att_3

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    我有一个数据帧:通过连接3列 x <- data.frame(id = 1:18, super = c(rep("A", 12), rep("B", 6)), category = c(rep("one", 6), rep("two", 6), rep("three", 6)), root = sort(rep(letters[1:6], 3)),

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    我想分开使用tidyr::separate和正则表达式列值,但相信新的正则表达式的表达式 df <- data.frame(A=c("enc0","enc10","enc25","enc100","harab0","harab25","harab100","requi0","requi25","requi100"), stringsAsFactors=F) 这是我已经试过 library(ti