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    数据管理：如何添加条件变量

    我想将4个变量添加到我的长格式数据集并通过它进行筛选。 基本上我会以5年（2016-2020）开始。 2016年有更多的行相对于其他年份，所以我想总结2016年到2020年作为新的列 - 变量复制到2016年每行的值。在Excel中，我会通过SUMIFS做到这一点。我有点在dplyr管理，但我得到0。 newdt <- dt %>% group_by(time, country, age
    r dplyr tidyverse mutate 2017-09-04

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    过滤器变量，其列名称包含模式

    我试图筛选出NA，NaN和Inf值超出使用dyplr的filter功能tbl的。 诀窍是我只想将过滤器应用于名称包含特定模式的列。该模式是：r1，r2，r3等 我试图结合grep和filter来实现这一目标，但无法使其工作。我目前的代码如下所示： filter_(!is.na(grep("r[1-9]", colnames(DF), value = TRUE)) & !is.infinite(g
    r filter grep dplyr tidyverse 2017-09-04

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    使用tidyverse对变异系数进行分组和总结

    我有一个数据框，每年的降水量在1997-2016年之间。下面是一个例子： df<- data.frame(year= as.character(c("1997", "1997","1997","1997","1997","1997","1998","1998","1998")),month= as.character(c("1", "1","1","2","2","2","1","1","1"))
    r tidyverse 2017-09-05

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    理解对％的解释的困难％

    我对理解%in%有困难。在Hadley Wickham的书“R for data science”的第5.2.2节中，它说：“这个问题的一个有用的缩写是x %in% y。这将选择每一行，其中x是y中的一个值。那么这个例子说明： nov_dec <- filter(flights, month %in% c(11, 12)) 然而，我当我看语法，看样子，应该选择每一行，其中y是x中的值之一，所以
    r subset tidyverse 2017-09-05

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    使用创建的比例从数据子集因素的层级条件的变量tidyverse

    我有像这样一个数据帧： df<- data.frame(year= as.character(c("1997", "1997","1997","1997","1997","1997","1998","1998")),season= as.character(c("W", "W","W","D","D","D","W","W")),result= as.character(c("Y", "Y"
    r tidyverse 2017-09-06

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    dplyr - 多个列的总和使用正则表达式

    对于数据集mtcars2 mtcars2 = mtcars mtcars2 = mtcars2 %>% mutate(cyl9=cyl, disp9=disp, gear2=gear) 我希望得到一个新的列是多列的总和，通过使用正则表达式来捕捉模式。 这是一个解决方案，但是这是通过硬编码 select(mtcars2, cyl9) + select(mtcars2, disp9) + sel
    r dplyr tidyr tidyverse 2017-09-07

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    dplyr：ROW_NUMBER（）与SQL表（SQLite的）工作

    如果我想创建一个包含观察数字与我CAN数据帧新列， mtcars %>% mutate(i=row_number()) 但ROW_NUMBER（）不能与SQL表工作。 mydb <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), "") dbWriteTable(mydb, "mt", mtcars) mt.sql=tbl(mydb, "mt") mt.sql %>% mut
    sql r sqlite dplyr tidyverse 2017-09-07

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    有条件比例/相对频率R

    有没有可以简化这段代码的可用函数？想知道的productsales在特定week到其销售总额的比例 library(dplyr) # Create data.frame df <- tribble( ~week, ~product, ~sales, 1L, "A", 40, 1L, "B", 20, 2L, "A", 50, 2L, "C
    r dplyr tidyverse 2017-09-08

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    在分组时间序列中填充缺失的日期 - 一种纯粹的方式？

    给定一个data.frame，其中包含一个时间序列和一个或多个分组字段。所以我们有几个时间序列 - 每个分组组合一个。 但有些日期不见了。 那么，用最合适的分组值添加这些日期的最简单的方法是什么（就最“全面的方式”而言）？ 通常我会说我会生成一个包含所有日期的data.frame，并对我的时间序列做一次full_join。但是现在我们必须为每个组合值进行分组 - 并填写分组值。 让我们来看一个例子
    r dplyr time-series tidyverse 2017-09-09

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    dplyr中基于字符串的过滤-NSE

    我想在我的数据上使用dplyr的新NSE符号（版本> = 0.6）作为动态filter。比方说，我有以下的虚拟数据集： df = data_frame(x = 1:10, y = 10:1, z = 10 * runif(10)) 如果现在我要当数值大于5，我知道更大的过滤列tofilter = "x"我可以这样做： df %>% filter((!!rlang::sym(tofil
    r dplyr tidyverse nse tidyeval 2017-09-11
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