उद्देश्य सभी प्रजातियों "सेटोसा" पंक्तियों को एक पंक्ति "सेटोसा" में बदलना है: (यह एक न्यूनतम उदाहरण है (वास्तविक अधिक कॉलम और अधिक समूहों में):
मेरे पास यह डेटाफ़्रेम है:
head(iris, 2) %>%
select(1,2,5) %>%
group_by(Species)
Sepal.Length Sepal.Width Species
<dbl> <dbl> <fct> ....
मैं कॉलम 2 से 4 टी NA के मानों को बदलना चाहता हूं। मैंने सफलता के बिना mutate across का उपयोग करने का प्रयास किया।
library(tidyverse)
df <- tibble(year = 2020, a = 1, b = 2, c = 3)
df %>% mutate(across(c(2:4), is.na))
#> # A tibble: 1 x 4
#> year a b c
#> <dbl> <lgl> <lgl> <lgl>....
मैं कई कॉलम पर कई ऑपरेशन करना चाहता हूं और मैं इसे इस तरह से करने के लिए dplyr::across() का उपयोग कर सकता हूं:
library(tidyverse)
df = tibble(x=1:5, p1=x*2, p2=x*4, p3=x*5)
r1 = df %>%
mutate(across(starts_with("p"), c(inf=~.x-1, sup=~.x+1)))
r1
#> # A tibble: 5 x 10
#> x p1 p2 ....
इस उदाहरण डेटासेट में मैं दूसरे mutate(across... भाग में .names तर्क में हेरफेर करने में सक्षम होना चाहूंगा:
कण में मैं {.col} को sub जैसे फ़ंक्शन के साथ हेरफेर करना चाहता हूं।
संक्षेप में: मैं पिछले दो कॉलम में greater4 स्ट्रिंग को हटाना चाहता हूं:
Sepal.Length_greater4_greater50 और Sepal.Width_gr....
मैं dplyr का उपयोग करके data.frame में कई कॉलम (NA से भरा हुआ) जोड़ना चाहता हूं। मैंने एक चरित्र वेक्टर में कॉलम के नाम परिभाषित किए हैं। आमतौर पर, केवल एक नए कॉलम के साथ, आप निम्न पैटर्न का उपयोग कर सकते हैं:
test %>%
mutate(!!new_column := NA)
हालांकि, मुझे यह across के साथ काम करने के लिए न....
मैं गतिशील रूप से असाइन करना चाहता हूं कि कौन से कॉलम एक दूसरे से घटाए जाएं। मैंने चारों ओर पढ़ा है और ऐसा लगता है कि मुझे all_of, और शायद across (dplyr का उपयोग करके R में डेटाफ्रेम में एक से अधिक कॉलम से एक कॉलम को कैसे घटाएं, आप dplyr फ़िल्टर में ऑब्जेक्ट का उपयोग कैसे करते हैं?)। मैं इसे एक चर....
1
मल्टीलिटल कॉलम पर सशर्त फ़िल्टर करने के लिए फ़िल्टर भर में और str_detect का एक साथ उपयोग कैसे करें
मेरे पास यह डेटाफ़्रेम है:
df <- structure(list(col1 = c("Z2", "A2", "B2", "C2", "A2", "E2", "F2",
"G2"), col2 = c("Z2", "Z2", "A2", "B2", "C2", "D2", "A2", "F2"
), col3 = c("A2", "B2", "C2", "D2", "E2", "F2", "G2", "Z2")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))
> df
col1 col2 col3
1 Z2....
मैं chr कॉलम को कारकों में बदलना चाहता हूं, लेकिन पहले 15 कॉलम (जिनमें से कुछ chr हैं) को बाहर कर दें। मैं केवल mutate(across(where(is.character))... या mutate(across(.cols = -c(1:15))... के साथ सब कुछ बदल सकता हूं। इसके अतिरिक्त, मैं परिवर्तनों को डेटासेट (%<>%) में सहेजना चाहता हूं, इसलिए मैं पह....
मैं अपने पूरे डेटासेट में dplyr के पार और case_when का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं, इसलिए जब भी यह "मजबूत रूप से सहमत" देखता है तो यह इसे एक संख्यात्मक 5 में बदल देता है, "सहमत" से संख्यात्मक 4, और इसी तरह। मैंने इस उत्तर को देखने का प्रयास किया है, लेकिन मुझे एक त्रुटि मिल रही है क्योंकि मेरे ....
मेरे दृष्टिकोण से, यह करने के लिए काफी आसान काम लगता है, लेकिन मुझे इसे काम करने की कोशिश करने में ऐसी परेशानी हो रही है।
मैं जो करने की कोशिश कर रहा हूं, mutate() और across() के माध्यम से, बस कुछ चर बनाने के लिए एक कस्टम फ़ंक्शन के भीतर स्थिर या स्केलर का मूल्यांकन करना है।
मैं इसे गैर-across() कार....
मैं अपने कार्यों को नवनिर्मित across में माइग्रेट करना चाहता हूं।
एक फ़ंक्शन मैंने filter_at का उपयोग करके कई कॉलम में कई कीवर्ड खोजे हैं।
हालांकि, मैं नीचे दिखाए गए अनुसार across का उपयोग करके इसे दोहराने के लिए संघर्ष कर रहा हूं:
library(tidyverse)
raw_df <- tibble::tribble(
~cust_name, ~other_....
मैं प्रत्यय _num पर निर्भर होने के बजाय यह बताने से बचने की कोशिश करना चाहता हूं कि कौन से चर का आकलन करना है। वैरिएबल नाम पर एक वैरिएबल कंडीशनल को बदलना संभव है, लेकिन इस कोड को अद्यतन करने की आवश्यकता है क्योंकि इसे अब भर में उपयोग करना चाहिए।
df %<>% mutate(`Manipulation1` = case_when(
A1_num >....
वेरिएबल के सबसेट को बदलने के लिए fct_relevel को पाइप करने का समाधान अब काम नहीं करता क्योंकि mutate_at को पदावनत कर दिया गया है। मुझे mutate(across(...), fct_relevel(., ....) का उपयोग करके एक अद्यतन समाधान को एक साथ जोड़ने में कठिन समय हो रहा है, क्योंकि मुझे एक त्रुटि मिलती है
"Problem with `mutat....
मैं यह देखने के लिए अपने डेटासेट में एकाधिक कॉलम पूछने का प्रयास कर रहा हूं कि 135 और 225 के बीच कोई संख्या मौजूद है या नहीं।
मैं वर्तमान में इसे एक बहुत ही मैनुअल तरीके से कर रहा हूं, लेकिन यह टिकाऊ नहीं है क्योंकि केवल 2 कॉलम से अधिक हैं जिन्हें मैं क्वेरी करने का प्रयास कर रहा हूं। मैं इसे और अध....
मैं वर्तमान में एक समय-श्रृंखला को प्रक्षेपित कर रहा हूं और approx फ़ंक्शन को dataframe में 4 कॉलम और 172660 पंक्तियों के साथ उपयोग करने की आवश्यकता है, लेकिन 4 समूह (इसलिए प्रत्येक समूह के लिए इसकी 43165 पंक्तियाँ)। वर्तमान में, इसके बारे में दो उत्तर हैं: सारांश का उपयोग करना, लेकिन इंटरपोलेशन के....
19 जुलाई 2021, 06:24
मैं इस SO प्रश्न को दोहराने की कोशिश कर रहा हूं , लेकिन अद्यतन सिंटैक्स का उपयोग करके जो across() फ़ंक्शन का उपयोग करता है और बहिष्कृत summarise_all() और funs() से दूर हो जाता है।
डेटा शुरू करना
मेरे पास डेटाबेस निकालने है कि प्रति पंक्ति एक पंक्ति प्रकार, जैसे:
library(tidyverse)
library(zoo)
df_....
13 जुलाई 2021, 03:59
मेरे पास एक डेटा सेट है जो आईरिस डेटा सेट जैसा दिखता है।
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 ....
मैं केवल संख्याओं के रूप में ज़बरदस्ती करना चाहता हूं - यानी, as.numeric को - किसी भी कॉलम को लागू करने के लिए जिसमें 1 उनकी पहली प्रविष्टि (यानी, एक वर्ण) के रूप में है। तो मैं बारी करने की उम्मीद करूंगा:
tibble(a = c("1", "2"), b = c("Fred", "Kevin"), c = 1:2)
में
tibble(a = 1:2, b = c("Fred", ....
4 जुलाई 2021, 20:17
मैं संदर्भ डेटा फ़्रेम (df2) में सही सेल पर अवलोकन मान (df1 में) कैसे मैप कर सकता हूं? सेल (कई!) अलग-अलग कॉलम में फैले हुए हैं, इसलिए मैं एक साधारण gsub का उपयोग नहीं कर सकता df2$specific.columnn.name . पर
Df1 में अवलोकन मान और आईडी होते हैं, df2 में संदर्भ डेटा होता है (आईडी और उनके 'संगति नियम')
....
एक चयन सहायक (matches(), contains(), starts_with(), ends_with()) को across() फ़ंक्शन में पाइपिंग (मान) चयन सहायक को अंदर डालने से अलग व्यवहार करता है across() के कोष्ठक।
ऐसा क्यों होता है? क्या यह अपेक्षित व्यवहार या बग है?
प्रतिलिपि प्रस्तुत करना
library(dplyr)
# Very simple function: returns inp....
मेरे पास आर में एक डीएफ है, यह एक सरलीकृत संस्करण है:
ID <- c("AA1", "AA2","AA3","AA4","AA5")
Pop <- c("AA","AA","AA","AA","AA")
abc08 <- c(2,1,2,0,2)
...4 <- c(3,4,4,0,3)
abc11 <- c(2,2,2,2,1)
...5 <- c(3,4,4,4,3)
df <- data.frame(ID, Pop, abc08, ...4, abc11, ...5)
df
मैं अपने बाद के कॉलम के साथ "....
मैं केवल उन कोशिकाओं और पंक्तियों को रखने के लिए एक बहुत बड़े सहसंबंध मैट्रिक्स को कम करने में रूचि रखता हूं जिनमें नकारात्मक संबंध हैं। मैंने df%>%filter_all(any_vars(.<0)) का उपयोग करके इसे पहले ही कुछ कम कर दिया है यह मुझे बाद में मिलने वाले सबसेट का एक उदाहरण है। मैं नाम से चयन किए बिना उनकी ....
मैं:
कॉलम A1-A3 == 1 { की जाँच करने के लिए across और case_when का प्रयोग करें कॉलम के कॉलम नामों को संयोजित करें जहां A1-A3 == 1 और समवर्ती स्तंभ नामों के साथ एक नया स्तंभ उत्परिवर्तित करें
मेरा डेटाफ्रेम:
df <- tribble(
~ID, ~A1, ~A2, ~A3,
1, 0, 1, 1,
2, 0, 1, 1,
3, 1, 1, 1,
4, 1, 0, 1,....
मेरे द्वारा यहां पूछे गए एक प्रश्न से संबंधित: ढूंढें एक तिथि सदिश तिथियों के कई जोड़े के बीच ओवरलैप होती है
उदाहरण प्रारंभिक डेटा:
person start_loc start_date end_date.1 end_date.2 end_date.3 end_loc.1 end_loc.2 end_loc.3
1 1 a 2021-02-10 2021-02-17 <NA> <NA> g ....
मैं यह पता लगाने के लिए कोड की एक सरल रेखा बनाने की कोशिश कर रहा हूं कि डेटाफ्रेम में गलत प्रविष्टियां कहां हैं। निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें:
author val1 val2 val3 val4
A 1 B 1 NA
A NA NA NA NA
NA 2 B NA B
NA NA ....