मैं dplyr में लगातार कई ऑपरेशन across कॉलम के लिए सही सिंटैक्स के साथ संघर्ष कर रहा हूं। इस डेटा में:
df <- structure(list(A1 = c(838.611, 824.048, 668.901, 225.075, 0,
0, 341.291, 0, 101.652, 127.341, 0, 297.092, 0, 0, 0, 0, 0, 764.737,
759.51, 772.21)....
मेरे पास यह नकली डेटाफ्रेम है:
df <- structure(list(Group = c(1L, 1L, 2L, 2L), A = 1:4, B = 5:8, C = 9:12,
X = c("A", "A", "B", "B")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))
Group A B C X
1 1 1 5 9 A
2 1 2 6 10 A
3 2 3 7 11 B
4 2 4 8 12 B
मैं कोशिश करता हूं एक नया कॉलम ....
मैंने इस कस्टम फ़ंक्शन को @jared_mamrot dplyr प्रक्रिया का एक कस्टम फ़ंक्शन बनाएं
यह मूल रूप से डेटाफ्रेम, कॉलम और संख्या को तर्क के रूप में लेता है और उस कॉलम में एनए के मूल्यों के परिभाषित प्रतिशत (वाई) को प्रतिस्थापित करता है:
my_func <- function(df,x,y){
df %>%
mutate({{x}} := replace({{x....
यह एक काफी सरल कार्य प्रतीत होता है, लेकिन मैं ifelse(), dplyr::if_else() के दस्तावेज़ीकरण का अध्ययन करने और SO पर कई समान पदों को लागू करने के बारे में ifelse() को लागू करने के बाद इसका पता नहीं लगा सका। एक डेटा फ्रेम।
मेरा लक्ष्य: मेरे पास विभिन्न डेटा प्रकारों के कॉलम के साथ निम्न डेटा फ़्रेम है....
11 पद 2021, 01:15
क्या across फ़ंक्शन से नए कॉलम का नाम प्राप्त करना संभव है?
उदाहरण के लिए
data.frame(a=1) %>%
mutate(across(c(b=a, c=a), function(i) if("new column name"=="b") a+1 else a+0.5))
अपेक्षित परिणाम:
#> a b c
#> 1 1 2 1.5
2021-12-09 को reprex पैकेज द्वारा बनाया गया (v2.0.0)
मैंने cur_column() का उप....
इस कोड से शुरू करके, मैं 7-समय-बिंदु अंतर के बीच की गणना करना चाहता हूं:
data <- out %>%
group_by(tests0, GROUP) %>%
summarise(
all = list(across(starts_with("score")) %>%
{
tibble(
means = data.frame(map(., ~ mean(.x, na.rm = TRUE))....
मैंने निम्नलिखित कोड लिखा है:
out %>% group_by(tests0, GROUP) %>%
summarise(
mean0 = mean(score0, na.rm = T),
stderr0 = std.error(score0, na.rm = T),
mean7 = mean(score7, na.rm = T),
stederr7 = std.error(score7, na.rm = T),
diff.std.me....
मेरे डेटाफ़्रेम में बहुत सारे दिनांक कॉलम हैं और सभी तिथियों को प्रति दिनांक तीन नए कॉलम (महीने, महीने और वर्ष का दिन) में बदलने की आवश्यकता है।
मैं हर कॉलम को विशेष रूप से लिखने से बचने की कोशिश करता हूं, इसलिए मैं across का उपयोग कर रहा हूं लेकिन फिर भी इस तरह की क्रियाओं के आसपास अपने दिमाग को लप....
यह सवाल इस T-tests के सामने कई कॉलम से संबंधित है या डेटा को साफ करें।
आंकड़े:
df <- structure(list(Subject = 1:3, PreScoreTestA = c(30L, 15L, 20L
), PostScoreTestA = c(40L, 12L, 22L), PreScoreTestB = c(6L, 9L,
11L), PostScoreTestB = c(8L, 13L, 12L), PreScoreTestC = c(12L,
7L, 9L), PostScoreTestC....
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....
मुझे "L1_Class" नामक कॉलम ढूंढना है, लेकिन केवल पहले परिभाषित 'नोड' ऑब्जेक्ट का उपयोग करना है। फिर, मैं "L1" नामक एक कॉलम जोड़ना चाहूंगा जिसमें "L1_Class" के समान वेक्टर हो। यदि संभव हो तो सभी एक छोटी लाइन में।
library(dplyr)
node <- "L1" # (in real life this is a folder name in a working directo....
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