濾波基於在R數據幀

這是我的數據的一個小樣本的值：濾波基於在R數據幀

頂行包括表示不同樹種（例如PJ =葉鬆）碼。數值表示調查地塊內每種物種的數量。每個案例代表一個由森林經理（B）評估一次的立場，然後由管理機構（A）進行基於情節的調查進行審計。我想在R中使用chisq.test來確定兩個樣本來自同一羣體的概率，基本上將來源A的結果與來自源B的結果進行比較。對於每種情況，我想將0值轉換爲NA A和B源都有0。否則，我會不必要地誇大測試的自由度。我對R很陌生。

我想在許多情況下進行卡方檢驗，整個數據集最多包含15個物種。在大多數情況下，有2-7個物種需要處理。

感謝您的幫助

來源

2017-08-23 D. Reid

執行這些類型操作的兩種方法：使用'？reshape'轉換爲寬數據集並比較'PJ.A'和'PJ.B'。或者分別爲'source =='A''和'B'使用'subset'，創建邏輯：PJ0a和PJ0b並將兩對一合併回合並關鍵'case'上的原始數據集。 – AdamO

請使用'dput（）'或'dput（head（））'而不是使用數據的圖片。 – Aramis7d

好吧，我會盡力在將來 –

可以使用tidyverse功能，你可以試試：

df %>% 
group_by(Case) %>% 
mutate(PJ = if_else(sum(PJ) == 0, NA, PJ))

這是什麼做的是，如果這一措施是0兩個Source，總和爲0，那麼你將這個值替換爲NA。它消除了將數據轉換爲寬格式的需要。

此外，可能同時看mutate_at到mutate多列。

來源

2017-08-24 11:50:28 Aramis7d

該代碼會引發錯誤。 mutate_impl（.data，dots）中的錯誤：評估錯誤：'false'必須是長度爲1（'condition'的長度），而不是2。 –

無法在沒有數據的情況下進行調試。請編輯該問題以提供可重複的示例。 – Aramis7d

濾波基於在R數據幀

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