dplyr

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    在條形圖中推廣網絡/總量

    我正在做相當多的特定操作，我需要幫助將其推廣。 我有很多的數據是「看上去」有點像這樣： > hflights::hflights %>% tbl_df %>% mutate(month=Month, carrier=UniqueCarrier) %>% group_by(month, carrier) %>% summarize(delay=sum(ArrDelay, na.rm=T))
    r ggplot2 dplyr 2014-09-22

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    過濾data.frame（）

    UPDATE：因爲這有人問dplyr已更新，現在執行的OP想 我正嘗試獲得第二至第七行的data.frame使用dplyr。 I'm這樣做： require(dplyr) df <- data.frame(id = 1:10, var = runif(10)) df <- df %>% filter(row_number() <= 7, row_number() >= 2) 但是，這將引發
    r dplyr 2014-09-23

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    通過Rstudio中的Rprofile.site加載dplyr

    因爲我找到了它，所以我虔誠地使用dplyr。由於我使用了這麼多，我試圖將library(dplyr)放在Rprofile的.First（）函數中。 加載dplyr，但是當我啓動Rstudio時，某些dplyr的函數被遮罩。例如，當我嘗試做： foo <- mtcars %>% filter(cyl == 4) 我得到了如下錯誤： Error in filter(mtcars, cyl == 4
    r rstudio dplyr 2014-09-23

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    功能中的主要dplyr函數

    我已經看到了一些關於如何使用dplyr函數編寫自己的函數的文章。例如，您可以看到如何在this post中使用group_by (regroup)和summarise。我認爲看看我是否可以使用主要dplyr函數編寫函數會很有趣。我的希望是我們可以進一步瞭解如何使用dplyr函數編寫函數。 DATA country <- rep(c("UK", "France"), each = 5) id <-
    r dplyr 2014-09-23

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    dplyr - mutate：使用動態變量名稱

    我想使用dplyr的mutate()在數據框中創建多個新列。列名稱及其內容應該動態生成。從虹膜 示例數據： require(dplyr) data(iris) iris <- tbl_df(iris) 我創建了一個函數從Petal.Width變量變異我的新欄目： multipetal <- function(df, n) { varname <- paste("petal", n
    r dplyr r-faq 2014-09-23

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    使用dplyr summarise_each（）與is.na（）

    我試圖包裝一些函數內的dplyr魔術產生data.frame，然後我用xtable打印。 的最終目的是有this一個dplyr版本的工作，閱讀各地我遇到了非常有用的summarise_each()功能與regroup()子集化後（因爲這是一個函數內），然後我就可以用它來得到解析的列來。 我遇到的問題（迄今爲止）是從​​內呼叫is.na()，因爲我被告知Error: expecting a sing
    r dplyr 2014-09-24

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    dplyr：讓GROUP_BY列，即使不選擇它

    選擇列時，我得到一個專欄中，我沒有選擇，但它是一個GROUP_BY柱：我連我都沒有選擇 library(magrittr) library(dplyr) df <- data.frame(i=c(1,1,1,1,2,2,2,2), j=c(1,2,1,2,1,2,1,2), x=runif(8)) df %>% group_by(i,j) %>% summarize(
    r dplyr 2014-09-25

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    將dplyr用於探索性地塊

    我經常使用d_ply來製作探險性地塊。 一個小示例： require(plyr) plot_species <- function(species_data){ p <- qplot(data=species_data, x=Sepal.Length, y=Sepal.Width) print(p) } d_ply(.data=iris,
    r plyr dplyr 2014-09-25

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    基於其他列

    我的數據框DF貌似值數據幀添加列： ID Name1 Name2 Group 1234 A1 x 1234 A4 w 1234 A3 q 1234 A A 1234 A2 z 5678 B3 s 5678 B B ... 我需要添加一列Group是Name1每個ID相匹配的行中的ID其中Name1 == Name2 。 所以邏輯是檢查是否Name1 == Nam
    r dplyr 2014-09-26

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    在dplyr中添加更多參數

    我的問題是除了使用多個參數定義summarise_each之外的函數之外，還有另一種方法可以直接在summarise_each中添加參數嗎？ 比如我想要得到的平均值，而不NAs.this工作方式 mean_fun=function(x)mean(x,na.rm=TRUE) AA_group=AA_new %>% group_by(tractID) AA_group %>% summarise_
    r dplyr 2014-09-28
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