dplyr

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我需要確定有多少人在排隊等待呼叫到桌面（想想服務：銀行分行，郵局等）。我有關於以下內容的數據：每個人的日期（年，月，日），到達時間（年，月，日，小時，分鐘，秒）和桌面呼叫時間（年，月，日，小時，分鐘，第二）。我的想法是：由於dplyr和lubridate派生一個子集。我需要一定的時間（例如特定日期的7.43），並考慮到有多少人考慮到客戶，並且沒有打電話到桌面。我的代碼是： subset <- d

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獲取R中唯一標識符的平均值

我有一個包含唯一標識符行的數據集。每個唯一標識符佔據幾行b/c每個人（標識符）具有不同的評級。例如，唯一標識符1可以對目標A，目標B，目標C具有評分，全部表示在單獨的行中。什麼是找到平均每個唯一標識符（即，經理1（唯一標識符1）的最好方法，什麼是他們跨越的目標A，目標B和目標ç平均得分？在Excel中，我會通過使用數據排序>並檢查唯一標識符，將這些值複製並粘貼到數據集的底部，然後使用一系列條件

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使用dplyr管道命令進行數值計算

是否可以使用dplyr包中的管道進行數值計算？一個簡單的例子是： 0.15 %>% 3.8416 * (.*(1-.))/(0.03^2) #does not work seq(1,10,1) %>% log(.) %>% .^2 #works 追加了解更多關於管道工作原理以及何時可以和不能使用的信息。我非常喜歡使用管道功能，並希望找到一種方法將其用於這些類型的數字計算。非常感謝

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來自R中文本的動態公式

我想從文本中讀取公式，然後執行它。實施例1 - a <- 4 b <- 7 formula_text2 <- "a * b" y2 = as.formula(formula_text2) 實施例2 - （使用dplyr） x <- data.frame("SN" = 1:2, "Age" = c(21,15)) formula_text = "x %>% mutate(AGE_SQ

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如何將R中的dplyr輸出格式化爲雙精度（或其他可行格式）？

我怎樣才能得到這個結果是數值與蹣跚。 prop_smoking <- df %>% group_by(Age) %>% summarise(ratio = sum(Smoking == 'yes')/n()) 這給我的輸出是這樣的： Age Ratio 18-24 .134 25-35 .144 36-50 .189 我想是因爲我使用的重採樣方法每個值添加到其相

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可否dplyr :: case_when返回NAs和非NAs的混合？

可以case_when()在dplyr返回NA和非NA值的混合？當我問它響應返回NA一個聲明，但在回答另一個語句中的非NA值時，它拋出一個計算錯誤：例如，我想1爲cyl >= 6所有值，和NA爲cyl < 6 > library("dplyr") > mtcars %>% mutate(thing = case_when(cyl >= 6 ~ 1, cyl < 6 ~ NA)) Erro

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一次將一個函數若干列有發生變異

一些數據： x <- structure(list(X. = c("4,084", "4,084", "4,084", "4,084", "4,084" ), ADR = c("1,099.69", "68.66", "232.72", "195.66", "98"), hotel_id = c("2,313,076", "583,666", "1,251,372", "1,545,890",

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有條件地將列中的值替換爲另一列中的值使用dplyr

我非常努力地找到答案，如果它是重複的，我很抱歉。我會製作一些虛擬數據來解釋我的問題。 tibble(a=c(0.1, 0.2, 0.3), sample1 = c(0, 1, 1), sample2 = c(1, 1, 0)) # A tibble: 3 x 3 a sample1 sample2 <dbl> <dbl> <dbl> 1 0.1 0 1 2 0.2 1

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rbind（）只迭代最後3個anova結果？

我寫了一個循環，在該循環中遍歷給定.csv的列並運行anova和posthoc測試。然後我將每個結果合併到一個數據框中並將其導出到一個.csv文件。但是，我無法獲得rbind（）來構建我的data.frame。對此有何幫助？下面是該腳本： setwd("~/School/Lab/mice/sugar_study_2015/MG-RAST and Metagenassist/Trimmed/R. C

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在dplyr中，setdiff和anti_join的內在區別是什麼？

我還在研究DataCamp for R的課程，所以請原諒我，如果這個問題似乎天真。考慮以下（很做作）樣本： library(dplyr) library(tibble) type <- c("Dog", "Cat", "Cat", "Cat") name <- c("Ella", "Arrow", "Gabby", "Eddie") pets = tibble(name, type