summarize

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我是R新手，我試圖使用dplyr根據行值摺疊行。以下示例顯示示例數據。 set.seed(123) df<-data.frame(A=c(rep(1:4,4)), B=runif(16,min=0,max=1), C=rnorm(16, mean=1,sd=0.5)) A B c 1 1 0.36647435 0.7485365 2 2 0.51864614 0.8654337 3 3

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有條件地在dplyr中進行彙總/變異

嘗試根據以前的分組進行條件彙總。遇到麻煩了。我想根據哪些是在類型r1，由f分組後總結amt列。重複性代碼： s <- sample(c('one', 'two'), 96, replace = TRUE) f <- sample(c('a','s','d','f'), 96, replace = TRUE) r1_amt <- runif(96, 1, 100) r2_amt <- ru

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R：dplyr只有在由多個列進行分組時纔會給出奇怪的數據結構

當通過幾列進行分組並彙總dplyr中的幾列時，我會得到一個奇怪的數據結構。數據幀很大，結果數據結構的怪異性更加顯着，但是低於這個數值就會產生小問題。一切都很好： library(dplyr) df <- data.frame(A = c(1,1,2,2), B = c(1,1,2,2), C = c(10,20,30,40), D = c(1000,2000,3000,4000)) df %

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創建其中R

實施例10.1的表。讓血液類型和40的人的性別如下：（O，男），（O，女），（A，女），（B男），（A，女），（O，女），（A，男），（A，發作），（A，女），（O，發作），（B，男），（O，男），B，女），（O，MAL），（ O，男），（A，女），（O，發作），（O，MAL），（A，女），（A，女），（A，MAL），（A，男），（ AB，女），（A，女），（B，女），（A，MAL），（

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dplyr :: summarize_at - 通過變量順序傳遞排序列，然後通過功能順序應用

問題使用dplyr::summarize_at()（或同等學歷），我想獲得在列摘要表先排序（G）使用的分組變量順序，然後按（V）變量順序通過，最後按（F）應用的函數順序。的默認順序由G首先確定，然後被F和最後通過V. 例的代碼： library(purrr) library(dplyr) q025 <- partial(quantile, probs = 0.025, na.rm = T

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如何在summarize_all中同時刪除NA以同時彙總多列col？

我有這樣一個數據幀，並想用dplyr總結每一個山坳忽略NA的意思是： df= data.frame('var1'=sample(10,3),'var2'=sample(10,3), 'var3'=c(NA, NA,1), 'var4'=c(2,NA,6)) df %>% summarise_all(mean) 但是，這將在第3欄第NA回報和4 我如何可以傳遞na.rm = T？

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[R骨料和摺疊多個單元格成一個

我有一個數據幀：通過連接3列 x <- data.frame(id = 1:18, super = c(rep("A", 12), rep("B", 6)), category = c(rep("one", 6), rep("two", 6), rep("three", 6)), root = sort(rep(letters[1:6], 3)),

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如何在製作彙總表時使用特定值（使用summarize_all）？

我的數據看起來是這樣的（雖然有成千上萬的樣品點以上〜12歲： library(tidyverse) df <- tribble(~Year, ~Sample, ~Total_A, ~Total_B, ~Total_C, 2000, 'Riverside', 990, 08, NA, 2000, 'Pasadena', 887, 101, 78, 2000

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如何創建一個列或數據摘要表，其中列出了某個值的可用年數？

所以我有以下數據看起來像這樣（它的樣本，在一個跨度約15年的數百行）。我想創建一個列（或彙總表），顯示每個位置的可用數據年限。 Year, Place 2000, 'Adak' 2000, 'Kodiak' 2000, 'Saltsdale' 2001, 'Adak' 2001, 'Saltsdale' 2001, 'Tawney' 2002, 'Adak' 2002, 'Kodi

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總結組中的多個變量

我需要找到一個變量的平均值以及r中某個特定組合的平均值的發生次數。在這個例子中我已經變量cli，cus和ron，需要總結找到age這個組合的平均值和cash頻率分組： df%>% group_by(.dots=c("cli","cus","ron")) %>% summarise_all(mean(age),length(cash)) 這不工作;有另一種出路嗎？