tidyverse

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考慮以下幾點： library(tidyverse) library(broom) tidy.quants <- mtcars %>% nest(-cyl) %>% mutate(quantiles = map(data, ~ quantile(.$mpg))) %>% unnest(map(quantiles, tidy)) tidy.quants #>

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dplyr中的變量名衝突

我正在嘗試使用dplyr計算data.frame中包含的變量的移動中位數。我遇到的問題是，我傳入rollapply（）的函數與原始data.frame中的變量具有相同的名稱。例如： df <- data.frame(median = seq(1:100)) df %>% mutate(ln_median = log(median)) %>% mutate(ln_median

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如何使用map（）將分組索引添加到數據框的列中？

我有兩個測量數據在兩個不同的組上，每個組有多個樣本。我簡單的版本有6個樣品每一個看起來是這樣的： library(tidyverse) df <- tibble(group = c(rep("group_A", 12), rep("group_B", 12)), sample = rep(1:6, 4), measurement = rep(c(rep("meas_A"

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爲一個變量創建獨特的組

我想基於一個變量定義不同的組。這是一個簡單的問題，但我無法弄清楚。在我的數據集中，我爲每棵樹設置了許多獨特的組（在「dist」變量中值爲1）。我想創建一個新的變量，它將分配給每個組獨特的獨特價值。我的數據是這樣的： Tree_ID dist 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 我想創建一個新的變量，它分配給不同的羣體「DIST == 1」的獨

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獲取一列的名稱作爲一個額外的參數，以在mutate_all整齊管道中起作用

我想在函數中使用列名稱，而不明確地將其作爲參數傳遞給該函數，在整數中調用（dplyr，tidyr ，purrr，...）管道。這是因爲我想在許多列上使用此函數（例如，分別使用mutate_all和map），而不是分別使用每個列的mutate。例子：比方說，我想在每列值由列名和下劃線作爲前綴。以下作品： library(dplyr) library(purrr) library(string

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如何使用Tidyverse工具（如dplyr）跳過頂部標題和底部標題？

我想學習跳過頂部標題和底部標題在Tidyverse工具。 aaaaaaaaaaaaaaaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaa aaaaaaaaaaaa aaaaa aaaaaaaaaaaaaaaaa;;; aaaaaaaaaaaaaaa;;; ;aaaaa(%);; ;aaaaaaaaaa;aaaaaaaaaaaaa; aa/33;3.3;3.3; a/33;3.3;3.3;

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用Tidyverse解析羅馬數字中的自定義日期和月份？

Tidyverse擁有神話般的Readr，它有各種各樣的解析命令，如parse_date，parse_*,parse_factor和guess_parser。我有一個自定義month-year格式，如下面的羅馬數字的條款，使得 > emptyOffices$Month [1] " II/90" " I/91" " II/91" " I/92" " II/92" " I/93" " II/93"

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似乎無法識別數據

我有這段代碼嘗試從Kitco網站獲取黃金的每日現貨價格。 library("rvest") library("dplyr") library("tidyr") library("tibble") maya <- read_html("http://www.kitco.com/market/") mara <- html_nodes(maya, "table") mata <- html

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成對距離計算嵌套數據框

我正在尋找一種方法來以成對方式計算點之間的分隔距離並將每個單獨點的結果存儲在隨附的嵌套數據框中。例如，我有這個數據框（來自地圖包），其中包含有關我們城市的信息，包括他們的物理位置。我放棄了其餘的信息，並將座標嵌套在嵌套的數據框中。我打算使用geosphere包中的distHaversine()來計算這些距離。 library(tidyverse) df <- maps::us.cities

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dplyr NSE - 如何傳遞列名來改變函數調用？

我想在變量中指定的列上使用gsub參數對數據框的列進行變異，但我正在努力處理非標準的評估。在這個玩具的例子中，我想在我的gsub調用中使用columns[[1]]和columns[[2]]而不是.$name_A和.$name_B。我可以，還是需要重新考慮我的方法？ library(tidyverse) test_df <- tibble(name_A = c("asdf",