- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
问题
通过使用 dplyr::summarize_at()
(或等价物),我想得到一个汇总表,其中的列首先按 排序。 (G) 使用的分组变量的顺序,然后按 (五) 传递并最后传递的变量顺序(女) 应用的功能顺序。默认顺序首先由 G 确定,然后由 F 确定,最后由 V 确定。
示例
编码:
library(purrr)
library(dplyr)
q025 <- partial(quantile, probs = 0.025, na.rm = TRUE)
q975 <- partial(quantile, probs = 0.975, na.rm = TRUE)
vars_to_summarize <- c("height", "mass")
my_summary <- starwars %>%
filter(skin_color %in% c("gold", "green")) %>%
group_by(skin_color) %>%
summarise_at(vars_to_summarize, funs(q025, mean, q975))
结果是:
my_summary
## A tibble: 2 x 7
## skin_color height_q025 mass_q025 height_mean mass_mean height_q975 mass_q975
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 gold 167.000 75.0 167 75 167.00 75.0
## 2 green 79.375 22.7 169 NA 204.75 110.4
所需的变量顺序应该是:
skin_color, height_q025, height_mean, height_q975, mass_q025, mass_mean, mass_q975
我想使用这样的(天真的简单)代码:
my_summary %>%
select(everything(), starts_with(vars_to_summarize))
但它不起作用。即使这段代码也不能像我预期的那样工作
my_summary %>%
select(everything(),
starts_with(vars_to_summarize[1]),
starts_with(vars_to_summarize[2]))
最有可能
everything()
应该始终是
select()
中的最后一个参数.
group_by()
的 N 个分组变量(“gr_”) , gr_1, gr_2, ..., gr_N,
var_1_fun_1, var_1_fun_2, ..., var_1_fun_M,
var_2_fun_1, var_2_fun_2, ..., var_2_fun_M,
...,
var_L_fun_1, var_L_fun_2, ..., var_L_fun_M
最佳答案
我们可以使用 matches
和 grep
my_summary %>%
select(grep(paste(vars_to_summarize, collapse="|"), names(.), invert = TRUE),
matches(vars_to_summarize[1]),
matches(vars_to_summarize[2]))
# A tibble: 2 x 7
# skin_color height_q025 height_mean height_q975 mass_q025 mass_mean mass_q975
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 gold 167.000 167 167.00 75.0 75 75.0
#2 green 79.375 169 204.75 22.7 NA 110.4
_
中删除子字符串。在列名中,
match
使用 'vars_to_summarize' 和
order
内
select
my_summary %>%
select(order(match(sub("_.*", "", names(.)), vars_to_summarize, nomatch = 0)))
# A tibble: 2 x 7
# skin_color height_q025 height_mean height_q975 mass_q025 mass_mean mass_q975
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 gold 167.000 167 167.00 75.0 75 75.0
#2 green 79.375 169 204.75 22.7 NA 110.4
关于r - dplyr::summarize_at – 按传递的变量顺序对列排序,然后按应用函数的顺序排序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45545586/
我有以下数据框: library(dplyr) df % rename_all(funs(stringr::str_replace_all(., "gh", "v"))) 我想结合使用 renam
我有以下数据框: library(dplyr) df % rename_all(funs(stringr::str_replace_all(., "gh", "v"))) 我想结合使用 renam
我有一个数据( df_1 ): df_1 % select_at(.vars = 'var_1') var_1 1 99.47262 10 25.91552 没关系。但: df_1
我正在尝试安装dplyr软件包,但收到一条错误消息,提示“库(dplyr)中存在错误:没有名为dplyr的软件包”。我正在使用窗口系统和Ri386 3.5.2。我尝试按照其他人的建议使用代码insta
假设我想以并行方式申请 myfunction到 myDataFrame 的每一行.假设 otherDataFrame是一个包含两列的数据框:COLUNM1_odf和 COLUMN2_odf出于某些原因
我目前正在构建一个包,我想知道是否有办法调用 %>%来自 dplyr 的操作符,而无需实际附加 dplyr 包。例如,对于从包中导出的任何函数,您可以使用双冒号 ( :: ) 调用它。所以如果我想使用
library(dplyr) mtcars %>% group_by(vs) %>% do(tt=t.test(mpg~am, data=.)) %>% mutate(t=tt$statist
我正在尝试为一组标准曲线构建一系列线性模型。 目前这段代码正在产生我想要的输出(每个线性模型的截距和斜率): slopes % group_by(plate, col, row, conc_ug_mL
我正在寻找替换我的一些使用 dplyr::do 的 R 代码,因为这个函数很快就会被弃用。我的很多工作都需要创建分层 CDF 图。使用 dply:do 时,我分层的变量作为变量传递给结果数据框,然后我
问题 我正在尝试使用 dplyr::mutate()和 dplyr::case_when()在数据框中创建新的数据列,该列使用存储在另一个对象(“查找列表”)中的数据填充,并基于数据框中列中的信息。
最近我发现了很棒的 dplyr.spark.hive启用 dplyr 的软件包前端操作 spark或 hive后端。 在包的 README 中有关于如何安装此包的信息: options(repos =
我正在尝试在 dplyr 链中使用 data.frame 两次。这是一个给出错误的简单示例 df % group_by(Type) %>% summarize(X=n()) %>% mu
当我浏览答案时 here , 我找到了 this solution与 data.frame 完全符合预期. library(dplyr) # dplyr_0.4.3 library(data.tab
我的数据来自一个数据库,根据我运行 SQL 查询的时间,该数据库可能包含一周到另一周不同的 POS 值。 不知道哪些值将在变量中使得自动创建报告变得非常困难。 我的数据如下所示: sample % p
我想定义与“扫帚”包中类似的功能 library(dplyr) library(broom) mtcars %>% group_by(am) %>% do(model = lm(mpg ~ w
set.seed(123) df % group_by(id) %>% mutate(roll.sum = c(x[1:4], zoo::rollapply(x, 5, sum))) # Groups
先来个样本数据 set.seed(123) dat 1 -4 2 6 3 -2 4
我有一个带列的数据框 x1, x2, group我想生成一个带有额外列的新数据框 rank表示x1的顺序在其组中。 有相关问题here ,但已接受的答案似乎不再有效。 到这里为止,很好: librar
我有一个示例 df,如下所示: d% group_by(CaseNo) %>% arrange(desc(Submissiondate)) %>% dplyr::mutate(rank = row_n
我有一个数据框,其中包含一些数据输入错误。 我希望将每组的这些异常值替换为每组最常见的值。 我的数据如下: df % group_by(CODE) %>% mutate(across(c(DOSAGE
我是一名优秀的程序员,十分优秀!