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-24 21:30:00 为了实现这一点，我使用了以下代码as.POSIXct(date(min(Date)) + days(0) + hours(21) +但是，现在我希望对某些个体使用稍微不同的时间例如，对于BirdID= 15K12、15K70、15K30，我希望时间是21:30，但对于BirdI
浏览 3提问于2016-08-05得票数 0
下面有一个数据框架(df)，我想使用dplyr添加一个额外的列result，如果z == "gone"的值为1，x是组y的最大值。08 b 4 010 b 7 0
我假设我会在mutate()中使用一个条件语句
浏览 1提问于2015-10-08得票数 5
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我希望以另一列中的值为条件，对列中的值进行变异。例如，在mtcars中，只有在cyl==6的情况下，才会将8的值添加到列"gear“中。我尝试使用dplyr包中的mutate_if，如下所示，但没有成功。欢迎任何建议。谢谢。library(dplyr)
mtcars %>% mutate_if(mtcars$cyl == 6, gear = gear + 8)
浏览 1提问于2019-06-20得票数 1
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我使用R dplyr::mutate有条件地更改数据帧变量值。df_forecast是从使用stringsAsFactors=F的CSV文件输入派生出来的。我正在尝试将英亩'10-Jan‘到'1到10’的值进行变异，但在数据帧中，变异值并没有进行任何更改。我正在使用(3.5)。dplyr努力探讨：
‘变异(df_forecast$Acres=case_wh
浏览 1提问于2019-04-04得票数 0
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我试图查询一个表table_a，并且在表substr_col处于惰性查询状态时，我喜欢基于现有的列col和stringr::str_extract对其进行变异。我遇到一条错误消息，抱怨col不存在。找不到对象'col‘
dplyr::tbl(conn, table_a) %>%
dplyr::mutate(substring_col = stringr::str_extract(col, "^[A-Z]-\\d{3}"))
浏览 2提问于2022-01-18得票数 2
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在一个有四列的大型数据帧("myfile")中，我必须根据前四列有条件地添加第五列的值。if (V1==1 & V2!=4) {} else if (V2==4 & V3!=1) {} else {}
现在，我想使用mutate函数在所有行上使用这些规则(以
浏览 8提问于2014-03-12得票数 103
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我想有条件地使用其中之一的数据在每行的基础上。我用下面的例子来解释..。因此，对于所有name == 'A'行，我将从score2中使用它们的值。7 d 0.07 0.007 A 0.007
8 d 0.08 0.800
浏览 5提问于2018-01-16得票数 4
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使用if_else()可以很容易地(某种程度上)在dplyr中进行条件变异
foobar[foobar$group %in% c("B","E"), c("x", "y", "z")]
浏览 1提问于2018-06-17得票数 2
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, "dac2", "gna", "gni")我想创建一个新列(称为pop)，其中：pop <- c("dac1", "dac2", "theo", "syl")不幸的是，我没有办法
浏览 2提问于2020-08-21得票数 0
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我有一个tibble，其中包含了几天内各种血液参数的时间序列，比如CRP。tibble很整洁，每个时间序列都在一列中，也有一列用于测量日期。tibble包含另一个带有感染日期的列。如果Day变量大于InfectionDay，我想用NA替换每个血液参数。因为我有很多变量，所以我想有一个动态接受列名的函数，并通过将"_censored“附加到旧的列名来创建新的列名。我尝试过以下几种方法： newcolname <- paste0(colname, "_censored"
浏览 0提问于2019-07-11得票数 2
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如果条件等于某物，这是相当容易的，但对于更大或更小的条件则不是这样，因为这样我们就不能使用group_by()方法。由于不同的原因，我不能使用arrange()，然后使用cumsum()。我举一个小例子，实际上我有更多的条件： pull()}
浏览 8提问于2022-07-28得票数 0
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在dplyr变异时，是否可以使用文本模式匹配和数字替换？这里有一个玩具数据集：df <- data.frame(Group = c("Group1", "Group1", "Group1", "Group1", "Group2假设我想避免使用变量活动的整个响应。(反应真的很长。)是否有可能做下面这样的事情(这显然不起作用)？
浏览 0提问于2018-01-19得票数 0
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我正在尝试使用tidyverse逻辑对具有级联标准的数据帧进行分类(我正在尝试学习它)。，变异)来实现。问题是，在对第一个标准进行子集(使用过滤器)之后，数据帧只包含过滤的行，而我无法应用其余的标准对其进行子集和分类。我可能可以使用临时df和rbind()，但我认为只使用tidyverse语法可能会有一种更优雅的方法。简而言之，我只想更新与我的条件匹配的行，而所有其他行在原始DF中保持不变。我应该使用dply
浏览 2提问于2018-06-29得票数 0
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我试图计算一些列的逐行平均数。请有人解释一下，为什么下面的代码只计算代码中两个变量(var_1和var_13)的平均值，而不是所有13列的平均值？rowwise() %>%
浏览 2提问于2022-04-13得票数 5
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我试图在dplyr中创建新的变量，但我不能理解我的错误，我已经尝试了所有的方法，并且在过去没有遇到过这个问题。 data2 <- data1 %>% mutate(survcox = ifelse(visit==1, 0, lag(survival
浏览 1提问于2015-05-12得票数 2
然后需要使用基于条件的另一个变量的值更新status_rank。已尝试使用target.market_b/_g ("Bad"，"Good“值)的条件。$status_rank chr“坏”“好”“不适用”
我使用了一个dplyr mutate来创建一个新字段，现在我知道它会改变列'status_rank‘。现在我明白了，dplyr mutate不是正确的解决方案。
浏览 6提问于2020-03-09得票数 0
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dplyr中的条件汇总/变异
、、、、
尝试根据前面的分组进行有条件的求和。想不出它来。
在按f分组之后，我尝试根据哪些值属于r1类型来计算amt列的总和。
浏览 0提问于2017-07-25得票数 1
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