如何根据分组变量计算所有列的和并删除NA
根据分组变量计算所有列的和并删除NA的操作可以通过使用R语言中的dplyr包来实现。
首先，我们需要加载dplyr包并读取数据集。假设我们的数据集名为df，其中包含多个列和一个分组变量group。
library(dplyr)
# 读取数据集
df <- read.csv("data.csv")接下来，我们可以使用group_by()函数将数据集按照分组变量进行分组，并使用summarise_all()函数计算每个分组的所有列的和。同时，我们可以使用na.rm参数来删除包含NA值的行。
# 根据分组变量计算所有列的和并删除NA
df_sum <- df %>%
group_by(group) %>%
summarise_all(sum, na.rm = TRUE)最后，我们可以查看计算结果。
# 查看计算结果
print(df_sum)以上代码将根据分组变量计算所有列的和并删除NA值，最终输出计算结果。
请注意，以上代码中没有提及任何特定的云计算品牌商，如果需要使用腾讯云相关产品进行数据处理和存储，可以根据具体需求选择适合的腾讯云产品，例如云服务器、云数据库等。具体产品介绍和链接地址可以在腾讯云官方网站上查找。
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1回答
我有一个数据框架，列表示数量变量和一个定性(组)。
该数据框架具有与此框架相同的结构：
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6
浏览 2提问于2015-11-09得票数 1
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我使用dplyr和rollmean均值来计算13周移动平均值和增长率。以下是工作原理：
NEW_DATA <- DATA %>%
select(CAT, Inventory_Amount, Sales, Shipments, DATE)%>%
group_by(CAT, DATE)%>%
summarise(
INVENTORY = sum(Inventory_Amount),
SO = sum(Sale),
SI = sum(Shipments)
) %>%
浏览 11提问于2018-07-26得票数 1
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1回答
我有一个矩阵。以下是条件：
(1)在每列中清除四个或更多连续零的值的总和。
(2)获取每列的最大值，并将这些最大值存储在向量中
示例：
v1 <- c(2,4,6,1,0)
v2 <- c(1,0,1,9,0)
v3 <- c(0,0,3,0,1)
v4 <- c(0,0,2,0,10)
v5 <- c(0,0,13,0,7)
v6 <- c(0,20,9,0,2)
mat1 <- rbind(v1, v2, v3, v4, v5, v6)
## Replace four or more zeros by NA
fill_NA <- functi
浏览 7提问于2018-08-22得票数 2
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我可能错过了正确的词找到我的答案使用搜索功能。我将拥有一个列数未知的数据集，因为它们是另一个程序中的一个工作函数，以后的更改将更改数据集中的变量数。但是，dataset有一个清晰的结构，开头有6个变量(包括下面提到的代码、一个因子变量和年份，从第7列开始，所有其他变量都是其他程序(MaxQDA)中工作的函数)。
因此，我希望有一个灵活的调用，将7到N列用于聚合函数，以取代下面代码中的点，据我理解，这将调用所有列。
dataset2 <- aggregate(. ~ code+jahr,
data = dataset,
浏览 1提问于2020-11-10得票数 0
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假设存在以下情况：
Statistic1 Condition1 Statistic2 Condition2 0.00001 Y 0.02 NA 0.03 Y 0.0001 NA 0.01 NA 0.001 Y ............
浏览 0提问于2019-04-23得票数 1
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我试图用NA值来总结数据，并使用ddply函数。
例如，使用下面包含的数据，
set.seed(123)
dat <- data.frame(IndID = rep(c("AAA", "BBB", "CCC"), 100),
ValOne = sample(c(1, 0, NA), replace = T, 300),
ValTwo = sample(c(1,NA), replace = T, 300),
VarThree = sample(c("Thanks", "a
浏览 0提问于2015-10-07得票数 2
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1回答
版本R 4.0.5 (2021-03-31) os Windows 10 x64
系统x86_64，mingw32
ui RStudio
语言(EN)
整理English_United Kingdom.1252 ctype English_United Kingdom.1252 tz欧洲/伦敦
日期: 2021-08-08
大家好，
我正在试图计算从excel导入的数据框架中的一些变量，但是我遗漏了一些我似乎找不到的东西。我认为这是一个非常特殊的情况，因为我在youtube教程中搜索"for循环“、StackOverflow帖子和Google，到目前为止并没有起到任何作用。因此，我想张
浏览 0提问于2021-08-08得票数 0
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我希望向data.table中添加一个列，该列是使用by定义的组中的序列，但对by子句中使用的一个列使用一个条件。我尝试使用fifelse，如下面的示例所示：
dt <- data.table::data.table(
id = c(1, 1, 2, 2, 2, 3),
clk = c(1, 1, 0, 2, 2, 5),
val = LETTERS[1:6]
)
dt[, seq_clk := fifelse(clk != 0, seq_len(.N), NA_integer_), by = .(id, clk)]
这将导致以下错误
错误(clk != 0，seq_len
浏览 4提问于2022-05-15得票数 3
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我有一个数据集，如下面的Input表所示。我希望将行(4,5,6)、行(8,9)和Input表的行(11,12)组合起来，使它们共享与下面的Output表中的第一行4,8 and 11中所示的相同的ID。
我尝试过merge()，但这并不像预期的那样有效。这里的关键是具有唯一值的ID列。
对于我如何有效地做到这一点，有什么建议吗？
输入
Row Name Val1 Val2 Unit ID
1 -0.5 5.5 V UI-001
2 a -0.5 2.5 V UI-002
3 b -0.5 5.5 V UI-003
4 c -
浏览 1提问于2019-01-31得票数 1
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1回答
使用R的tidyverse，如何获得跨行的每一列的百分比值？以mpg数据集为例，我尝试了以下代码：
new_mpg <- mpg %>%
group_by(manufacturer, model) %>%
summarise (n = n()) %>%
spread(model, n) %>%
mutate_if(is.integer, as.numeric)
new_mpg[,-1] %>%
mutate(sum = rowSums(.))
我希望创建以下输出：
manufacturer | 4runne
浏览 1提问于2019-03-14得票数 0
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我记录了瞳孔大小对情绪声音和中性声音的反应，这是两种颜色中的一种，并正在为生长曲线分析准备数据，为此我需要删除过度眨眼的试验，然后插值剩余的瞳孔值，以便最终版本没有NA值。
现在，我有一个数据帧，它有一个ID变量(“声音”)，一个度量(“瞳孔大小”)和3个变量(“时间”，“价”和“颜色”)。
对于每个声音，"time“变量从0开始(每个声音代表1次试验)，并以100 (ms)为增量递增。“价”和“色”对于每个声音都有一个值。
我想要删除每个试验的所有行，这些行在测量“NA like”中的NA值>50%。
到目前为止，我已经尝试使用reshape2将文件转换为宽格式，如下所示：
w
浏览 1提问于2015-06-30得票数 0
1回答
的问题最终得到了解决
dt %.% group_by(a) %.% mutate(b = ifelse(is.na(b), mean(b, na.rm = T), b))
用dplyr。我想用dplyr链来推测所有的列。没有要分组的单一列，而是希望所有数字列都用诸如列方法替换所有NAs。
--用tidyverse/dp替换所有NAs的最优雅的方法是什么？
浏览 2提问于2018-01-02得票数 7
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我不知道如何在tidyverse中为组编写复杂的过滤标准。考虑下面的示例dataframe：
df <- tibble(
a = c(1,1,1,2,2,2,2,3),
b = c(1,2,3,1,4,50,5,3),
c = c("PIZZA", "HAM", NA, "COKE", "LOBSTER", "LOBSTER", NA, NA),
)
我希望a是我的分组变量，然后选择b中最大记录的记录，以便c中的条目不是NA。期望产出：
tibble(
a = c(1, 2,
浏览 2提问于2020-01-27得票数 1
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6回答
我有一个包含"A“、"B”和NA值的矩阵，我想计算每一列中"A“、"B”或NA值的数量。
sum(mydata[ , i] == "A")
和
sum(mydata[ , i] == "B")
在没有NA的情况下，列工作得很好。对于包含NA的列，我可以使用sum(is.na(mydata[ , i])计算NA的数量。在这些列中，sum(mydata[ , i] == "A")返回的结果是NA，而不是数字。
如何计算包含NA值的列中"A“值的数量？
谢谢你的帮忙!
示例：
> mydata
V1
浏览 0提问于2012-03-22得票数 4
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2回答
我希望从一个数据框架的多个列和行中获取值，对这些值(例如，计算平均值)做一些事情，然后将结果添加到原始数据框架的修改版本中的一个新列中。根据其他列中的值选择列和行。我已经在dplyr中实现了这一点，但只有在我“硬编码”函数使用的列名时才能这样做。示例代码：
'''
# create a test data frame
tdf <- data.frame(A=c('a','a','b','b','b'), B=c('d',
浏览 6提问于2022-09-28得票数 0
我有一个tidygraph对象列表。我试图根据特定的标准重新排序列表元素。也就是说，我的列表中的每个元素都有一个名为name的列。我试图将具有相同name列的列表元素组合在一起.但是，我也想按其计数的降序(即每个list元素中相等的name列的计数)对它们进行分组。希望我的例子能解释得更清楚。
首先，我创建一些数据，将它们转换为tidygraph对象，并将它们放在一个列表中：
library(tidygraph)
library(tidyr)
# create some node and edge data for the tbl_graph
nodes1 <- data.frame(
浏览 8提问于2021-11-22得票数 0
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我有两个不同的评级者对许多参数进行评级的数据；这里只显示了三个相同前缀参数(例如DH和DH_ptak)的评级片段：
df <- structure(list(DH = c(0, 1, NA, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
DH_ptak = c(0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
SZ = c(1, 1, NA, NA, NA, 0, 1, 0, 1, 1),
SZ_ptak = c(1, 1, NA, NA, NA
浏览 0提问于2021-10-22得票数 0
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2回答
问题是我想要计算两行之间的行数，这两行共享一些相同的值。 我发现了一个与我类似的问题，但不同之处在于，我想计算该问题中B之后的A的数量，并按id分组(可能不是必需的，因为在我的数据中，每个id的起始值始终为0)链接在这里是Counting number of rows between rows 假设我有如下显示的数据 a <- data.frame(
id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2),
visits = c(0, 0, 1, 0, 0, 1, 2, 0, 0)
) 我想要的输出是 a <- data.frame(
浏览 14提问于2019-04-25得票数 0
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2回答
我有一个有两列的时间序列，一列包含一个“信号”，一个是NA或者不是(然后它是介于1到5之间的整数，除非它不同于NA，否则我不关心实际值)，第二列包含实际值。
我需要计算最高值，因为信号不是NA。下面的例子显示了这一点。
Date Sig Val Expected result
2008-01-01 1 47 47 <<- Sig==1, i. e. here we start counting
2008-01-02 NA 31 47
2008-01-03 NA 61 61 <
浏览 1提问于2014-09-23得票数 1
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编辑:当我们进入数据分析时，讲师建议使用堆栈溢出来寻找社区支持和利用社区。我是一个成熟的学生，这是一个职业重心的尝试。我的目标是学习，大家都很好--谢谢你的帮助这是我的第一份任务，我正在努力完成--但是我遇到了一个障碍。
我有一个数据帧CrimeDataTheft。它有大多数是数字的列和一个字符。我正在尝试创建一个名为Country总计的新列，它将是数字数据行的总和(如下所示)。我没有包括列国家，因为它是一个字符列。
我将旧列和新列放在一个名为SumCrimeData的数据sumed中，并将其与求和变量放在一起。
SumCrimeData <- CrimeDataTheft$Countr
浏览 4提问于2021-10-18得票数 0
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使用robCompositions包，我需要在组的基础上估算缺少的值。例如，对于虹膜数据集。
library(robCompositions)
library(dplyr)
data(iris)
# Insert random NAs
for (i in 1:4) {
n_NA = sample(0:10, 1)
index_NA = sample(1:nrow(iris), n_NA)
iris[index_NA, i] = NA
}
这就是我不知道该用哪个manip的地方。
impfunc <- function(x) x %.%
regroup(list(..
浏览 2提问于2014-03-01得票数 1
我有以下选择：
SELECT DISTINCT
max(tctc_cntipcli) as "TypeOfContract" ,
max(texe_cncclipu) as "ContractNumber",
max(tctc_cndocidc) as "ClientName",
max(tsrv_cndesser) as "ServiceName",
浏览 0提问于2015-10-28得票数 0
我是R的新手，所以如果我问了一个显而易见的问题，我很抱歉。我搜索了know一个星期，也没有找到解决方案。 我有一个包含许多列和行的数据帧。现在，如果出现以下情况，我想删除所有行： 列A在例如8小时的时间范围内仅有NA值，然后删除在该范围内的所有行。 背景:最初我想删除发生在周末的行，因为这不是工作日/小时。但我在一周中也没有“随机”发生的工作日/小时。所以我只需要设备实际工作的数据。并且我的表不会因为这个“缺失值”而变得混乱，这些值并不是真正的缺失值。 我找到的唯一一段代码如下： df[-which(rowMeans(is.na(df)) > 0,3), ] 我认为有可能根据我的情况修
浏览 9提问于2019-06-25得票数 1
3回答
我需要检查行是否部分重复，并删除/覆盖2列与存在3值的不同行匹配的行。一个问题是，“真正的”数据文件包含两个列表列，这使得某些操作不可行。最好的情况是，如果可以找到匹配的任何行都将独立于列号进行检查，这意味着只保留具有非NA值的列最多的行(其中包括匹配的列值)。
o1 o2 o3
1 1 NA NA
2 2 NA NA
3 3 NA NA
4 4 NA NA
5 6 NA NA
6 7 NA NA
7 5 9 NA # this row has only 2 values which match values from row 11 but the last
浏览 3提问于2021-10-27得票数 1
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只有在找到NA值的其他行与数据帧中的其他值匹配时，我才希望从数据框架中删除列具有NA的行。
例如,
df <- data.frame(ID = c(1,1,2,2),DAY=c(1,1,2,3), VAL=c(1,NA,NA,5))
我想移除第二行，因为VAL中缺少一个值，并且已经有一个ID =1和DAY =1的VAL值。
ID DAY VAL
1 1 1
2 2 NA
2 3 5
知道怎么做吗？我可以尝试写一个循环，但这似乎没有效率。
浏览 2提问于2015-07-28得票数 2
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1回答
这是我的数据框架。
df<-data.frame(
Brand=c("Brand_1","Brand_2","Brand_3","Brand_4","Brand_4","Brand_1","Brand_4","Brand_4","Brand_1","Brand_2","Brand_3","Brand_2","Brand_3","Brand_4"),
M
浏览 0提问于2019-01-22得票数 1
1回答
我有这个数据
df = data.frame(name = c('a','b','c',NA,NA,'d','e',NA,NA,'f','g','h'),
Freq = c(10,20,70,NA,NA,40,60,NA,NA,80,10,10) )
输出(我正在寻找的)应该是这样的(为了说明我的想法，我在下面的结果中手工创建了每个列)
name Freq per
1 a 10 10%
2 b 20
浏览 5提问于2022-11-09得票数 1
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2回答
ggplot未正确显示
、、、
我目前正在尝试绘制我使用ggplot创建的数据框中的两列
我正在绘制日期与数值的关系图。我使用dplyr库来创建数据帧：
is_china <- confirmed_cases_worldwide %>%
filter(country == "China", type=='confirmed') %>%
mutate(cumu_cases = cumsum(cases))
我相信原因是因为y值是cumsum函数的一个结果列，但我不确定
该表如下所示，最后一列是目标y值：
2020-01-22 NA China 31.82
浏览 0提问于2020-05-24得票数 0
我有一个脚本，将删除基于重复的值在三列。有超过三个列，但我想根据这些特定的列来删除 DF2021 <-DF2021 [!duplicated (DF2021[,c("column1","column2","column3")]),] 上面的脚本工作正常，每次有基于这三列的副本时，它都会给我留下一行。 下一步是我想知道如何确保我是基于标准的行。例如，我想要具有最少NA的行。 column1|column2|column3|column4|column5|column6|column 7
Jan Tue 2020 Blu
浏览 19提问于2020-11-20得票数 0
ID |V1_h |v1_l |v2_h |v2_l |v3_h |v3_l |v4_h |v4_l |v5_h |v5_l |Count
1 |1 |3 |1 |1 |1 |1 |1 |1 |1 |1 |5
2 |2 |4 |1 |NA |1 |1 |1 |NA |1 |NA |5
3 |5 |NA |1 |NA |NA |NA |NA |NA |NA |NA |2
4 |NA |NA |6 |5 |1 |NA |1 |1 |NA |NA |3
以下是我用来创建列的命令
ID
浏览 19提问于2017-06-23得票数 1
1回答
(学生考试，请不要回答；)
大家好，
我对R有点陌生，我找不到解决我的问题的办法。
我的数据中有两列:性别和年龄。我想知道每个性别的平均年龄。
我希望这个答案是2乘2的桌子。
我试过的是：
我可以找到这两个组的平均值，但是R将它们作为列添加到我的dataframe中。
另外，我知道如何用我想要的结果制作一个表，但这当然不是用原始的数据集。
我要的是一张2x2的桌子：
AVG_age AVG_age
男21.2
女性21.5
下面是我的代码：
library(dplyr)
set.seed(13)
Sex <- sample(c("Male","Female&#
浏览 3提问于2020-09-02得票数 0
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2回答
我有一个时间序列面板数据集，其结构如下:有两个基金，每个基金拥有不同的股票在每个时间段。
df <- data.frame(
fund_id = c(1,1,1,1,1,1,1,1, 1, 2,2,2,2),
time_Q = c(1,1,1,2,2,2,2,3, 3, 1,1,2,2),
stock_id = c("A", "B", "C", "A", "C", "D", "E", "D", "E", "A", &#
浏览 7提问于2022-02-02得票数 2
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1回答
将NAs替换为所选列的最小行数
、、、、
假设我有一个数据帧，其中包含几种类型的列(字符、数字、ID、时间等)。下面我将提供一个简单的示例： m <- data.frame(LETTERS[1:10], LETTERS[15:24],runif(10),runif(10),runif(10),runif(10),runif(10))
x<-c("Col1","Col2","Col3","Col4","Col5","Col6","Col7")
colnames(m)<-x
m<-as.data.fra
浏览 17提问于2020-08-28得票数 0
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嗨:我是新来的家庭成员，但很享受。我可以看出，这是我自己的工作的巨大效用，但我仍在试图使我的头。
我有一个如下所示的数据框架。
1)如何为每个非分组变量生成一个表，该表显示分组变量的每个值内的响应分布情况？
2)注:我确实有一些缺失的数值，我想把它们排除在表格之外。我知道summarize_each命令会将函数应用于每一列，但我不知道如何简单地处理缺少的值问题。我看到了一些代码，这些代码建议您必须过滤掉丢失的值，但是如果丢失的值被随机地分散在非分组变量中怎么办？
3)从根本上说，是否最好只使用dplyr的完整案例？
#library
library(dplyr)
#sample data
gr
浏览 5提问于2015-04-14得票数 4
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2回答
我是R的新手，有一个关于选择列中的最大值的问题。
我有以下数据框：
X Y
[1,] 1 10
[2,] 1 12
[3,] 1 NA
[4,] 2 5
[5,] 2 6
[6,] 2 7
[7,] 2 8
[8,] 3 NA
[9,] 3 NA
[10,] 3 1
我想选择列Y的最大值，并用该值替换每个组中Y的所有值。我的输出数据框如下所示：
X Y
[1
浏览 0提问于2012-08-22得票数 4
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考虑到其他因素，我想根据同一变量的中位数估计数据帧中数值变量的值。然后，我想用这些估计替换数值变量的NA。
我有这样一个数据框架：
Fac1 Fac2 Var1
A a 20
A b 30
B a 5
B b 10
.
.
.
我使用agregate函数为每个因素组合找到了这些中间值：
A a = 22
A b = 28
B a = 12
B b = 8
因此，Var1中的任何NA都将根据各种因素的组合被替换为相应的中值。
我理解，这可以通过单独替换数据的每个子集的缺失值来完成，但是，考虑到两个以上的因素，
浏览 2提问于2016-11-10得票数 1
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1回答
library(data.table)
data = data.table("STUDENT" = c(1:100),
"SAMPLEWEIGHT" = sample(12:99, r = T, 100),
"LABEL1" = sample(1:2, r = T, 100),
"LABEL3" = sample(1:3, r = T, 100),
"CAT"=sample(0:1,r = T, 100),
"FOX"=sample(0:1,r = T, 100)
浏览 2提问于2020-05-05得票数 1
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2回答
我有一个dataframe (sy2.1)，它有两个列(Vannstand2Positive和Vannstand2Negative)，它们都包含NA，这是从现有列中突变列的结果。我还有第三列(t)有时间和日期，第四列(Kategori)有4类。我希望找到4个类别中的百分比，每个类别的值来自Vannstand2Positive和Vannstand2Negative。
这是我使用过的代码，其中我只使用该代码中包含正值的列(Vannstand2Positive)。
sy2.1 %>%
filter(year(t)==2005) %>%
group_by(Kategori, y
浏览 1提问于2022-01-05得票数 1
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1回答
很抱歉，如果这是一个重复的问题，但我一直未能找到答案，我的问题。
我有一个数据的数据，每毫米从0到475毫米。我想要创建一个新的csv文件，平均每1厘米的数据，所以创建一个平均0-10毫米，10-20毫米等。
我看到了一些类似的东西，它们可能使用向量，但不使用数据格式。
有谁知道我怎么做到的吗？
我看到有人说dplyr可以使用这样的东西：
n1 <- 10
iris %>% group_by(mean = (row_number() -1) %/% n1) %>%
mutate(mean = mean(Sepal.Length))
或者，如果我可以每隔10行进行一次分组，
浏览 1提问于2021-03-26得票数 2
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假设我有下面的R data.table (尽管我也很高兴使用data.frame )
library(data.table)
dt = data.table(Category=c("First","First","First","Second","Third", "Third", "Second"), Frequency=c(10,15,5,2,14,20,3), times = c(0, 0, 0, 3, 3, 1))
> dt
Category Frequency
浏览 2提问于2017-08-15得票数 2
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1回答
我有一个有286列和157355行的数据帧。我希望对包含一个或多个已定义因子变量(如F32、F341等)的行进行子集。完成此操作后，我希望确定哪些其他因子变量在子集行中最常见。
我试图过滤感兴趣的值，但出现错误消息，指出数据必须是数字、逻辑或复杂的，例如；
d<- a %>%
filter_at(vars(f.41202.0.0:f.41202.0.65), all_vars('F32'))
我也试过了，但是结果数据帧没有值；
f <- a %>%
rowwise() %>%
filter(any(c(1:280) %in% c(
浏览 10提问于2019-11-01得票数 0
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2回答
我有一个很长的数据集，其中有需要合并的重复条目，例如将值粘贴到一起。
在我的例子中，我有一个科学文章数据库:最强的唯一标识符是DOI和文章标题，但第一个标识符可能在其中一个副本中丢失，第二个版本可能有细微的语音/图形差异，对于人类来说很容易识别，但无法编程(例如，一个副本使用β，另一个普通测试版)。
“匹配”是至少共享两列中一列的两篇文章。也就是说，我需要一种通过DOI 或--文章标题--(通常group_by使用AND逻辑)来实现AND的方法。
我想到的唯一解决方案是对每一列重复两次聚合。考虑到大量的记录，效率不高。
示例:假设输入如下：
df <- data.frame(
I
浏览 5提问于2021-02-10得票数 0
3回答
考虑下面的示例数据：
a=c(NA,1,NA)
b=c(1,2,4)
c=c(0,1,0)
d=c(1,2,4)
df=data.frame(a,b,c,d)
目的找出NA应降低相关性的2列之间的相关性。NA表示没有发生事件。
有没有一种方法可以在相关性中使用NA，这样它就可以拉低相关性的值？
> cor(df$a, df$b)
[1] NA
或者我应该看一些其他的数学函数？
浏览 2提问于2016-03-15得票数 1
提供了这样一个数据框架：
df <- data.frame(list(Group = c("Group1", "Group1", "Group2", "Group2"),
A=c("Some text", "Text here too", "Some other text", NA),
B=c(NA, "Some random text", NA, "Random
浏览 4提问于2017-10-13得票数 0
回答已采纳
我的数据如下：
Moves <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6)
Men <- c(0.5, 0.3, 0.1, NA, 0.05, 0.05, NA)
Women <- c(0.4, 0.5, NA, NA, NA, 0.05, 0.05)
df <- tibble(Moves, Men, Women)
现在，我想将移动数等于或更多的行中的值聚合到“男人和女人”栏中。所以我希望数据看起来像这样：
Moves Men Women
0 0.5 0.4
1 0.3 0.5
2 0.1 NA
≥3 0.1 0.1
我想弄清楚该怎么
浏览 1提问于2020-12-13得票数 1
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我想跟踪lapply如何在data.table中处理列。我通常在读取大量文件时这样做，但我在考虑是否也可以对列操作这样做。具体来说，假设我希望使用NA方法替换locf()，并且希望在处理每个变量时看到状态。
我注意到的是，data.table首先打印计数器的输出，然后开始处理。
下面是测试代码：
n <- 100000
reps <- 20
n1 <- 20
df <- data.table::as.data.table(as.data.frame(cbind(matrix(seq_len(n*n1), ncol=n1),
浏览 10提问于2017-03-06得票数 0
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这里需要您的帮助，说明如何计算每行每4列的平均值，并将平均值输出到numpy数组。
df = pd.read_excel (open(excel_path,'rb'), skiprows= 5, skipfooter= 27)
我使用熊猫readexcel在dataframe中导入excel数据，如下所示：
Variable 2003 4Q 2004 1Q 2004 2Q 2004 3Q 2004 4Q ....... 2020 1Q
0 A unwanted_value1 913614 921129
浏览 1提问于2020-08-25得票数 1
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我有一个六列的数据框架，如下所示： A Sample_a Sample_a,Sample_b Sample_a,Sample_b,Sample_c
B Sample_b Sample_c NA
C Sample_c NA NA
D Sample_d Sample_d,Sample_e Sample_d,Sample_e,Sample_f
E Sample_e Sample_f NA
F Sample_f NA NA 我想按行对数据帧进行排序，先是NA最小，然后是NA最大。我希望得到以下输出： A
浏览 9提问于2019-09-23得票数 1
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我正在处理一个适合我的研究的大型数据集。假设我有4个观察(记录)和5列，如下所示：
x <- data.frame("ID" = c(1, 2, 3, 4),
"group1" = c("A", NA, "B", NA),
"group2" = c("B", "A", NA, "C"),
"hours1" = c(3, NA, 5, NA),
浏览 5提问于2020-09-07得票数 1
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我有一个名为mydf的数据帧，其中有以GS0000XXXX-ASM开头的示例行，它包含high confidence数据和low confidence数据两部分。我想分离每个样本行的高低置信度数据，并得到如下所示的结果。
mydf<-structure(list(assembly_id = c("GS000038075-ASM", "High confidence t(2:Y), t(5:7)",
NA, "Low confidence t(2:Y), t(5:7)", NA, NA, "GS000038040-ASM",
浏览 2提问于2015-12-13得票数 0
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