Panoramica: Devo unirmi a due tabelle: ref contiene gli intervalli di tempo (da t1 a t2 ) insieme a un id per ogni intervallo e uno space cui si verifica questo intervallo. map contiene intervalli di tempo (da t1 a t2 ) ciascuno con un risultato res e il suo space corrispondente. Desidero ottenere / […]
Sono un po ‘confuso riguardo al dplyr verb mutate_each. È piuttosto semplice utilizzare il mutate base per trasformare una colonna di dati in, ad esempio, z-score e creare una nuova colonna nel data.frame (qui con il nome z_score_data ): newDF % select(one_column) %>% mutate(z_score_data = one_column – (mean(one_column) / sd(one_column)) Tuttavia, poiché ho molte colonne […]
Questa domanda è in qualche modo correlata ai problemi Combinando in modo efficiente due frame di dati su un criterio non banale e verificando che la data sia tra due date in r . E quello che ho postato qui richiedendo se la funzione esiste: problema GitHub Sto cercando di unire due dataframes usando dplyr::left_join() […]
Voglio usare la funzione dplyr::group_by all’interno di un’altra funzione, ma non so come passare gli argomenti a questa funzione. Qualcuno può fornire un esempio funzionante? library(dplyr) data(iris) iris %.% group_by(Species) %.% summarise(n = n()) # ## Source: local data frame [3 x 2] ## Species n ## 1 virginica 50 ## 2 versicolor 50 ## […]
Ho un problema con il valore della colonna divisa quando l’elemento della colonna ha un numero diverso di stringhe. Posso farlo in plyr ad esempio: library(plyr) column <- c("jake", "jane jane","john john john") df <- data.frame(1:3, name = column) df$name <- as.character(df$name) df2 <- ldply(strsplit(df$name, " "), rbind) View(df2) Di conseguenza, abbiamo una cornice dati […]
Sto provando a mutare una nuova variabile dal tipo di calcolo delle righe, diciamo rowSums come di seguito iris %>% mutate_(sumVar = iris %>% select(Sepal.Length:Petal.Width) %>% rowSums) il risultato è che “sumVar” viene troncato al suo primo valore (10.2): Source: local data frame [150 x 6] Groups: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species sumVar 1 5.1 […]
Lavorando con plyr ho trovato spesso utile usare adply per le funzioni scalari che devo applicare a ogni singola riga. per esempio data(iris) library(plyr) head( adply(iris, 1, transform , Max.Len= max(Sepal.Length,Petal.Length)) ) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Max.Len 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 5.1 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 4.9 3 4.7 3.2 […]
Sto creando un grafico a barre in pila usando ggplot come questo: plot_df <- df[!is.na(df$levels), ] ggplot(plot_df, aes(group)) + geom_bar(aes(fill = levels), position = "fill") Il che mi dà qualcosa del genere: Come faccio a invertire l’ordine delle barre impilate, in modo che il livello 1 si trovi in fondo e il livello 5 sia […]
Ho un follow-up longitudinale delle registrazioni della pressione arteriosa. Il valore a un certo punto è meno predittivo rispetto alla media mobile (media mobile), motivo per cui mi piacerebbe calcolarlo. I dati sono simili test <- read.table(header=TRUE, text = " ID AGE YEAR_VISIT BLOOD_PRESSURE TREATMENT 1 20 2000 NA 3 1 21 2001 129 2 […]
Mi piacerebbe tirare alcuni dati da un server SQL con un filtro dinamico. Sto usando il fantastico pacchetto R dplyr nel modo seguente: #Create the filter filter_criteria = ~ column1 %in% some_vector #Connect to the database connection <- src_mysql(dbname <- "mydbname", user <- "myusername", password <- "mypwd", host <- "myhost") #Get data data % tbl(“mytable”) […]