Error in dplyr group_by function, object not found 我问这个问题是因为,作为 R 的新手,我很好奇为什么我写的一段代码可以正常工作,然后同一行代码在下次运行时会产生错误。 这是我正在使用的表的示例。 输入: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27...
Col_two)# Check that the tibble is grouped by two variables.group_vars(tib_2_gr)# Use the summarize() function once.tib_1_gr=my_t%>%group_by(Col_one, Col_two)%>%summarize(Num_Rows=n())# Check that the new tibble is grouped by only one variable after using summarize().group...
mytable1 <- function(x, key) x %.% group_by(as.name(key)) %.% summarise(n = n()) mytable1(iris, "Species") # Wrong! # Error: unsupported type for column 'as.name(key)' (SYMSXP) mytable2 <- function(x, key) x %.% group_by(key) %.% summarise(n = n()) mytable2...
df_list <- as.list(df) result <- lapply(df_list, your_function) 需要注意的是,以上方法仅适用于解决"dplyr包中的lapply出错: group_by"错误。如果问题仍然存在,可能需要进一步检查代码逻辑和数据结构,以确定其他可能的错误原因。 关于dplyr包的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的R语言云计算产品RStudio Serv...
group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"), value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6) ) # 自定义函数,计算平均值 custom_mean <- function(x) { return(mean(x)) } # 使用group_by()和summarise()应用自定义函数 result <- data %>% ...
2. Dplyr group_by Function Example To group rows in a data frame by specific columns in R, use thegroup_by()function. Before you can use this function, you need to install thedplyrpackage withinstall.packages(‘dplyr’)and load it into your environment withlibrary(dplyr). ...
group_by(!!group_var) %>% summarise(mean = mean(!!summary_var)) } grouped_mean(mtcars, mpg, cyl) scatter_plot<-function(df,x_var,y_var) { x_var=enquo(x_var) y_var=enquo(y_var) ggplot(data=df,aes(x=!!x_var,y=!!y_var))+ ...
上述代码首先使用group_by()函数对数据框df按照group进行分组。然后使用summarise()函数计算每个组的平均值,并将结果存储在一个新的变量avg_value中。最终的结果将是一个新的数据框,其中包含了每个组的平均值。 在这个例子中,group_by()函数用于对组或因子进行分组操作,summarise()函数用于对每个组进行计算操作。通...
group_by(Type, Treatment) %>% filter(rank(desc(uptake)) < 5) 在Base R中用ave()和subset()按分组条件筛选: subset(df, ave(uptake, Type, Treatment, FUN=function(x) rank(-x) )<5 ) ave()这个函数名称相当不直观,虽然函数的功能描述是“Group Averages Over Level Combinations of Factors”,但...
#group_by(): changes the scope of each function from operating on the entire dataset to operating on it group-by-group 这些函数共同构成了数据清洗的基础:These can all be used in conjunction withgroup_by()which changes the scope of each function from operating on the entire dataset to operati...