'id' is a character column being joined to i.'V1' which is type 'double'. Character columns must join to factor or character columns. 对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数(即方括号内的第3个参数),它可以将数据按照by值进行分组,并对分组计算第2个参数。
as_tibble(iris)%>% mutate(new_column="recycle_me") 若只给新列提供长度为 1 的向量,则循环使用得到值相同的一列;正常是以长度等于行数的向量赋值: iris%>% as_tibble(iris)%>% mutate(new_column=rep_len(month.name,length.out=n())...
0.250 | | ---|---|---|---|---| Column Total | 42 | 14 | 28 | 84 | | 0.500 | 0.167 | 0.333 | | ---|---|---|---|---| 这个函数有很多功能,参阅help了解详情。 独立性检验 书中描述了3种检验:卡方独立性检验、Fisher精确检验和Cochran-Mantel-Haenszel检验。 卡方独立性检验 ...
fill = NA)) ggpairs(mtcars, columns = c("mpg","disp","drat","wt"), columnLabels = c("MPG","Displacement","R Axle Ratio","Weight"), lower = list(continuous=lowerplots), diag = list(continuous=diagplots), upper = list(continuous=upperplots))+ mytheme ...
# 获取文件列表 file_list <- list.files(path = "path_to_directory", pattern = ".csv", full.names = TRUE) # 循环读取和处理文件 for (file in file_list) { data <- read.csv(file) # 进行数据处理 avg <- mean(data$column_name) print(paste("File:", file, "Average:", avg)) } ...
方法2:do.call与tibble::rownames_to_column与 tidyr::separate并用 > df <- do.call(rbind, df_list$x)> dfSepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Speciesa.1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosaa.2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosaa.3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosab...
我们看到tibble其实是存储list类型,这是data.frame做不到的。 通过一个tibble,创建另一个tibble,这时也会报错了。 > tibble(x = tibble(1, 2, 3)) Error: Columnmust be a 1d atomic vector or a list 3.2 数据类型转换 tibble是一个新的类型,R语言中大部分的数据都是基于原有的数据类型,所以原有数据类...
a data frame # varname : the name of a column containing the variable #to be summariezed # groupnames : vector of column names to be used as # grouping variables data_summary <- function(data, varname, groupnames){ require(plyr) summary_func <- function(x, col){ c(mean = mean(...
Write a R program to convert a given matrix to a list of column-vectors.Sample Solution:R Programming Code:# Create a 4x3 matrix with values from 1 to 12 x = matrix(1:12, ncol=3) # Print the original matrix print("Original matrix:") print(x) # Print a message indicating the ...
print(sdf_quantile( x = irisDF %>% filter(Species =="virginica"), column ="Sepal_Length", probabilities = c(0.25,0.5,0.75,1.0) ))# 25% 50% 75% 100%# 6.2 6.5 6.9 7.9 其他资源 培训 模块 使用R 探索和分析数据 - Training 在本模块中,你会使用 R 编程语言探索、分析和可视化数据。