summarize

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尝试根据以前的分组进行条件汇总。遇到麻烦了。我想根据哪些是在类型r1，由f分组后总结amt列。重复性代码： s <- sample(c('one', 'two'), 96, replace = TRUE) f <- sample(c('a','s','d','f'), 96, replace = TRUE) r1_amt <- runif(96, 1, 100) r2_amt <- ru

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R：dplyr只有在由多个列进行分组时才会给出奇怪的数据结构

当通过几列进行分组并汇总dplyr中的几列时，我会得到一个奇怪的数据结构。数据帧很大，结果数据结构的怪异性更加显着，但是低于这个数值就会产生小问题。一切都很好： library(dplyr) df <- data.frame(A = c(1,1,2,2), B = c(1,1,2,2), C = c(10,20,30,40), D = c(1000,2000,3000,4000)) df %

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创建其中R

实施例10.1的表。让血液类型和40的人的性别如下：（O，男），（O，女），（A，女），（B男），（A，女），（O，女），（A，男），（A，发作），（A，女），（O，发作），（B，男），（O，男），B，女），（O，MAL），（ O，男），（A，女），（O，发作），（O，MAL），（A，女），（A，女），（A，MAL），（A，男），（ AB，女），（A，女），（B，女），（A，MAL），（

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dplyr :: summarize_at - 通过变量顺序传递排序列，然后通过功能顺序应用

问题使用dplyr::summarize_at()（或同等学历），我想获得在列摘要表先排序（G）使用的分组变量顺序，然后按（V）变量顺序通过，最后按（F）应用的函数顺序。的默认顺序由G首先确定，然后被F和最后通过V. 例的代码： library(purrr) library(dplyr) q025 <- partial(quantile, probs = 0.025, na.rm = T

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如何在summarize_all中同时删除NA以同时汇总多列col？

我有这样一个数据帧，并想用dplyr总结每一个山坳忽略NA的意思是： df= data.frame('var1'=sample(10,3),'var2'=sample(10,3), 'var3'=c(NA, NA,1), 'var4'=c(2,NA,6)) df %>% summarise_all(mean) 但是，这将在第3栏第NA回报和4 我如何可以传递na.rm = T？

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[R骨料和折叠多个单元格成一个

我有一个数据帧：通过连接3列 x <- data.frame(id = 1:18, super = c(rep("A", 12), rep("B", 6)), category = c(rep("one", 6), rep("two", 6), rep("three", 6)), root = sort(rep(letters[1:6], 3)),

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如何在制作汇总表时使用特定值（使用summarize_all）？

我的数据看起来是这样的（虽然有成千上万的样品点以上〜12岁： library(tidyverse) df <- tribble(~Year, ~Sample, ~Total_A, ~Total_B, ~Total_C, 2000, 'Riverside', 990, 08, NA, 2000, 'Pasadena', 887, 101, 78, 2000

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如何创建一个列或数据摘要表，其中列出了某个值的可用年数？

所以我有以下数据看起来像这样（它的样本，在一个跨度约15年的数百行）。我想创建一个列（或汇总表），显示每个位置的可用数据年限。 Year, Place 2000, 'Adak' 2000, 'Kodiak' 2000, 'Saltsdale' 2001, 'Adak' 2001, 'Saltsdale' 2001, 'Tawney' 2002, 'Adak' 2002, 'Kodi

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总结组中的多个变量

我需要找到一个变量的平均值以及r中某个特定组合的平均值的发生次数。在这个例子中我已经变量cli，cus和ron，需要总结找到age这个组合的平均值和cash频率分组： df%>% group_by(.dots=c("cli","cus","ron")) %>% summarise_all(mean(age),length(cash)) 这不工作;有另一种出路吗？

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使用dplyr折叠行

我是R新手，我试图使用dplyr根据行值折叠行。以下示例显示示例数据。 set.seed(123) df<-data.frame(A=c(rep(1:4,4)), B=runif(16,min=0,max=1), C=rnorm(16, mean=1,sd=0.5)) A B c 1 1 0.36647435 0.7485365 2 2 0.51864614 0.8654337 3 3