dplyr

    10गर्मी

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    मैं dplyr कार्यों में dplyr क्रियाओं condition <- "dist > 50" के लिए बहस को परिभाषित करने और फिर इन तार उपयोग करने में सक्षम होना चाहते हैं के रूप में तार पासिंग: require(ggplot2) ds <- cars ds1 <

    5गर्मी

    1उत्तर

    का उपयोग किए बिना टिप्पणियों और योग डेटा गिनती मैं आर dplyr पैकेज का उपयोग करने के छोरों का उपयोग किए बिना निम्नलिखित अंतराल संबंधित प्रश्नों की गणना करना चाहते हैं: मैं प्रत्येक में टिप्पणियों गिनती

    5गर्मी

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    ले लो मैं वेक्टर फ़ंक्शंस के परिणामों को सारांशित करने के लिए डेटाटेबल का उपयोग करने के लिए संघर्ष कर रहा हूं, जो कुछ भी आसान है। अंक 1: वेक्टर उत्पादन dt <- data.table(x=1:20,y=rep(c("a","b"),each=10

    41गर्मी

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    यह dplyr पुस्तकालय में select समारोह का उपयोग कर एक data.frame के एक स्तंभ से सभी अद्वितीय मान चुनने के लिए संभव है? SQL अंकन में समथिंग "SELECT DISTINCT field1 FROM table1" की तरह। धन्यवाद!

    5गर्मी

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    मैं जानना चाहता हूं कि को विकल्प कमांड के माध्यम से एक अभिव्यक्ति में पारित एक स्ट्रिंग को संभव है या नहीं। विशेष रूप से, मैं dplyr उपयोग कर रहा हूँ को फ़िल्टर और एक डेटा फ्रेम से चयन करने के लिए: > w

    5गर्मी

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    this question जवाब देने के लिए प्रयास करते समय, मैं मैं क्या बराबर संचालन होने की उम्मीद में mutate और transform के बीच एक अंतर का सामना करना पड़ा। # data x <- data.frame(a=c(rep(0,10),rep(1,10),3),b

    6गर्मी

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    मैं बस ddply से शुरू कर रहा हूं और इसे बहुत उपयोगी ढूंढ रहा हूं। मैं डेटा फ्रेम को सारांशित करना चाहता हूं और अंतिम आउटपुट में कुछ पंक्तियों से छुटकारा पाने के लिए भी सारांशित कॉलम का एक विशेष मूल्य ह

    5गर्मी

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    तो वहाँ से पहले इस कोड था। हालांकि सही है कि एक नीचे इस कोड को दिखाता है: flights %>% group_by(carrier, flight, dest) %>% tally(sort = TRUE) %>% # Save some typing filter(n == 365) तो

    10गर्मी

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    में मैं group_by करते हैं और df<-data.frame(varx=c("x1","x1","x2","x2","x2"),vary=c("y1","y2","y3","y4","y5")) मैं निर्गम (newdf) चाहते dplyr उपयोग करते हुए इस तरह देखने के लिए एक डेटा फ्रेम के लिए

    10गर्मी

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    मुझे बूटस्ट्रैप प्रतिकृतियां बनाने के लिए dplyr का उपयोग करने में रूचि है (बार-बार विश्लेषण जहां डेटा को हर बार प्रतिस्थापन के साथ नमूना दिया जाता है)। हैडली विकहैम here एक कुशल तरीके से चलाया विश्लेष