我有一个包含10列的数据表.
town
tc
one
two
three
four
five
six
seven
total
需要为我使用的"一"到"总"列生成平均值,
DTmean <- DT[,(lapply(.SD,mean)),by = .(town,tc),.SDcols=3:10]
这会生成均值,但我希望列名称后缀为"_mean".我们应该怎么做？希望前两列保持与"town"和"tc"相同.我尝试了以下但是然后它将所有"one"重命名为"total"到"_mean"
for (i in 3:10) {
setnames(DTmean,i,paste0(names(i),"_mean"))
}
我有两个数据集一和二
数据集一
a b c
111 a 1
112 b 2
113 c 3
114 d 4
115 e 5
数据集二
e d g
222 ss 11
111 ff 22
113 ww 33
114 qq 44
234 dd 55
534 vv 66
我想做一个左连接
下面是用SQL编写的代码,但是当我在SQLDF中尝试它时,它显示为错误
proc sql;
create table join1 as
select one.*, two.*
from one left join two
on one.a = two.e;
quit;
我有2个数据集:
数据1:
Var1 Var2 Var3 Var4
10 10 2 3
9 2 8 3
6 4 4 8
7 3 10 8
数据2:
Var1 Var5 Var3 Var6
3 6 6 4
1 2 5 1
9 2 2 9
2 6 3 2
现在我想附加这2个数据集
最终数据:
Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6
10 10 2 3
9 2 8 3
6 4 4 8
7 3 10 8
3 4 6 6
1 1 2 5
9 9 2 2
2 …您有两个数据框：
df <- data.frame(A = c(1,1,2,2,3,3), B = c('cat','dog','cat','dog','cat','dog'), C = c(100,200,300,400,500,600))
df2 <- data.frame(A = c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3), B = c('cat','dog','cat','dog','cat','dog'))
输出df1：
A B C
1 cat 100
1 dog 200
2 cat 300
2 dog 400
3 cat 500
3 dog 600
输出df2：
A B
1 cat
1 dog
1 cat
1 dog
2 cat
2 dog
2 cat
2 dog
3 cat
3 dog
3 cat
3 dog
我知道如何匹配单个值，以便当'A'值在df和df2上匹配时，它将把该值添加到df2：
df2$match <- df$C[match(df2$A, df$A)]
输出：
A B match
1 cat …我知道，我知道....另一个合并的 Df 问题，请听我说，因为我已经搜索了关于这个问题的答案，但没有出现。
我正在合并两个 Df，一个比另一个小，并进行左合并，以将较长的 DF 与较小的 DF 相匹配。
这很有效，除了一个问题，当右侧（较长）df 有重复项时，行会添加到左侧（较小）df 中。
一个例子：
Row<-c("a","b","c","d","e")
Data<-(1:5)
df1<-data.frame(Row,Data)
Row2<-c("a","b","b","c","d","e","f","g","h")
Data2<-(1:9)
df2<-data.frame(Row2,Data2)
names(df2)<-c("Row","Data2")
DATA<-merge(x = df1, y = df2, by = "Row", all.x = TRUE)
>DATA
Row Data Data2
1 a 1 1
2 b 2 2
3 b 2 3
4 c 3 4
5 d 4 5
6 e 5 6
看到额外的“b”行？，这就是我想要摆脱的，我想保留左边的 DF，但非常严格，就像 DF1 中有 5 行，合并时我希望只有 5行。
像这样...
Row Data Data2
1 a 1 1
2 b 2 2
3 …输入数据帧
DF 1（示例 - nrow = 10）
Col A | Col B | Col C
a 1 2
a 3 4
b 5 6
c 9 10
DF 2（示例 - nrow = 20）
Col A | Col B | Col E
a 1 22
a 31 41
a 3 63
b 5 6
b 11 13
c 9 20
我想创建第三个数据集，其中包含在数据帧 2 中为 Col A 和 Col B 条目找到的每个附加行。
输出文件（nrow = 20-10 = 10）
Col A | Col B | …我正在尝试在mutate(). df1假设我们从一个如下所示的数据框开始，由下面的代码生成：
ID Status
1 1 N
2 2 Y
3 3 Y
4 4 N
5 5 Y
df1 <- data.frame(
ID = c(1,2,3,4,5),
Status = c("N","Y","Y","N","Y")
)
我使用 dplyr 的mutate()函数根据最右侧“状态”列的值生成一个新列。下面是新的tmp数据帧输出和生成它的 dplyr 代码（这是一个超级简单的示例，适用于我的更大问题 - 就这样吧）：
ID Status Flag
1 1 N No
2 2 Y Yes
3 3 Y Yes
4 4 N No
5 5 Y Yes
tmp <-
df1 %>%
mutate("Flag"=case_when(Status=="Y"~"Yes",TRUE~"No"))
我试图在上面嵌入“匹配”函数的等效项mutate()，以便插入到 Flag 列中的值取决于df1数据帧中的 ID 与这两个附加数据帧中的 …
我有两个data.table dx和dy
dx <- data.table(a = c(1,1,1,1,2,2), b = 3:8)
dy <- data.table(a = c(1,1,2), c = 7:9)
我想加入dy到每一行dx,下面是所需的输出
data.table(plyr::ddply(dx, c("a", "b"), function(d) merge(d, dy, by = "a")))
a b c
1: 1 3 7
2: 1 3 8
3: 1 4 7
4: 1 4 8
5: 1 5 7
6: 1 5 8
7: 1 6 7
8: 1 6 8
9: 2 7 9
10: 2 8 9
但是,我没有使用内部[]的操作 …
这是一个非常简单的问题，但在这里找不到合适的答案。
一个如何将两个data.frame dplyr基于两个在每个data.frame中具有不同名称的列连接在一起？
有了base::merge一个可以简单merge：
df3 <- merge(df1, df2, by.x=c("name1", "name2"), by.y=c("name3", "name4"))
在哪里df1$name1 == df2$name3和df1$name2 == df2$name4。
如何做到这一点dplyr？
我知道一个人可以使用该by函数dplyr来连接两个基于一个具有不同名称的列的data.frame：
df3 <- dplyr::left_join(df1, df2, by=c("name1" = "name3"))
我有多个包含多个列的数据集。我想提取所有数据集共有的列。例如。如果所有数据集都有一个名为“id”或“Age”的列，我想提取它们。我如何知道哪些列是所有数据集共有的。
最初我想到使用 head 函数，然后检查这些值以检查相似性。但如果有多个数据集，这可能会变得非常乏味。
我想在 R 中水平组合两个数据框。
这是我的两个数据框：
数据框1：
veg loc quantity
carrot sak three
pepper lon two
tomato apw five
数据框2：
seller quantity veg
Ben eleven eggplant
Nour six potato
Loni four zucchini
Ahmed two broccoli
我希望结果是一个如下所示的数据框：
veg quantity
carrot three
pepper two
tomato five
eggplant eleven
potato six
zucchini four
broccoli two