我有以下示例输出：
country country-year year a b
1 France France2000 2000 NA NA
2 France France2001 2001 1000 1000
3 France France2002 2002 NA NA
4 France France2003 2003 1600 2200
5 France France2004 2004 NA NA
6 UK UK2000 2000 1000 1000
7 UK UK2001 2001 NA NA
8 UK UK2002 2002 1000 1000
9 UK UK2003 2003 NA NA
10 UK UK2004 2004 NA NA
11 Germany UK2000 2000 NA NA
12 Germany UK2001 2001 NA NA
13 Germany …我不知道创建一个dplyr::mutate()带有单元素列表的新列表列实际上是深度复制元素以填充tibble长度(请参阅参考资料t3).这是为什么？
如果我t4在创建tibble(t5)时指定了explicit()的正确长度或传递它,则元素将通过引用传递.
考虑以下情况,其中列表包含具有大向量的tibble.
library(tidyverse)
library(pryr)
t1 <- tibble(a = 1:4)
t2 <- tibble(b = 1:1e6)
t3 <- mutate(t1, tl = list(t2))
t4 <- mutate(t1, tl = rep(list(t2), n()))
t5 <- tibble(a = 1:4, tl = list(t2))
object_size(t2)
#> 4 MB
object_size(t3)
#> 16 MB
object_size(t4)
#> 4 MB
object_size(t5)
#> 4 MB
由reprex包创建于2019-02-22 (v0.2.1)
我正在寻找一种方法，在 id 和组中，使用 100 的滞后（或领先） value和新索引号idx_value来计算下一个索引号。
# install.packages(c("tidyverse"), dependencies = TRUE)
library(tibble)
library(magrittr)
就像，我有这个数据框：
start_tbl <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L), grp = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 2L), year = c(7L, 8L, 9L, 10L, 7L, 8L, 9L, 10L,
7L, 8L, 9L, 7L, 8L, 9L), value = c(2, -7, -2.3, 1.1, -1, -12,
-4, 2, 1, -3, 2, …在阅读并重新阅读了许多"使用dplyr编程"指南之后,我仍然无法找到解决我的特定情况的方法.
据我所知,使用group_by_,mutate_和tidyverse功能,例如"字符串型"版本向弃用的标题,这enquo是要走的路.
然而,我的情况有所不同,我正在努力寻找一种整洁的方式来解决它的整洁方式.
实际上,我的目标是在函数内创建和操作数据帧.基于其他人创建(变异)新变量,使用它们等.
但是,无论我怎么努力,我的代码都会出错或者在包检查时返回一些警告,例如no visible binding for global variable ....
这是一个可重复的例子:
这就是我想要做的事情:
df <- data.frame(X=c("A", "B", "C", "D", "E"),
Y=c(1, 2, 3, 1, 1))
new_df <- df %>%
group_by(Y) %>%
summarise(N=n()) %>%
mutate(Y=factor(Y, levels=1:5)) %>%
complete(Y, fill=list(N = 0)) %>%
arrange(Y) %>%
rename(newY=Y) %>%
mutate(Y=as.integer(newY))
一些常见的dplyr操作预期结果应该是:
# A tibble: 5 x 3
newY N Y
<fctr> <dbl> <int>
1 1 3 1
2 2 1 2
3 3 1 …如何在 Tensorflow.js 中改变张量的值？例如，如果我有一个这样创建的张量：
const a = tf.tensor1d([1,2,3,4])
如何更改张量的第三个元素的值？我知道张量是不可变的，而变量是可变的。
这样做：const a = tf.variable(tf.tensor1d([1,2,3,4]))似乎并没有解决问题。我不能做：
const a = a[0].assign(5)
我可以像这样在python tensorflow 中做到这一点：
a = tf.Variable([1,2,3,4])
a = a[0].assign(100)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_iniliazer())
print sess.run(a)
这输出 [100, 2,3,4]
我有一个数据框，我需要按列条目的组合对其进行分组，以便仅使用 if 语句（没有 else 条件）有条件地改变几列。
更具体地说，如果某个组的列值超过预定义的阈值，我想对它们求和，否则这些值应保持不变。
我曾尝试使用这两种方法来执行此操作if_else，case_when但这些函数需要“假”参数 ( if_else) 或默认设置与 NA ( case_when)不匹配的值：
iris_mutated <- iris %>%
dplyr::group_by(Species) %>%
dplyr::mutate(Sepal.Length=if_else(sum(Sepal.Length)>250, sum(Sepal.Length)),
Sepal.Width=if_else(sum(Sepal.Width)>170, sum(Sepal.Width)),
Petal.Length=if_else(sum(Petal.Length)>70, sum(Petal.Length)),
Petal.Width=if_else(sum(Petal.Width)>15, sum(Petal.Width)))
iris_mutated <- iris %>%
dplyr::group_by(Species) %>%
dplyr::mutate(Sepal.Length=case_when(sum(Sepal.Length)>250 ~ sum(Sepal.Length)),
Sepal.Width=case_when(sum(Sepal.Width)>170 ~ sum(Sepal.Width)),
Petal.Length=case_when(sum(Petal.Length)>70 ~ sum(Petal.Length)),
Petal.Width=case_when(sum(Petal.Width)>15 ~ sum(Petal.Width)))
任何想法如何做到这一点？
编辑：
这是预期输出的示例。所有物种分组条目的花瓣宽度总和为setosa为 12.3 ，virginica为101.3 ，versicolor为66.3 。如果我要求这个总和应该至少为 15 来求和的值（否则应该保留原始值），那么我期望以下输出（仅显示列“Petal.Width”和“Species”）：
Petal.Width Species
1 0.2 setosa
2 0.2 setosa
3 0.2 setosa
4 0.2 setosa …我有一些看起来像这样的数据：
Year Revenue Cost Rent
1 2016 3000 4 100
2 2017 4000 5 100
3 2018 5000 6 100
df <- data.frame(stringsAsFactors=FALSE,
Year = c(2016L, 2017L, 2018L),
Revenue = c(3000L, 4000L, 5000L),
Cost = c(4L, 5L, 6L),
Rent = c(100L, 100L, 100L)
)
我想将所有内容分成以下百分比Rent：
library(dplyr)
df <- df %>% mutate_at(vars(Revenue:Rent), funs(. /Rent))
这完美地工作。
Year Revenue Cost Rent
1 2016 30 0.04 1
2 2017 40 0.05 1
3 2018 50 0.06 1
唯一的事情：我丢失了我原来的专栏。
我该如何做mutate_all, 以便我有新的列，比如说叫做 …
我在不同的位置和时间对鸟类进行了一系列观察。数据框如下所示：
birdID site ts
1 A 2013-04-15 09:29
1 A 2013-04-19 01:22
1 A 2013-04-20 23:13
1 A 2013-04-22 00:03
1 B 2013-04-22 14:02
1 B 2013-04-22 17:02
1 C 2013-04-22 14:04
1 C 2013-04-22 15:18
1 C 2013-04-23 00:54
1 A 2013-04-23 01:20
1 A 2013-04-24 23:07
1 A 2013-04-30 23:47
1 B 2013-04-30 03:51
1 B 2013-04-30 04:26
2 C 2013-04-30 04:29
2 C 2013-04-30 18:49
2 A 2013-05-01 01:03
2 A 2013-05-01 23:15
2 A 2013-05-02 00:09 …我在使用无法调试的 tidyverse 包时遇到了严重的问题。例如，即使在我已经制作的过去项目中，“mutate”也无法正常工作。当我安装以下软件包时，这一切都开始了：
library(pdftools)
library(tm)
library(stringi)
library(tidyverse)
（或library(dplyr)
library(tidyr))
library(purrr)）
当我执行rm(list=ls()).
我唯一没有尝试过的是卸载 R/RStudio 并重新安装它。我使用 RStudio 版本 1.0.153 和 R 版本 3.4.1。我实际上试图在其他计算机上重现该错误，但这显然不起作用。
这是一个临时示例：
library(tidyverse)
emp.data <- data.frame(emp_id=c(1:5),emp_name=c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
salary=c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),
start_date=as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
"2015-03-27"),
stringsAsFactors = FALSE)
)
emp.data_new <- emp.data %>%
mutate(RaisedSalary = salary*1.4)
emp.data 在我的会话中定义正常。我希望在新数据框 emp.data.new ("RaisedSalary") 中添加一个新列，而不是这个，我得到：
mutate_impl(.data, dots) 中的错误：无法将对象转换为函数：[type=NULL; 目标=CLOSXP、SPECIALSXP 或 BUILTINSXP]。
如果我加载 tidyr/dplyr 而不是 tidyverse，我也会收到此错误消息。我在论坛上潜伏了 48 多个小时，但没有发现任何与此错误类似的东西。有没有人遇到过这样的错误？
sessionInfo() 的结果：
R version 3.4.1 (2017-06-30)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows >= 8 x64 (build …我有一些随时间收集的变量。tibble 的一个非常简化的版本看起来像这样。
df = tribble(
~id, ~varA.t1, ~varA.t2, ~varB.t1, ~varB.t2,
'row_1', 5, 10, 2, 4,
'row_2', 20, 50, 4, 6
)
我想系统地创建一组新的变量，varC以便varC.t#= varA.t#/ varB.t#where#是 1、2、3 等（类似于在上面的 tibble 中设置列名的方式）。
我如何使用类似mutate或 的东西across来做到这一点？