标签: tidyverse

R中如何检查字符串是否为日期时间格式?

编辑:是否可以检查字符串是否采用某种格式,例如“ymd”,“h:m:s”

r lubridate tidyverse

-1
推荐指数
1
解决办法
1533
查看次数

阻止 tidyverse 在 lapply 中重命名列

当我使用group_by(col)inside时lapply(),columnsab被重命名为get(col). 我该如何阻止这种情况发生?我想在新对象中保留原始列名。

\n

磁力RE

\n

输入

\n
df <- data.frame(a = c(1, 1, 1), b = c(1, 1, 1), c = c(1, 1, 1))\n\nlapply(c("a", "b"), function(col) {\n  \n  assign(col, df %>% group_by(get(col)) %>% summarize(), env = .GlobalEnv)\n  \n})\n
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n

输出

\n
[[1]]\n# A tibble: 1 \xc3\x97 1\n  `get(col)`\n       <dbl>\n1          1\n\n[[2]]\n# A tibble: 1 \xc3\x97 1\n  `get(col)`\n       <dbl>\n1          1\n
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n

如果有人解释原因那就太好了会发生这种重命名以及如何阻止它,提前致谢。

\n

r lapply dplyr data-cleaning tidyverse

-1
推荐指数
1
解决办法
72
查看次数

将列组合成一个整数

是否可以使用tidyverse将excel列合并为一个?这就是我现在拥有的

library(tidyverse)
library(dplyr)
data <- read_excel("chat.xls") %>%
  select(c('Question Answer', Transcript))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

r tidyverse

-2
推荐指数
1
解决办法
3682
查看次数

分组数据框列表

我有一个包含分组名称的数据框,如下所示:

df <- data.frame(group = rep(letters[1:2], each=2),
                 name = LETTERS[1:4])
> df
  group name
1     a    A
2     a    B
3     b    C
4     b    D
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我想将其转换为一个列表,该列表键入组名并包含名称.示例输出:

df_out <- list(a=c('A', 'B'),
               b=c('C', 'D'))

> df_out
$a
[1] "A" "B"

$b
[1] "C" "D"
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

不是一个新问题,但我想在tidyverse中完全做到这一点.

r tidyverse

-3
推荐指数
1
解决办法
6175
查看次数

在嵌套列表中的元素位置上使用 purrr?

情况:我在下图中有一个嵌套列表。我想使用 purrr 迭代每个嵌套列表的第二个元素并应用日期转换函数。

嵌套列表

问题: 我可以轻松编写一个 for 循环来迭代它,但我想将其与 purrr 一起使用。我的嵌套列表尝试没有成功。正常列表很好,按位置嵌套,不太好。

Maurits Evers 的可复制示例代码(谢谢!)

lst <- list(
    list("one", "12345", "2019-01-01"),
    list("two", "67890", "2019-01-02"))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

任何帮助表示赞赏!

r purrr tidyverse

-3
推荐指数
1
解决办法
318
查看次数

在 r 中用 1 替换大于零的值

我想用来tidyverse获取数据帧df并将所有非零值替换为值 1。在此处输入图片说明

replace r dplyr tidyverse

-8
推荐指数
2
解决办法
1万
查看次数

标签 统计

r ×6

tidyverse ×6

dplyr ×2

data-cleaning ×1

lapply ×1

lubridate ×1

purrr ×1

replace ×1