这确实是这个问题的重复 r-split-string-using-tidyrseparate，但我不能将 MWE 用于我的目的，因为我不知道如何调整正则表达式。我基本上想要同样的东西，但在最后一个下划线之后分割变量。
原因：我的数据中某些列针对相同因素/类型多次出现。我想我可以将数据在类型字符串之前将值变量分开，然后将其再次展开为具有较少列的宽格式。我的问题是我的变量名有不同的几个下划线，我想学习如何在我事先添加的最后一个下划线之后分隔。
微量元素
library(tidyr)
library(data.table)
dt<-data.table(Name=c("A","B","C"),Var_1_EVU=c(2,NA,NA),Var_1_BdS=c(NA,3,4),Var_2_BdS=c(NA,3,4))
dt.long<-melt(dt, id.vars=c("Name"))
dt.long<-separate(dt.long,variable, c("test","type"), sep='/[^_]*$/')
dt.wide<-spread(dt.long,key=Name,value=value)
我想要类似的东西
Name type Var1 Var2
1: A BdS NA NA
2: A EVU 2 NA
3: B BdS 3 3
4: B EVU NA NA
5: C BdS 4 4
6: C EVU NA NA
我只是希望有更方便的方法。成像我想运行一个模型，对某些列进行不同的转换，例如缩尾。我想向模型提供转换后的数据集以及一些不需要转换的附加列。有没有一种实用的方法可以在一行中实现这一点？我不想使用替换数据，:=因为我计划使用不同的转换规范来运行模型。
dt<-data.table(id=1:10, Country=sample(c("Germany", "USA"),10, replace=TRUE), x=rnorm(10,1,10),y=rnorm(10,1,10),factor=factor(sample(LETTERS[1:2],10,replace=TRUE)))
sel.col<-c("x","y")
dt[,lapply(.SD,Winsorize),.SDcols=sel.col,by=factor]
我需要再次调用 data.table 将原始 dt 与转换后的数据合并并注意顺序。
data.table(dt[,.(id,Country),by=factor],
dt[,lapply(.SD,Winsorize),.SDcols=sel.col,by=factor])
我希望我可以在 lapply 调用中包含附加列
dt[,.(lapply(.SD,Winsorize), id, Country),.SDcols=sel.col,by=factor]
还有其他解决方案吗？
对于提出所有这些基本问题我感到有点傻,但我找不到任何相关内容.我想让我的用户在点击我的表格的'excel'按钮时命名该文件.下载对话框打开,或者弹出另一个用户界面,可以输入名称.那可能吗？现在,名称等于应用程序的标记.
rm(list=ls())
library(shiny)
library(datasets)
library(DT)
library(data.table)
DT<-data.table(matrix(abs(rnorm(600*40,sd=100)),nrow=600))
server<-shinyServer(function(input, output) {
output$view <- DT::renderDataTable(
DT[,.SD],extensions = c( 'FixedHeader','Buttons'),
options=list(pageLength=60,fixedHeader = TRUE,dom = 'Bfrtip',buttons = c( 'csv', 'excel' )))
})
ui<-shinyUI(fluidPage(
titlePanel("Shiny MWE"),
DT::dataTableOutput("view")
))
runApp(list(ui=ui,server=server))
我正在使用 Excel 模板从不同的人那里收集数据。为了最大限度地减少人们更改模板结构的机会，我想保护工作表，但仍然允许他们填写我想要的数据值。
我很高兴我找到了 openxlsx 包的分叉版本，其中包含protectWorksheet执行此操作的函数Link。但是当我使用该函数时，我无法调整该函数以便仍然可以填充值。
除了帮助文件中示例中的功能之外，我实际上没有 MWE 。如何调整示例以仍然允许填写值？是否可以？
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "S1")
writeDataTable(wb, 1, x = iris[1:30,])
# Formatting cells / columns is allowed , but inserting / deleting columns is protected:
protectWorksheet(wb, "S1", protect = TRUE, lockFormattingCells = FALSE, lockFormattingColumns = FALSE, lockInsertingColumns = TRUE, lockDeletingColumns = TRUE)
saveWorkbook(wb, "pageSetupExample.xlsx", overwrite = TRUE)
这是一个相当广泛的问题,但我在R. R中复制了一个Excel模型,产生了与excel几乎相同的结果,但是在10 ^ -8的范围内总是存在轻微的%偏差.我认为这是由于数值精度.该模型仅使用基本算术运算.我的问题是:有一种简单的方法可以强制R使用与Excel相同的数值精度吗？