小编Moo*_*per的帖子

我正在尝试使用该dplyr::filter()功能来过滤我的小标题的特定行。

这是我的小标题的一部分head(raw.tb)：

A tibble: 738 x 4
      geno   ind     X     Y
     <chr> <chr> <int> <int>
 1 san1w16    A1   467   383
 2 san1w16    A1   465   378
 3 san1w16    A1   464   378
 4 san1w16    A1   464   377
 5 san1w16    A1   464   376
 6 san1w16    A1   464   375
 7 san1w16    A1   463   375
 8 san1w16    A1   463   374
 9 san1w16    A1   463   373
10 san1w16    A1   463   372
# ... with 728 more rows

当我要求： raw.tb %>% dplyr::filter(ind == …

我想让 R 在图像的一部分中检测给定的颜色。

我一直在阅读有关 RGB 方案的信息，但我认为可能会有一个包或一种方法让 R 检测一组像素，例如，黄色发生的地方。

有没有解决方案，或者我只是被困在 RGB 中？

谢谢。

试图排除

• 调用中的多个列tidyr::gather()
• 它通过字符向量参数(输出shiny::selectInput)而不是via 作为我的函数的输入...
• 以程序化的方式

如何通过整洁的eval功能实现这一目标？

由于我经由单个函数参数传递多个列名,以为需要使用!!!(引文结束剪接)而不是!!如在奠定了与dplyr编程.但这似乎并没有很好地发挥作用,tidyselect::vars_select()而且似乎-造成了麻烦.

这是我想要做的基本事情:

library(magrittr)
gather_data_1 <- function(dat, ...) {
  dat %>% tidyr::gather("key", "value", ...)
}
mtcars %>% gather_data_1(-mpg, -cyl) %>% head()
#>    mpg cyl  key value
#> 1 21.0   6 disp   160
#> 2 21.0   6 disp   160
#> 3 22.8   4 disp   108
#> 4 21.4   6 disp   258
#> 5 18.7   8 disp …

请参见以下可重现的示例：

---
title: "test"
output: html_document
---

## foo

```{r}
plot(1:3)
```

## bar

```{r}
plot(4:7)
```

## baz

```{r}
plot(8:12)
```

我希望能够自动创建这些部分，因为在进一步分析之前我不知道它们的数量。

我的输入是：

my_list   <- list(foo = 1:3, bar = 4:7, baz = 8:12)
my_fun    <- plot
my_depth  <- 2

理想的答案（尽管我欢迎任何改进）将帮助我构建一个mdapply函数，以便可以运行：

```{r}
mdapply(X = my_list, FUN = my_fun, title_depth = my_depth)
```

并获得相同的输出。

来自?data.table::data.table:

表达式'.()'是list()的简写别名; 他们俩都是一样的

但是这个功能无处可寻:

data.table:::.

get中的错误(name,envir = asNamespace(pkg),inherits = FALSE):
object'.' 未找到

所以我想输入是以某种方式解析的,它是如何完成的？我想在我自己的包中使用相同的功能.

以下工作也不错:

test  <- function(x) {
  eval(substitute(
    eval.parent(substitute(x, list(.=list)))
    ))
}

foo <- "bar"
test(.(foo))
# [[1]]
# [1] "bar"
identical(test(.(foo)), list(foo))
# [1] TRUE

但是在这个点函数中会有一些点变量,这会失败:

. <- "baz"
test(.(foo,.))
# [[1]]
# [1] "bar"
# 
# [[2]]
# function (...)  .Primitive("list")

预期:

# [[1]]
# [1] "bar"
# 
# [[2]]
# [1] "baz"

我想列出通话中使用的所有符号或名称。

我发现了以下方法，但是肯定有更惯用或有效的方法吗？

expr <- quote(a + b * (a / b))
expr <- as.list(expr)
while(!identical(expr, (expr <- unlist(lapply(expr,as.list))))){}
unique(expr)
#> [[1]]
#> `+`
#> 
#> [[2]]
#> a
#> 
#> [[3]]
#> `*`
#> 
#> [[4]]
#> b
#> 
#> [[5]]
#> `(`
#> 
#> [[6]]
#> `/`

^{由reprex软件包（v0.3.0）创建于2019-08-27}

伪代码中真正基本的语法问题.:=伪代码意味着什么？
例

a := 1

据我所知,:=似乎是通过副本进行分配.运算符=>似乎执行类似的赋值,但在将参数赋值给对象的成员变量时使用.

所以...

receivesTheCopy := isBeingCopied

memberVariable => passedParameter

我正在处理其他人的旧代码,并且我有一个变量达到了一个我从未看到明确分配给它的值:=.我在想,也许当它被赋予memberVariable与=>它被引用传递,从而passedParameter变呆绑在memberVariable状态.

我正在使用 Rattle 包进行一些数据清理，并且我正在考虑数据集中的第一个变量 X。它报告说，当我在第一个选项卡“数据”选项卡中执行操作时，我得到了数据集的一些基本信息，它说变量 X 有 1243 个缺失值。这也是我使用sum(is.na(my_df[,1])).

在下一个选项卡“探索”选项卡上，当我选中“摘要”时，它现在说我在变量 X 中只有 942 个 NA。

我如何理解这些不同的数字？我手动浏览了一下我的数据集并查看了一些具有 NA 的行，这些 NA 看起来都一样（我知道有时有不同类型的 NA）。

（附带问题：sum(is.na(my_df[,1]), na.rm = FALSE)而且sum(is.na(my_df[,1]),na.rm = TRUE)两者都产生相同的数字 1243，为什么？我原以为会有一个给我length(my_df[,1])-1243。）

编辑这是有这个问题的数据集：https : //wetransfer.com/downloads/cf454b2c12857a4e3770102a7222422f20171019153755/516fb0。

其中的数字略有不同，而不是 1243，根据 Rattle() 中的“数据”选项卡（或等效地，根据summary(ten_df)），我们有 88 个 NA，根据选中“摘要”选项卡的“探索”有 62 个 NA。

但是现在我怀疑我的数据集坏了，因为在上传完整的数据集之前，我本来只想上传一个说明性的专栏。但是当我执行

ten_df = read.csv("ten.csv",sep=";") 
my_df = as.data.frame(ten_df[,3])

由于我想查看第三列，var2并且my_df是我最初想要上传的内容，因此最后一个命令返回错误

Warning messages:
1: In rep(no, length.out = length(ans)) :
  'x' is NULL so the result …

在理想的工作流程中，这显然不是建议，但有时它可能很有用。

可以轻松完成吗？