小编Ste*_*man的帖子

我无法对数据进行子集化.我希望在x列上对数据进行子集化,其中前3个字符开始为G45.

我的数据框:

 x <- c("G448", "G459", "G479", "G406")  
 y <- c(1:4)
 My.Data <- data.frame (x,y)

我试过了:

 subset (My.Data, x=="G45*")

但我不确定如何使用通配符.我也尝试过grep()来查找指标:

 grep  ("G45*", My.Data$x)

但它返回所有4行,而不仅仅是那些以G45开头的行,可能还因为我不确定如何使用通配符.

我想在数据框中找到与模式不匹配的行.

 Key = c(1,2,3,4,5)
 Code = c("X348","I605","B777","I609","F123")
 df1 <- data.frame(Key, Code)

我可以使用以下方法找到以I60开头的项目:

 df2 <- subset (df1, grepl("^I60", df1$Code))

但我希望能够找到所有其他行(即那些不以I60开头的行).invert参数不适用于grepl.grep本身没有找到所有行,也不能将结果传递给subset命令.感谢帮助.

我正在尝试从我的数据框中获取具有各种健康状况的男性和女性的平均年龄。

AgeAnalyisi$Age     num
AgeAnalyisi$Gout        logical
AgeAnalyisi$Arthritis   logical
AgeAnalyisi$Vasculitis  logical
etc
AgeAnalysis$Gender      Factor w/ 2 levels

我可以分别使用

mean(AgeAnalysis$Age [AgeAnalysis$Gender=="M" & AgeAnalysis$Gout=="TRUE"] , na.rm = TRUE)

但是有一种更雄辩的方法可以将所有数据汇总到一张表中，从而将平均年龄的输出表示为

          Male  Female
Gout        x   x
Arthritis   x   x
Vasculitis  x   x
etc         x   x

谢谢

我将数据框中的列设置为具有4个级别的因子

False, FALSE, True, TRUE

我需要降低到2级

FALSE, TRUE

我做了这个(工作正常)但是有更好的方法:

df$col1 <- as.character(df$col1)    # change the factor to chr
df$col1 <- toupper (df$col1)        # Ensure all are uppercase
df$col1 <- as.factor(df$col1)       # change back

我想要在同一图上包含数据中所有三个时间点的箱线图

数据：

df<-
structure(list(ID = c("ED_001", "ED_002", "ED_003", "ED_004", 
"ED_005"), Color = c("Black", "White", "Black", "Black", "White"
), Data_t1 = c(150, 159, 160, 154, 187), Data_t2 = c(123, 124, 
125, 126, 140), Data_t3 = c(133, 135, 145, 150, 153)), class = c("spec_tbl_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -5L), spec = structure(list(
    cols = list(ID = structure(list(), class = c("collector_character", 
    "collector")), Color = structure(list(), class = c("collector_character", 
    "collector")), Data_t1 = structure(list(), class = c("collector_double", 
    "collector")), Data_t2 = structure(list(), class = …