小编hsl*_*hsl的帖子

我装逻辑回归模型预测的二元结果vs的mpg(mtcars数据集).情节如下所示.如何确定mpg任何特定vs值的值？例如,我有兴趣在mpg概率vs为0.50 时找出值是什么.感谢任何人都能提供的帮助!

model <- glm(vs ~ mpg, data = mtcars, family = binomial)

ggplot(mtcars, aes(mpg, vs)) + 
    geom_point() + 
    stat_smooth(method = "glm", method.args = list(family = "binomial"), se = FALSE)

我有这个数据帧:

df1 <- data.frame(a = c("correct", "wrong", "wrong", "correct"),
  b = c(1, 2, 3, 4),
  c = c("wrong", "wrong", "wrong", "wrong"),
  d = c(2, 2, 3, 4))

a       b c     d
correct 1 wrong 2
wrong   2 wrong 2
wrong   3 wrong 3
correct 4 wrong 4

并且只想选择字符串'correct'或'wrong'(即df1中的列b和d)的列,这样我就可以得到这个数据帧:

df2 <- data.frame(a = c("correct", "wrong", "wrong", "correct"),
        c = c("wrong", "wrong", "wrong", "wrong"))

        a     c
1 correct wrong
2   wrong wrong
3   wrong wrong
4 correct wrong

我可以使用dplyr来做到这一点吗？如果没有,我可以使用哪些功能来执行此操作？我给出的例子很简单,因为我可以这样做(dplyr):

select(df1, a, c) …

我有这个数据框，我想将其作为子集（如果可能，请使用dplyr或base R函数）：

df <- data.frame(x = c(1,1,1,2,2,2), y = c(30,10,8,10,18,5))

x  y
1 30
1 10
1  8
2 10
2 18
2  5

假设x是因子（所以2个条件/水平），我如何子集/过滤该数据帧，以便仅获得df$y大于的15的值df$x == 1和df$y大于5的值df$x == 2？

这就是我想要得到的：

df2 <- data.frame(x = c(1,2,2), y = c(30,10,18))

x y
1 30
2 10
2 18

感谢任何帮助！谢谢！

我正在尝试使用blogdownin构建一个网站，R但我不确定为什么 html 标签不再被正确解析。它曾经为我正常工作。我在三个新的/不同的 R 项目（不同的 Hugo 主题）中测试了下面的代码，但没有任何效果。但是，当我尝试编织或预览常规文件Rmd或md文件时，html 标签被正确解析并且一切都按预期工作。

比如我的markdown文档中下面的代码对文字没有影响。图像也不显示。

<a href="http://www.google.com">Link to Google</a>
<b>happy</b>

当我为网站提供服务时，我看到的只是以下未格式化的文本：

链接到谷歌快乐

请注意，标准降价语法仍然有效：

[Link to Google](https://www.google.com)
**happy**

预期输出

链接到谷歌 快乐

有没有人知道可能是什么问题？感谢任何人可以提供的任何帮助！谢谢。

下面是我的 R 会话信息。我正在使用最新版本的 Hugo (0.65.0) 和blogdown（也尝试了开发版本）。我降级到 Hugo 0.60.0 但它仍然不起作用。

> xfun::session_info()
R version 3.6.2 (2019-12-12)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS High Sierra 10.13.6, RStudio 1.2.5033

Locale: en_CA.UTF-8 / en_CA.UTF-8 / en_CA.UTF-8 / C / en_CA.UTF-8 / en_CA.UTF-8

Package version:
  base64enc_0.1.3 bookdown_0.17   digest_0.6.24   evaluate_0.14   glue_1.3.1 …