小编Wil*_*car的帖子

这是一个虚拟数据:

father<- c(1, 1, 1, 1, 1)
mother<- c(1, 1, 1, NA, NA) 
children <- c(NA, NA, 2, 5, 2) 
cousins   <- c(NA, 5, 1, 1, 4) 


dataset <- data.frame(father, mother, children, cousins)  
dataset


father  mother  children cousins
1      1       NA      NA
1      1       NA       5
1      1        2       1
1     NA        5       1
1     NA        2       4

我想过滤这一行:

  father  mother  children cousins
    1      1       NA      NA

我可以这样做:

test <- dataset %>% 
filter(father==1 & mother==1) %>%
filter (is.na(children)) %>%
filter …

我的数据:

Caterina Guonçallvez braçeyro 
Francisco Ro[dr]í[gueJz luveyro
Johao de Miranda calçeteyro 
Lucas Martinz Mal-Cuzinhado, braçeyro 
Francisquo d[e] Arruda braçeyro 
Francisquo de Miranda braçeyro 

- 名字姓氏
- 名字姓氏带有brakets和J(brakets ocr识别)
- 名字姓氏带连字符
- 名字姓氏带粒子
- 名字姓氏带粒子带刹车

预期产出

Caterina Guonçallvez
Francisco Ro[dr]í[gueJz
Johao de Miranda
Lucas Martinz Mal-Cuzinhado
Francisquo d[e] Arruda
Francisquo de Miranda

• 名字以大写字母开头

• 名称的最后一部分后跟一个空格(或带空格的逗号)和一个以小写字母开头的单词,如"braçeyro"或"calçeteyro"(人们的工作)

  data < - readLines("clipboard",encoding ="latin1")

我尝试了什么:

^([a-zA-Zàáâäãå????èéêë??ìíîï??òóôöõøùúûü??ÿý??ñç?šžÀÁÂÄÃÅ?????ÈÉÊËÌÍÎÏ???ÒÓÔÖÕØÙÚÛÜ??ŸÝ??ÑßÇŒÆ?ŠŽ?ð])\w+[A-Z ,.'-]\w+

给
Antonio Guomez
Caterina Guon
Francisco Ro
Johao de
Francisquo d

使用dplyr处理4行data.frame对象时,我想创建一个新的"id"列,其中包含前缀字符串和值序列.

我的期望:

 columnA|columnB|columnC|id
 data    data    data    id-1
 data    data    data    id-2
 data    data    data    id-3
 data    data    data    id-4

我尝试了什么:

 library (dplyr)
 y <- x %>%
        mutate (id =  "id- " & seq(from = 1, to =4, by = 1))

我正在做家谱：

我已经根据sqldf https://www.r-bloggers.com/exploring-recursive-ctes-with-sqldf/改编了Bob Horton的示例

我的资料：

      person            father
      Guillou Arthur    NA          
      Cleach Marc       NA          
      Guillou Eric      Guillou Arthur          
      Guillou Jacques   Guillou Arthur          
      Cleach Franck     Cleach Marc         
      Cleach Leo        Cleach Marc         
      Cleach Herbet     Cleach Leo          
      Cleach Adele      Cleach Herbet           
      Guillou Jean      Guillou Eric            
      Guillou Alan      Guillou Eric

我的结果是，后代按“ Guillou Arthur”（没有父亲的头等人物）的等级排序：

  name    parent_name              level
  Guillou Arthur    NA                  1       
  Guillou Eric      Guillou Arthur      2       
  Guillou Jacques   Guillou Arthur      2       
  Guillou Alan      Guillou Eric        3       
  Guillou Jean     Guillou Eric         3       

您可以使用sqldf进行递归查询来构建此表：

数据 ：

 person …

我必须读取 sav 文件\n我使用该包haven

library(haven)\ndataset<- read_sav("datafile.sav")\n

在控制台中我可以看到标签：

        dput(head(voyages$portdep))\n        structure(c(50422, 50299, 50299, 50299, NA, NA), label = "Port of departure", labels = c(Alicante = 10101, \n        Barcelona = 10102, Bilbao = 10103, Cadiz = 10104, Figuera = 10105, \n        Gibraltar = 10106, `La Coru\xc3\xb1a` = 10107, Santander = 10110, Seville = 10111, \n        `San Lucar` = 10112, Vigo = 10113, `Spain, port unspecified` = 10199, \n        Lagos = 10202, Lisbon = 10203, Oporto = 10204, `Ilho do …

我想更新新列中的值.

这是我的数据:

people<- c("father", "parents", "father", "children", "girl", "boy", "grand father", "grand mother", "grandparents" ) 
dataset0 <- data.frame(people)
dataset0

并输出:

father              
parents             
father              
children                
girl                
boy             
grand father                
grand mother                
grandparents

预期产量:

 people           people_update

father            parents   
parents           parents   
father            parents   
children          children
girl              children
boy               children
grand father      grandparents          
grand mother      grandparents      
grandparents      grandparents

我试着用 replace()

dataset <- dataset0 %>%
   mutate(people_update = replace(people, people =="girl", "children")) %>%
   mutate(people_update = replace(people, people =="boy", "children")) 
 dataset

但这不起作用.第二个mutate()命令取消第一个mutate()命令.

我正在尝试使用滑块输入选择要在数据表中显示的行数。

这是我的应用程序的 pageLength 为 2

library(shiny)
library(DT)

# Dummy data 
dataset <- data.frame(lng = c(-5, -5, -5, -5, -15, -15, -10),
             lat = c(8, 8, 8, 8, 33, 33, 20),
             year = c(2018, 2018, 2018, 2017, 2017, 2017, 2016),
             type = c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A'),
             id =c("1", "1", "1", "1", "2", "2", "3"))


ui <- fluidPage(

  sidebarLayout(
  sidebarPanel(
     sliderInput("rows",
                 "Number of rows",
                 min = 1,
                 max = 50,
                 value = 1)
  ),

 # datable output 
     DT::dataTableOutput(outputId = …

Dplyr:如何根据整数序列重复每一行(1:3)

我正在办理登记册(关于比利时的例子):

country<- c("belg")
country <- as.data.frame(country)

该注册包含3页:

library(dplyr)

country2 <- country %>%
   slice(rep(1:n(), each=3)) %>% 
   mutate(pages = row_number())

我的输出:

  country page 
  belg     1
  belg     2
  belg     3

预期结果:每个Register'pages包含三行(根据整数序列重复每一行(1:3))

  country page row_id
  belg     1   1
  belg     1   2
  belg     1   3 
  belg     2   1
  belg     2   2
  belg     2   3
  ...

我尝试了什么:

将它添加到我的dplyr管道:

     %>%
     group_by(pages) %>% 
     mutate(row_id = seq(1:3)) %>%
     ungroup()

我有这个data.frame对象:

subject <- c("Nantes", "Nantes", "Nantes", "Brest", "Brest", "Rennes")
page <- c(1, 2, 3, 1, 2, 1)
rows <- c(2, 3, 4, 6, 2, 3)
df <- data.frame (subject,page, rows)

这是输出:

subject   page    rows 
Nantes    1       2     
Nantes    2       3     
Nantes    3       4     
Brest     1       6     
Brest     2       2     
Rennes    1       3

南特的主题:第1页第2
页,第3页.每个页面都有不同的行数.对于南特,page1有2行.

我想要的:根据1:nrow序列复制每一行.

例如:我需要将Nantes第1页dpulicate两次

subject   page    rows 
Nantes    1       1     
Nantes    1       2     
Nantes    2       1 
Nantes    2       2
Nantes    2       3
Nantes    3       1
Nantes    3       2 …

我想根据缩放级别显示我的标记标签。基于（https://rstudio.github.io/leaflet/shiny.html）我尝试使用“input$MAPID_zoom”。在我的示例中，当缩放级别 ( ) 低于 6 时，location_name应显示存储在中的标签。mapscale

我尝试过的：

library(shiny)
library(leaflet)

 # my data
df <- data.frame(
  location_name = c('S1', 'S2'),
  lng = c(-1.554136,  -2.10401),
  lat = c(47.218637, 47.218637), 
  stringsAsFactors = FALSE)


# UI
 ui <- shinyUI(fluidPage(
  leafletOutput('map')

  ))

# server 

server <- shinyServer(function(input, output, session) {

  mapscale <-  observe({
    input$map_zoom   # get zoom level
  })


  output$map <- renderLeaflet({
    leaflet() %>%
    addTiles() %>% 
    addMarkers(data=df, lng = ~lng, lat = ~lat,
               label =~if(mapscale<6, location_name))
})

})

shinyApp(ui = …

我有一个数据集：

 var1 <- c(333, 213, 456)
 var2 <- c(3, 10, 500)
 var3 <- c(356, 813, 856)
 var4 <- c("aaa", "bbb", "ccc")
 var5 <- c(589, 111, 989)

dataset <- data.frame(var1, var2, var3, var4, var5)

我想根据值范围保留列：子集列的所有值必须在 99 到 1000 之间。

我试过的：

library (dplyr)
dataset2 <- dataset %>%
select_if(~.>99 & . <1000)

我想要的是 ：

数据集2：var1、var3、var 4

我的数据:

 data <- data.frame(column1 = c("A","B","C","D"), column2 = c(4, NA, NA, 1))

我的烟斗:

 library (dplyr)
 data2 <- data %>%
          filter (grepl("A|B|D", column1))

我的问题:我怎样(简单地)继续我的管道添加一个包含column2总数的行(total = 5)？

如何重新编码data.frame中的因素（或字符串）的逻辑？

data <- data.frame(year = c(2015, 2015, 2016, 2016),
               column2 = c(4, NA, 9, 1))


library (dplyr)

missing_data <- data %>%
              count(year, complete.cases(column2)) 

names(missing_data)[2] = "col2" 

我的结果：

year  col2     n
(dbl) (lgl) (int)
2015 FALSE     1
2015  TRUE     1
2016  TRUE     2 

我想要的是：

year  col2      n
(dbl)        (int)
2015  unknown    1
2015  known      1
2016  known      2 

我尝试过的（在dplyr链中）：

mutate(col2 = as.factor(col2))