小编Rya*_*ner的帖子

使用dplyr汇总数据集,我想调用n_distinct来计算列中唯一出现次数.但是,我还想对列中满足另一列条件的所有唯一事件进行另一次汇总().

名为"a"的示例数据帧:

A B
1 Y
2 N
3 Y
1 Y

a %>% summarise(count = n_distinct(A))

不过,我也想添加的数量n_distinct(A),其中B == "Y"

结果应该是:

count
    3

添加条件时,结果应为:

count
    2

我试图实现的最终结果是两个语句合并为一个调用,给我一个结果

count_all  count_BisY
        3           2

使用dplyr进行此操作的适当方法是什么？

Jest提供了一种模拟函数的方法,如文档中所述

apiGetMethod = jest.fn().mockImplementation(
    new Promise((resolve, reject) => {
        const userID = parseInt(url.substr('/users/'.length), 10);
        process.nextTick(
            () => users[userID] ? resolve(users[userID]) : reject({
                error: 'User with ' + userID + ' not found.',
            });
        );
    });
);

但是,当在测试中直接调用函数时,这些函数似乎只能工作.

describe('example test', () => {
    it('uses the mocked function', () => {
        apiGetMethod().then(...);
    });
});

如果我有一个如此定义的React组件,我该如何模拟它？

import { apiGetMethod } from './api';

class Foo extends React.Component {
    state = {
        data: []
    }

    makeRequest = () => {
       apiGetMethod().then(result => {
           this.setState({data: result}); …

升级到Jest v20之后我收到以下错误,babel-polyfill由于内存泄漏,他们删除了自动:

TypeError: Object.values is not a function

我知道我现在需要自己填充这个,我正在使用babel-preset-env并拥有以下.babelrc文件:

  "env": {
    "development": {
      "plugins": ["transform-react-jsx-source"]
    },
    "test": {
      "presets": [
        "react",
        "stage-3",
        ["env", {
          "targets": {
            "browsers": [
              "firefox >= 36",
              "chrome >= 38",
              "opera >= 25",
              "safari >= 9",
              "ios >= 9"
            ],
            "node": "6.11.4"
          },
          "useBuiltIns": "usage",
          "include": ["es7.object.values"],
          "debug": true
        }],
        "jest"
      ],
      "plugins": [
        "transform-class-properties"
      ],
    }
  }

我可以看到es7.object.values在调试输出中正在填充:

Using polyfills:
  ...
  es7.object.values {"chrome":"38","firefox":"36","ios":"9","safari":"9","node":"6.11.4"}

但我仍然收到错误消息,帮助!

我正在尝试使用 dplyr 查找数据帧上变量的平均长度：

x <- data %>% group_by(Date, `% Bucket`) %>% summarise(count = n())

Date          % Bucket count
(date)    (fctr) (int)
1  2015-01-05       <=1  1566
2  2015-01-05    (1-25]   421
3  2015-01-05   (25-50]   461
4  2015-01-05   (50-75]   485
5  2015-01-05  (75-100]   662
6  2015-01-05 (100-150]  1693
7  2015-01-05      >150 12359
8  2015-01-13       <=1  1608
9  2015-01-13    (1-25]   441
10 2015-01-13   (25-50]   425

如何汇总以找出% Bucket一年中每一年的平均值dplyr？

in base:
x <- as.data.frame(x)
aggregate(count ~ `% Bucket`, data = x, FUN=mean) …