小编Dav*_*veM的帖子

我即将绘制出我想要的图，但还没有完全弄清楚是否stat_summary是显示所需图的正确方法。

所需的输出是每个类别内每年具有中线的散点图。例如，在下图中，我想要 A 类中的 1999 年、2000 年和 2001 年的值有一条中线（即按颜色划分的 3 条线），然后 B 类中的值也有一条中线（因此总共 6 条中线）。

我看了这里，但这似乎没有达到我想要的，因为它使用的是方面。

我的图看起来像是在每个类别的中位数之间画一条线。可以stat_summary只在每个类别内绘制一条中线，还是需要使用不同的方法（例如计算中位数并按类别将每条线添加到图中？

可重现的简单示例

library(tidyverse)
library(lubridate)

# Sample data
Date     <- sort(sample(seq(as.Date("1999-01-01"), as.Date("2002-01-01"), by = "day"), 500))
Category <- rep(c("A", "B"), 250)
Value    <- sample(100:500, 500, replace = TRUE)

# Create data frame
mydata   <- data.frame(Date, Category, Value)

# Plot by category and color by year
p <- ggplot(mydata, aes(x = Category, y = Value,
                        color = …

一个快速的问题，希望能快速回答。

我试图仅在具有数字数据的列上使用 rowSums。我想做一些与此等效的事情（使用内置数据集 CO2 作为可重现的示例）：

# Reproducible example  
CO2 %>%
  mutate( Total = rowSums(.[c(-1, -2, -3)]) ) %>% 
  head()

  Plant   Type  Treatment conc uptake Total
1   Qn1 Quebec nonchilled   95   16.0 111.0
2   Qn1 Quebec nonchilled  175   30.4 205.4
3   Qn1 Quebec nonchilled  250   34.8 284.8
4   Qn1 Quebec nonchilled  350   37.2 387.2
5   Qn1 Quebec nonchilled  500   35.3 535.3
6   Qn1 Quebec nonchilled  675   39.2 714.2

我用 mutate 和 is.numeric 尝试了 rowSums，但没有成功。是否有捷径可寻？

# How do sum rows using is.numeric …

我试图摆脱R中的循环,并期待矢量化和加速我的代码的一部分.

我希望使用lapply转换For循环,但是收到错误:

可重复的例子:

library(dplyr)

# This works using a For loop -----------------------------------

# create sample data frame
df <- data.frame(Date  = rep(c("Jan1", "Jan2", "Jan3"), 3),
                 Item  = c(rep("A", 3), rep("B", 3), rep("C", 3)),
                 Value = 10:18)


diff <- numeric() # initialize

# Loop through each item and take difference of latest value from earlier values
for (myitem in unique(df$Item)) {

    y = df[df$Date == last(df$Date) & df$Item == myitem, "Value"]  # Latest value for an item

    x = df[df$Item == …