小编Jam*_*rus的帖子

plot_model()我正在尝试使用中的函数创建预测值图sjPlot。我希望我的预测线具有不同的线型和不同的颜色。

该函数包含一个colors参数，设置colors为bw将更改linetype，但设置colors为灰度。这个问题类似，但没有收到有用的答案：Coloredribsand differentlinetypesinsjPlotplot_model()

例子：

不同linetypes，但不是colors

data(iris)
toy_model <- lm( Sepal.Length ~ Sepal.Width + Species, data=iris)

my_plot <- plot_model(toy_model, type=("pred"),
terms=c("Sepal.Width","Species"),
colors="bw")

不同colors，但不是linetypes

data(iris)
toy_model <- lm( Sepal.Length ~ Sepal.Width + Species, data=iris)

my_plot <- plot_model(toy_model, type=("pred"),
terms=c("Sepal.Width","Species"))

怎样才能既不同colors又不同linetypes呢？换句话说，我想要这样的东西

我有一组 html 页面。我想提取属性“border”= 1的所有表节点。这是一个例子：

<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="5">
   <tbody><tr><td>
    <table border="0" cellpadding="2" cellspacing="0">
      <tbody><tr>
        <td bgcolor="#ff9999"><strong><font size="+1">CASEID</font></strong></td>
      </tr></tbody>
    </table>
   <tr><td>[tbody]
</table>

在示例中，我想选择 border=1 的表节点，而不是 border = 0 的表。我正在使用html_nodes()fromrvest但不知道如何添加属性：

html_nodes(x, "table")

我正在构建一个包含多个数据集的 R 包。我将数据集保存为“数据”文件夹中的 .RData 对象，并且每个数据集都有使用 .RData 生成的文档roxygen2。当我安装包时，加载它并尝试调用数据集，

devtools::install_github("jamesmartherus/nhldata")
library(nhldata)

data(teams)

我收到此错误：

In data("teams") : data set ‘teams’ not found

这是我的说明文件的内容：

Package: nhldata
Title: Easy Access to Basic NHL Data 
Version: 0.1.0
Authors@R: person("James", "Martherus", email = "james@martherus.com",
                  role = c("aut", "cre"))
Description: Includes several datasets of NHL statistics including skater, goalie, and team statistics by season.
Depends: R (>= 3.5.0)
License: MIT
LazyData: true
RoxygenNote: 6.1.1
Encoding: UTF-8

这是我的文档文件的最小版本：

\docType{data}
\name{teams}
\alias{teams}
\title{NHL Team Statistics 2007-2019}
\format{A data …

我有一个与此类似的调查回复数据集：

toy <- data.frame(v1 = c(1,2,3), v2 = c(1,6,3), v3 = c(1,2,4), v4 = c(1,7,3))

toy
  v1 v2 v3 v4
1  1  1  1  1
2  2  6  2  7
3  3  3  4  3

我想通过查找每行最常见的值并计算具有该值的列的比例来检测“直线”。

两个例子：

• 如果一行中每一列的值为 5，则新变量应返回 1
• 如果一行中 60% 的列的值为 3，40% 的列的值为 4，则该变量应返回 0.6

期望的输出：

  v1 v2 v3 v4 straightline_pct
1  1  1  1  1   1
2  2  6  2  7 .50
3  3  3  4  3 .75

我有TLSWL大约20,000行的数据框（称为）。我Time在df中有一列，我需要删除所有在特定分钟内结束的行。我只需要增加30分钟的时间即可匹配其他数据进行比较。

这是我目前正在使用的：

TLSWL<- TLSWL[TLSWL$Time != "0:06"&TLSWL$Time !="0:12"&TLSWL$Time 
    !="0:18"&TLSWL$Time !="0:24"&TLSWL$Time != "0:36"&TLSWL$Time 
    !="0:42"&TLSWL$Time !="0:48"&TLSWL$Time != "0:54"&TLSWL$Time 
    != "1:06"&TLSWL$Time != "1:12"&TLSWL$Time != "1:18"&TLSWL$Time 
    != "1:24"&TLSWL$Time != "1:36"&TLSWL$Time != "1:42"&TLSWL$Time 
    != "1:48"&TLSWL$Time != "1:54"&TLSWL$Time != "2:06"&TLSWL$Time 
    != "2:12"&TLSWL$Time != "2:18"&TLSWL$Time != "2:24"&TLSWL$Time 
    != "2:36"&TLSWL$Time != "2:42"&TLSWL$Time != "2:48"&TLSWL$Time 
    != "2:54"&TLSWL$Time != "3:06"&TLSWL$Time != "3:12"&TLSWL$Time  
           and so on all the way to the times in 24:xx

它适用于较小的数据帧，而不是在军事时间，但是您可以看到以这种方式进行操作所需的代码行最终会变得很长。

可以更有效地做到这一点吗？

我正在尝试使用 gganimate 绘制 NHL 前三名得分手随着时间的推移。目前，我有一个柱状图，其中 x 轴显示球员姓名，y 轴显示每个球员的进球数。这是我所拥有的静态版本：

library(ggplot2)

data <- data.frame(name=c("John","Paul","George","Ringo","Pete","John","Paul","George","Ringo","Pete"),
     year = c("1997", "1997", "1997", "1997", "1997", "1998", "1998","1998","1998", "1998"),
     goals = c(50L, 35L, 29L, 5L, 3L, 3L, 5L, 29L, 36L, 51L))

data <- data %>%
  arrange(goals) %>%
  group_by(year) %>%
  top_n(3, goals)

ggplot(data, 
  aes(x = reorder(name, goals), y=goals)) +
  geom_col() +
  facet_wrap(data$year) +
  coord_flip()

我想要的是只显示前 3 名球员。换句话说，一年进入前三名但第二年退出前三名的球员不应该出现在第二帧中。最终产品应如下所示：

https://www.youtube.com/watch?v=nYjpZcPhoqU