小编Tom*_*Tom的帖子
我可以结合使用 dplyr mutate_at 和 mutate_if 语句吗？
我有以下示例输出：
country country-year year a b
1 France France2000 2000 NA NA
2 France France2001 2001 1000 1000
3 France France2002 2002 NA NA
4 France France2003 2003 1600 2200
5 France France2004 2004 NA NA
6 UK UK2000 2000 1000 1000
7 UK UK2001 2001 NA NA
8 UK UK2002 2002 1000 1000
9 UK UK2003 2003 NA NA
10 UK UK2004 2004 NA NA
11 Germany UK2000 2000 NA NA
12 Germany UK2001 2001 NA NA
13 Germany …7
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使 rbindlist 跳过、忽略或更改列的类属性
我想合并一大组数据框（大约 30 个），每个数据框有大约 200 个变量。这些数据集非常相似但不完全相同。
请在下面找到两个示例数据框：
library(data.table)
library(haven)
df1 <- fread(
"A B C iso year
0 B 1 NLD 2009
1 A 2 NLD 2009
0 Y 3 AUS 2011
1 Q 4 AUS 2011
0 NA 7 NLD 2008
1 0 1 NLD 2008
0 1 3 AUS 2012",
header = TRUE
)
df2 <- fread(
"A B D E iso year
0 1 1 NA ECU 2009
1 0 2 0 ECU 2009
0 0 3 0 …6
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修正 lm 函数中的稳健/聚类标准错误或替换结果
Cross 发布在CrossValidated 上。
前段时间，我问了这个问题，是关于在使用 IV/2SLS 时纠正标准错误，并且第一阶段有一个 tobit 分布，我从 jay.sf 得到了一个惊人的答案（底部的示例数据）。他为我提供了以下功能：
vcov2sls <- function(s1, s2, data, type=2) {
## get y names
y1.nm <- gsub(".*=\\s(.*)(?=\\s~).*", "\\1", deparse(s1$call)[1], perl=TRUE)
y2.nm <- as.character(s2$terms)[2]
## auxilliary model matrix
X <- cbind(`(Intercept)`=1, data[, y1.nm, F], model.matrix(s2)[,-(1:2)])
## get y
y <- data[, y2.nm]
## betas second stage
b <- s2$coefficients
## calculate corrected sums of squares
sse <- sum((y - b %*% t(X))^2)
rmse <- sqrt(mean(s2$residuals^2)) ## RMSE 2nd stage
V0 …6
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当原始组没有足够的观察结果时创建新组
我有示例数据如下：
library(data.table)
sample <- fread("
1,0,2,NA,cat X, type 1
3,4,3,1,cat X, type 2
1,0,2,2,cat X, type 3
3,4,3,0,cat X, type 4
1,0,2,NA,cat Y, type 1
3,4,3,NA,cat Y, type 2
1,0,2,2,cat Y, type 3
3,4,3,35,cat Y, type 4
1,0,2,NA,cat X, type 1
3,4,3,1,cat X, type 2
1,0,2,2,cat X, type 3
3,4,3,NA,cat X, type 4
1,0,2,NA,cat Y, type 1
3,4,3,NA,cat Y, type 2
1,0,2,2,cat Y, type 3
3,4,3,1,cat Y, type 4
1,0,2,4,cat X, type 1
3,4,3,1,cat X, type 2
1,0,2,2,cat X, type …6
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使用 flextable 中的 add_header_row 创建不同宽度的列
我有数据如下：
dat <- structure(list(rn = c("type_A", "type_B", "type_C"
), freq = list(c(0, 0, 0, 5, 7, 16, 28), c(2, 1, 0, 5, 0, 8),
c(0, 0, 3, 5, 12, 53, 73)), colspan = list(c(`25` = 1, `100` = 2,
`250` = 1, `500` = 1, `1000` = 1, Infinity = 3, SUM = 1), c(`25` = 1,
`100` = 2, `250` = 1, `500` = 1, Infinity = 4, SUM = 1), c(`25` = 1,
`50` = 1, `100` = …5
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尝试在 R 包 lavaan 中重新创建官方 Stata SEM 示例
我想用R 包重新创建这个官方 Stata 示例，因为我想知道相同的模型是否会在两个包中产生相同的结果。lavaan
我使用相同的数据（我使用 Stata 上传数据，十个保存为 a 并将.dta其上传到R），并且从图形上看，模型结构看起来相同。我的问题是估计值相差甚远。
尽管如此，我并不完全确定我在两个回归中是否做了同样的事情（也许是因为两种语法得出的假设不同）。
如果我做了什么不同的事情，有人可以向我指出吗？
Stata语法
webuse sem_sm2, clear
sem (anomia67 pwless67 <- Alien67) (anomia71 pwless71 <- Alien71) (Alien67 <- SES) (Alien71 <- Alien67 SES) ( SES -> educ occstat66), nolog
R-lavaan 语法
library(haven)
library(lavaan)
library(lavaanPlot)
model <- '
Alien67 =~ anomia67 + pwless67
Alien71 =~ anomia71 + pwless71
Alien67 ~ SES
Alien71 ~ Alien67 + SES
SES =~ educ66 + occstat66
'
model_fit …5
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为列表条目创建唯一的对象名称
我有示例数据如下：
listoflists=
list(
list(a = c(1,'a',3,4) , b = c(5,'b',6,7) ),
list(a = c(1,'a',2,6) , b = c(5,'b',0,8) ),
list(d = c(1,'a',2,6) , b = c(5,'b',0,8) ),
list(d = c(1,'a',2,3) , b = c(5,'b',0,8) , a = c(5,'b',0,8)),
list(d = c(1,'a',1,1))
)
我想重命名这些名称（例如a和b），（仅）如果它们已经被使用过。例如，在末尾添加一个数字。
我在思考解决这个问题的正确方法时遇到了一些困难。
有什么建议么？
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用序列替换向量中的 NA 值
我有数据如下：
avec <- c("somevar", NA ,"anothervar", NA, "thisvar","thatvar", NA, "lastvar", NA )
我想做的就是用连续的变量名替换 ,NA中的所有值，例如to 。我认为这会很容易，但我在堆栈上找不到任何东西。avecx001x00n
期望的输出：
avec <- c("somevar", "x001","anothervar", "x002", "thisvar","thatvar", "x003", "lastvar", "x004")
我该怎么做？
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创建字符串匹配向量
我有数据如下：
library(data.table)
dat <- fread("id var
1 thisstring
2 otherstring
3 notthisone")
var我正在尝试获取包含 的列中所有字符串的向量string。
如果我做：
grepl("string", dat$var)
我得到：
[1] TRUE TRUE FALSE
我想要得到的是：
matches <- c("thisstring", "otherstring")
我该怎么做？
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列是字符而不是因素有什么好的理由吗？
这个想法似乎是一个愚蠢的问题,但在与R合作几个月之后,我意识到我经常发现自己将字符串转换为因子,例如,该tabulate函数对字符串不起作用.
在这一点上,我正在考虑简单地总是将任何字符串转换为一个因子.但这引出了一个问题,是否有任何理由不(除了对字符串本身进行操作)？
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