我想在变量包含不同的YEAR时拆分行,也拆分col:"Price"用均匀的除以日期的数字 - > count(";")+1
有一个表尚未拆分变量.
# Dataset call df
Price Date
500 2016-01-01
400 2016-01-03;2016-01-09
1000 2016-01-04;2017-09-01;2017-08-10;2018-01-01
25 2016-01-04;2017-09-01
304 2015-01-02
238 2018-01-02;2018-02-02
欲望展望
# Targeted df
Price Date
500 2016-01-01
400 2016-01-03;2016-01-09
250 2016-01-04
250 2017-09-01
250 2017-08-10
250 2018-01-01
12.5 2016-01-04
12.5 2017-09-01
304 2015-01-02
238 2018-01-02;2018-02-02
一旦变量包含不同的年份定义,下面是操作必须做的.(这只是一个例子.)
mutate(Price = ifelse(DIFFERENT_DATE_ROW,
as.numeric(Price) / (str_count(Date,";")+1),
as.numeric(Price)),
Date = ifelse(DIFFERENT_DATE_ROW,
strsplit(as.character(Date),";"),
Date)) %>%
unnest()
我遇到了一些不能使用dplyr函数的约束,"if_else"因为
否则无法识别NO操作.只有ifelse正常工作.
如何找出一个变量中的年份差异来PROVOKE分割线和拆分价格计算？
到目前为止分裂元素的操作就像
unlist(lapply(unlist(strsplit(df1$noFDate[8],";")),FUN = year))
无法解决问题.
我是编码的初学者,请考虑真实数据超过200万行和50列,请随意更改上述所有操作.
由于fwrite()无法应用编码参数，我如何以最快的速度导出特定编码的 csv 文件fwrite()？（fwrite()是迄今为止我承认的最快的功能）
fwrite(DT,"DT.csv",encoding = "UTF-8")
Error in fwrite(DT, "DT.csv", encoding = "UTF-8") :
unused argument (encoding = "UTF-8")
有一列数字如下：
ex.
12876391
希望转换为
12,876,391
在整个列中。
我在很多论坛都找不到简单的解决方案。我怎样才能实现它？
在R中导入Excel文件时，我必须检查包含“删除线”格式的数据
我们有什么方法可以检测到它们吗？欢迎使用 R 和 Python 方法
SQL Server无法使用MySQL split_index函数，并且我的环境遇到可访问性阻塞，无法在服务器上使用某些函数，例如 "CREATE" "INSERT"
有什么方法可以通过固定的定界符将字符串拆分为列？有3个定界符，但长度是动态的。例如STRING：有时- "AA.0.HJ"有时- "AABBCC.099.0"有时-"0.91.JAH21"
子字符串的组合不起作用。
SUBSTRING(STRING ,
CHARINDEX('.', STRING )+1,
LEN(STRING )-CHARINDEX('.', STRING )
Origin:
STRING
AA.0.HJ
AABBCC.099.0
0.91.JAH21
Target :
STRING First Second Third
AA.0.HJ AA 0 HJ
AABBCC.099.0 AABBCC 099 0
0.91.JAH21 0 91 JAH21
在这种情况下有什么解决方案？
我试图给出每个组的排名列，该列在原始表组内的每一行中重复，但不是求和后的形状。
我在另一个网站找到的公式但显示错误： https://intellipaat.com/community/9734/rank-categories-by-sum-power-bi
表格1
+-----------+------------+-------+
| product | date | sales |
+-----------+------------+-------+
| coffee | 11/03/2019 | 15 |
| coffee | 12/03/2019 | 10 |
| coffee | 13/03/2019 | 28 |
| coffee | 14/03/2019 | 1 |
| tea | 11/03/2019 | 5 |
| tea | 12/03/2019 | 2 |
| tea | 13/03/2019 | 6 |
| tea | 14/03/2019 | 7 |
| Chocolate | 11/03/2019 | 30 |
| Chocolate | 11/03/2019 …寻找一种简单的方法，例如EXCEL“增加小数”，“减少小数”
# Example number
d <- c(0.6199548,0.8884106,0.9030066)
# Expected result :
[1]62% 89% 90%
# library scales result cannot adjust to 0 decimal
percent(d)
[1] "62.0%" "88.8%" "90.3%"
# Cannot handle sprinf() function well as weird result generated like below:
sprintf("%.1f %%", d)
[1] "0.6 %" "0.9 %" "0.9 %"
我们是否有简单的软件包可以像R中的EXCEL一样容易地调整小数百分比？