小编Sop*_*010的帖子

我有一个数据帧 df_3 ，我想从中改变以Team_开头的多个列。我想用 NA 替换列中包含的 0。我使用以前成功使用过的代码，但现在出现以下错误：

Error in `mutate()`:\n\xe2\x84\xb9 In argument: `across(starts_with("Team_"), ~na_if(., "0"))`.\nCaused by error in `across()`:\n! Can't compute column `Team_Num_1`.\nCaused by error in `na_if()`:\n! Can't convert `y` <character> to match type of `x` <double>.\nBacktrace:\n  1. df_3 %>% mutate(across(starts_with("Team_"), ~na_if(., "0")))\n 10. dplyr::na_if(Team_Num_1, "0")\n

知道为什么会这样或者我该如何解决它吗？我没有更改原始 df 中的任何内容以及之前运行的代码，不确定发生了什么变化。

可复制代码：

structure(list(Team_1 = c("0", "werg", "sdf"), Team_Desc_1 = c("wer", \n"wtrb", "wergt"), Team_URL_1 = c("ewrg", "werg", "asd"), Team_Ver_1 = c("25", \n"2523", "342"), Team_Num_1 = c(0, 23, 12), …

我的闪亮应用程序中有一个“下一页”操作按钮，其中有一个显示为图标的箭头和“下一页”字样。但是，图标始终出现在标签前面，如下所示：

我希望图标出现在文本之后，就像通常所做的那样。我正在使用代码

hidden(actionButton(inputId = "Next", label = "Next Page", icon = icon("chevron-right"), width = "20%"))

简单地改变代码的顺序是行不通的，我找不到任何例子。我将不胜感激任何提示，谢谢！

我有一个包含多列的数据框df，我想清理其中的一些定价列。数据框如下所示：

Col1(char)  Col2(char)     Col3(char)     Col4(char)
CST         $ 128,412.00   $ 0.034        +149.628%
FSD         $ 138,232.40   $ 0.023        +124.244%
SDD         $ 112,234.45   $ 0.023        -123.324%

但是，我希望输出如下所示：

Col1(char)  Col2(num)   Col3(num)  Col4(num)
CST         128412.00   0.034      1.49628
FSD         138232.40   0.023      1.24244
SDD         112234.45   0.023      -1.23324

如何尽可能优雅地将 Col2 - Col4 转换为数字列？谢谢你！

作为初学者，我有一个df包含 200 多个列的数据框，我想按如下方式转换该数据框。这是输入：

Company Team_1   Team_Desc_1   Team_URL_1   Team_2     Team_Desc_2   Team_URL_2  Team_3     Team_Desc_3   Team_URL_3 ...
abc     Name1    Desc1         URL1         Name2      Desc2         URL2        Name3      Desc3         URL3       ...
def     Name1.1  Desc1.1       URL1.1       Name2.1    Desc2.1       URL2.1      Name3.1    Desc3.1       URL3.1     ...
ghi     Name1.2  Desc1.2       URL1.2       Name2.2    Desc2.2       URL2.2      Name3.2    Desc3.2       URL3.2     ...

我想按如下方式转换这个 df ：

Company Team      Team_Desc  Team_URL
abc     Name1     Desc1      URL1
abc     Name2     Desc2      URL2
abc     Name3     Desc3      URL3
def     Name1.1   Desc1.1    URL1.1
def     Name2.1   Desc2.1    URL2.1
def     Name3.1   Desc3.1    URL3.1 …