我正在使用 dplyr 来过滤包含“是”的列
df %>%
filter(col1 == "Yes")
如何跨多个列执行此操作？
我想在具有 12044 列（和 3400 行）的数据框上运行 Moran's I test 并将结果存储在 df 或排序列表中。前三列分别是 ID、Lat 和 Long。其余的是我感兴趣的变量。
我知道这lapply是为了做我想做的事，但我不太擅长将结果存储在单独的 df 中。测试结果有四个变量：observed、expected、sd和p.value。
这是 df 和函数本身的示例。
set.seed(1)
df <- data.frame(
ID = 1:15,
LATITUDE = c(42.6, 42.5, 42.3, 42.8, 42.4, 42.4, 42.4, 42.3, 42.4, 42.4, 41.4, 41.6, 41.8, 43.7, 47.3),
LONGITUDE = c(-71.5, -71.6, -71.9, -71.0, -71.1, -71.1, -71.1, -71.1, -71.2, -71.2, -70.5, -70.3, -71.2, -70.3, -68.3),
x1 = runif(15, min=0, max=1000),
x2 = runif(15, min=0, …对我来说，一个常见的情况是，我需要运行基本相同的回归模型，但针对一系列不同的结果，并且对于敏感性分析，我同时需要迭代不同的协变量集。
我对 R 还是新手，但是使用下面的 purrr ，我可以迭代结果和协变量，但当然，当我需要它遍历每个列表中的每个组合时，它会并行地遍历成对的列表。
对于如何迭代结果和协变量的所有组合有哪些选项？
另外，有谁知道为什么下面的代码不适用于“map2”？我收到错误消息“as_mapper(.f, ...)：参数“.f”丢失，没有默认值”
library(dplyr)
library(purrr)
dataset <- tibble(
y1=rnorm(n=100),
y2=rnorm(n=100),
x1=rnorm(n=100),
x2=rnorm(n=100))
outcomes <- dataset %>%
select(y1,y2)
covars <- dataset %>%
select(x1,x2)
paramlist <- list(covarL,outcomeL)
paramlist %>%
pmap(~lm(.y ~ .x,data=dataset))
| 日期 |
|---|
| 1960年第一季度 |
| 1960年第二季度 |
| 1960年第三季度 |
| 1960年第四季度 |
| 1961年第一季度 |
| 1961年第二季度 |
我有以下数据框。我正在尝试将第一列放入 tsibble 中。现在我有一个问题。我如何切换到日期以便可以将其读取为季度。
我尝试zoo使用
DATA.QTR <- DATA.QTR %>% mutate(QUARTER = as.Date(as.yearqtr(Date, "%Y %Q")))
但它没有读它。