问题标签 [tidyr]
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r - Long to wide data with tidyR?
I have data that looks something like this
I want to reshape it to look like this:
Is it possible to do it with tidyR?
I can do it with reshape
but is always good to learn something new.
r - R dplyr/tidyr:用来自其他观察的数据“变异”新列
我正在尝试使用 dplyr/tidyr 函数创建两个新变量,方法是使用来自先前但相关行的数据。在我的示例中,我有一个 data.frame,其中包含 ID、YEAR 和 AMOUNT 的数据(见下文)。
我想使用 dplyr/tidyr 动态创建最后两列(见下文)(我找到了一种定期执行此操作的方法,但我很想知道如何在 dplyr/tidyr 的最新版本中执行此操作)。
其中 YtY_VARIANCE 是通过从上一年中减去金额获得的,而 Y_VARIANCE 是通过从第一年中减去金额获得的(始终)。
我希望这样的代码:
xxx和yyy应该是什么?!这甚至可能吗?
任何人都可以告诉我或指出我的答案吗?
提前致谢!
r - R:如何使用连接在单个列中的 var-val 对来整理数据
我已经尝试在 SO here和here解决这个问题- 原因得到了很好的答案,但意识到这只是我认为是一个普遍问题的部分解决方案:通常数据已被组织为具有变量(最有趣的是显然) 作为每个变量一列,然后是最后一列,其中几个变量值对放在一起。我一直在努力寻找一种将最后一列变量转换为单独列的通用方法,这种整理数据不应该是一项工作tidyr
吗?
在这里,我们有一些城市的一些商店的信息,其中有一个连接列,其中变量用“;”分隔。和带空格的 var-val。有人想要这样的输出:
当所有行都可以执行时(请参阅链接的 SO 问题)
但是,如果我们将第二排商店类型更改为“A”,我们会因此而收到错误。像:
我试图用一个唯一的 id 解决这个问题(再次查看链接的 SO 答案):
这给出了我无法弄清楚如何收集的结构缺失数据,如上面我想要的输出中所述。
我想我真的错过了 tidyr 范围内的东西(我希望!)。
r - 尝试从长格式转换为宽格式,但最终得到变量的每种组合
我想从这个结构中走出来:
对此:
这是示例数据:
我已经尝试使用tidyr
并遵循本教程:
http: //www.cookbook-r.com/Manipulating_data/Converting_data_between_wide_and_long_format/
但是,当我尝试:
我得到所有团队的重复列,但不想要所有组合。
r - 通过分离列来融合数据
我有一个df
来自 dplyr 的数据框summarise_each
我怎样才能把它放在下面的格式?
df
r - R:在单个因子变量上加宽多个列
我有一个像这样的 R 数据框,其中包含一个因子变量和两个或多个值变量。
我想扩大它,使最终的数据框看起来像下面这样:
带有传播的 dplyr/tidyr 只允许我为一列(值)执行此操作。
r - How to make summarise react dynamically to shiny user's input?
I am building a shiny app which requires some data manipulation prior to display a chart.
My app works nice when I 'hard code' the parameter in the summarise function, from tidyr package. However it does not work when I make it dynamic, using the reactive() feature.
below is my example, do you know how to solve this?
Many thanks in advance for your help and best regards!
This works
This does not work
I have the following error message:
r - tidyr::spread 和 dplyr::summarise 中的隐式排序
我的数据是有序的观察结果,我希望在进行操作时尽可能地保持有序。
回答这个问题,我在数据框中将“B”放在“A”之前。生成的宽数据按“名称”列排序,即首先是“A”,然后是“B”。
有没有办法保持原来的顺序?像这样:
04/02 编辑:我刚刚也发现了dplyr::summarise
确实排序。arrange(name, df$name)
仍然可以恢复秩序。但我想知道包装设计是否需要额外的分类?