对于数据...

对于代码...

我正在尝试创建整洁的 chisq.test 输出，以便我可以轻松过滤或可视化 p 值。

我正在使用“快乐”数据集（包含在上面列出的任何一个包中）

对于这个例子，如果我想在所有其他变量上设置“快乐”变量，我会隔离分类变量（对于这个例子，我不会根据年龄、年份等创建因子分组），然后运行一个简单的函数。

但是，我想从“broom”包中得到一个整洁的输出，这样我就可以创建一个 p 值的数据框来过滤或可视化。

我已经尝试了类似于下面代码的各种组合，希望进一步管道进入“整洁”扫帚功能或进入“过滤器”，在那里我可以缩小重要的 p 值，或者管道进入 p-的 ggplot 条形图值或 chi 统计。

...但输出似乎不正确。如果我针对变量单独运行 chisq.test，答案会有所不同。

那么，有没有一种方法可以轻松地比较分类变量，在这种情况下与所有其他列“快乐”，并返回一个整洁的数据框以进行进一步的操作和分析？

使用 dplyr::mutate、tidyr::nest 和 purrr::map 的 Purrr 解决方案会很棒，但我感觉嵌套列表列方法不适用于 chisq.test。

我有一个如下所示的数据集：

我想根据年数展开数据集，并重塑数据集，所以最后我可以有这样的东西：

我不知道如何继续获得代码中刚刚描述的预期结果。在此先感谢您的帮助

我有一堆具有相同级别的因子变量，我希望它们都使用包中fct_relevel的类似方式重新排序。forcats许多变量名称以相同的字符开头（“Q11A”到“Q11X”、“Q12A”到“Q12X”、“Q13A”到“Q13X”等）。我想使用starts_with函数 fromdplyr来缩短任务。以下错误没有给我错误，但它也没有做任何事情。有什么我做错了吗？

我正在使用purrr:::pmap带有三个输入的R。目前尚不清楚如何在公式调用中明确引用这些输入？使用 map2 时，公式调用为~ .x + .y. 但是使用的时候怎么办pmap呢？

从http://r4ds.had.co.nz/lists.html复制 Hadley 的示例

如果我想在调用时显式引用输入参数rnorm，我可以使用：

但是说我想用公式方法来做到这一点。我怎么做？例如，这不起作用：

谢谢！！

I have a data.frame similar to this one:

And I want to take the difference of the similarly-named variables. Since there's only two here, that's easy to do with something like:

But in the real data I have about a hundred of these. What is the easier way of doing this rather than typing them all out?

PS - If it makes it easier, I have a list with all the variables (e.g. mylist <- list("var_1", "var_two")

是否可以指定read_csv从readr包中返回 data.frame 而不是 tibble？我可能忽略了它，但我在包装手册中找不到这样的选项。

我的问题是我的一些来自 pre-tibble 时代的代码不再运行，因为列的命名已关闭。我可以使用 将小标题转换为数据框as.data.frame，但是与我最初创建数据框时（输出注释掉）相比，列的命名仍然会有所不同：

我可以（并且将在未来的项目中）使用这个checkpoint包来使用我最初运行这些项目时的包版本。但是，现在我正在寻找一个选项，我可以在其中指定是获得小标题还是数据框。

这个问题也适用于 tidyverse 中的其他包（例如，dplyr）。

我正在尝试收集分布在多个列中的两个不同变量的数据，这些变量由其他两个变量分组。这就是问题所在。我有几个基因，几个样本。每个样本具有三种不同的可能基因型，每种都有相关的频率。我想整理一下以获得基因、样本、基因型、频率的单列。

我对此有一个 hackjob 解决方案，其中涉及创建列表列，传播这些列，然后使用 purrr::map 函数提取列。它很丑陋，不是真正可扩展的，并且频率在转换回数字之前被转换为字符，并不理想。

有没有更好的方法来解决这个问题？

我有一些 CSV 文件，导入时有两列，日期和时间。然而，他们都像这样糊涂了：

即他们都有日期和时间，而他们应该只有一个或另一个。我怎样才能摆脱那里的额外噪音？

图书馆（ggmosaic） 图书馆（tidyverse）

我仍在尝试通过标准评估来了解编程的一些细微差别。对于这个问题，我正在尝试使用来自 ggmosaic 的“快乐”数据集创建一个函数，以创建变量“健康”和“快乐”的基本马赛克图。

下面是我想使用标准评估创建函数的代码。我希望能够从快乐数据集中输入任意两个分类变量，并创建一个基本的马赛克图，如代码中所述。

但是，我不能完全正确地编写代码。我以前问过类似的问题，但我仍然很难理解何时何地使用 .dots 参数以及如何在标准评估中指定输入。下面是我一直在玩的代码的错误版本之一......

任何能让它工作的指针将不胜感激，尤其是关于如何用 SE 正确编码的任何建议。

我有一个包含自定义方法的包summary()，print()用于具有特定类的对象。这个包还使用了出色的dplyr包进行数据操作——我希望我的用户编写使用我的包和 dplyr 的脚本。

其他人在这里和这里已经注意到的一个障碍是 dplyr 动词不保留自定义类 - 这意味着ungroup命令可以剥离我的 data.frames 他们的自定义类，从而搞砸了方法调度summary等。

Hadley 说“正确地执行此操作取决于您 - 您需要为每个 dplyr 方法为您的类定义一个方法，以正确恢复所有类和属性”，我正在尝试接受建议- 但我无法弄清楚如何正确包装 dplyr 动词。

这是一个简单的玩具示例。假设我已经定义了一个cars类，并且我对它有一个自定义summary。

这行得通

这就是问题所在

该summary调用small_cars只是给了我通用摘要，而不是我的自定义方法，因为在 dplyr 过滤后small_cars不再保留该类。cars

我试过的

filter首先，我尝试围绕( )编写自定义方法filter.cars。那没有用，因为实际上是一个允许非标准评估filter的包装器。filter_

所以我filter_为对象编写了一个自定义方法cars，试图实现@jwdink 的建议

这不起作用 - 我得到一个无限递归错误：

我要做的就是获取传入 df 上的类，移交给 dplyr，然后返回具有与 dplyr 调用之前相同的类名的对象。 我如何更改我的filter_包装器来实现这一点？ 谢谢！