Tag: tidyr

Ich versuche, die Spalten, die im long-format und verbreiten wide format, wie unten dargestellt. Ich möchte die tidyr um dieses Problem zu lösen mit der Daten-manipulation-tools, die ich in investieren, aber um diese Antwort mehr allgemein bitte

Ich habe einen Daten-frame, der muss geteilt werden in zwei Tabellen zu befriedigen Codd 3. Normalform. In einem einfachen Fall die original-Daten-frame sieht ungefähr so aus: library(lubridate) > (df <- data.frame(hh_id = 1:2, income = c(55000, 94000),

Ich habe eine Frage in Bezug auf separate() im tidyr Paket. Wenn es keine NA in einen Daten-frame, separate() funktioniert. Ich habe mit dieser Funktion eine Menge. Aber, heute hatte ich einen Fall, in dem es NAs

Einen haben die folgenden tibble: structure(list(age = c("21", "17", "32", "29", "15"), gender = structure(c(2L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("Female", "Male"), class = "factor")), row.names = c(NA, -5L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), .Names =

Meiner Daten sieht wie folgt aus: library(tidyverse) df <- tribble( ~a, ~b, ~c, 1, 2, 3, 1, NA, 3, NA, 2, 3 ) Kann ich entfernen Sie alle NA Beobachtungen mit drop_na(): df %>% drop_na() Oder entfernen

In der Dokumentation für tidyr deutet darauf hin, dass sammeln und verbreiten transitiv, aber das folgende Beispiel mit der "iris" - Daten zeigt, sind Sie nicht, aber es ist nicht klar, warum. Klärung wäre sehr dankbar iris.df

Bei der Verwendung summarise mit plyr's ddply Funktion, leere Kategorien werden gelöscht, durch Voreinstellung. Sie können dieses Verhalten ändern, durch hinzufügen von .drop = FALSE. Dies bedeutet jedoch nicht, die Arbeit, wenn Sie summarise mit dplyr. Ist

Habe ich folgenden dummy-Daten: library(dplyr) library(tidyr) library(reshape2) dt <- expand.grid(Year = 1990:2014, Product=LETTERS[1:8], Country = paste0(LETTERS, "I")) %>% select(Product, Country, Year) dt$value <- rnorm(nrow(dt)) Nehme ich zwei-Produkt-Länder-Kombinationen sdt <- dt %>% filter((Product == "A" & Country ==