purrr

2熱

3答えて

最近、学生の得点のデータフレームをコンパイルしなければなりませんでした（学生、ID列、整数値の各列につき1行、。私は "マスター"データフレームといくつかの "訂正"データフレーム（主にNAといくつかのマスターへの更新を含む）を結合しなければならなかったので、結果にはマスターからの最大値とすべての訂正が含まれていました。 mutate()コールのコピー貼り付けに成功しましたが、これは動作しますが

0熱

1答えて

forループと似た方法で2つの異なるリストでlapplyを使用するにはどうすればよいですか？

Rの2つのリストを繰り返し、lapplyまたはpurrrのmap関数を使用して関数を適用したいとします。このコードはforループを使って何をしたいのかを正確に示しています。 purrrで nums_a <- list(c(1,2,3),c(5,6,7)) nums_b <- list(c(13,42,63),c(75,76,27)) nums_c <- list(NULL) for (i

3熱

2答えて

データフレームを深くネストされたリストに変換する

whiskerパッケージで期待されるデータ構造を作成しようとしていますが、のデータフレームからその構造を作成する方法がわかりません。のは、私は、次のデータフレームを持っているとしましょう： library(dplyr) existing_format <- mtcars %>% select(carb, gear, cyl) %>% arrange(carb,

1熱

2答えて

列名を変数に整理する

私は、各チェックボックスがインジケータ変数であるアンケートから非常に面倒なデータセットを持っています。したがって、エントリとしてM/Fの変数として性別（または競争）を持たせる代わりに、指標を持つgender_m列とgender_f列があります。簡体例： df <- tribble( ~id, ~gender_m, ~gender_f, #--|----------|------

0熱

2答えて

R map（）2レベルをリストに入れる

ネストされたmap（）またはmap（）パイプを使用しています。オブジェクト "output"に4つの出力のリストがあります。 4つの出力のそれぞれに、3つの要素のリストである要素「パラメータ」がある。第一の要素は、私は私がmap_dfrにパイプパラメータを抽出出力の上にマップを使用しようとしましたいずれかの出力 output[["ar.4g_gm.pr.dual..semi.inv..phant

7熱

3答えて

purrrを使ってきちんとした評価関数をループする方法は？

私は次のデータセット（サンプル）があります：私は手動で列名を入力プログラムときには正常に動作します get_charts1 <- function(mygroup){ quo_var <- enquo(mygroup) train %>% group_by(!!quo_var) %>% count() %>% ungroup() %>%

3熱

2答えて

R：purrr再配置リスト、

それはリストの並び替えについてです： library(purrr) # randomly assign to a cross validation chunk set.seed(11) mtcars$cv_chunk <- sample(rep(1:3), nrow(mtcars), 1) model_confint <- mtcars %>% split(.$cv_chun

1熱

1答えて

rlangとmapを使用して多くの変数を再コード化するR

データセットをクリーニングしており、多くの因子変数を再コード化する必要があります。これを行う関数を作成するのにrlangとmapを使用したいと思います。私のサンプルデータセットとコードは以下の通りです。私はほとんどそれを持っていると思うが、私は完全に把握していないのでおそらく、バグを把握することができませんrlang。の作業データセット：ここ df1 <- tribble( ~var1, ~va

0熱

1答えて

purrr in linear model R：タイプ 'character'の 'envir'引数が無効

私は異なる種のデータフレームを持っており、それらの存在量がいくつかのパラメータに関連しているかどうかを見たいと思っています。私は私が驚いたことに # Load in the dune data set and tidyverse library(vegan) data(dune) data(dune.env) library(tidyverse) # Reshape the spec

3熱

1答えて

若干異なるモデルを繰り返し計算する

多項式の項のみが異なるモデルのrmseを比較する次のコードがあります。 library(tidyverse) data(mtcars) cv_mtcars = mtcars %>% crossv_kfold(k = 10) cv_mtcars %>% mutate(model1 = map(train, ~lm(disp ~ wt, data = .)), m