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私はメタアナリシスの研究を行っており、Rのメタファパッケージを本当に好んでいます。しかし、ネストされたdata.frameの多くの異なるモデルを管理するなど、Rでできることをすべて活用するにはHadley WickhamとDavid Robinsonのおかげです）私はmetaforパッケージrma（） - broomのモデルからの出力を使用できるようにする必要があります。誰でもこれを行う方法は

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tidyrの `unite_`と` unite`を使用した余分な列

次の例では、unite_()の出力とunite()の出力に追加の列があるのはなぜですか？ここで library(tidyr) x1 <- data.frame(Sample=c("A", "B"), "1"=c("-", "y"), "2"=c("-", "z"), "3"=c("x", "a"), check.names=F) # Sample 1 2 3 # 1 A

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私はdata.frameをどのように並べ替えることができますか

私はR.Bareにdata.frameを再配置することに興味があります。私は再現可能な例を見つけ出すことができません。私は2つの値のうちの1つを持つことができる名目変数を持っています。現在、この公称変数は列です。代わりに、この名義変数が持つことができる2つの値を表す2つの列がありたいと思います。ここにexmampleデータフレームがあります。 Sが、私はむしろ、この n.n <- c(1,2,3

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Rのグループ化された行に新しい列条件を書き込むには？

私はそれぞれの項目に3つのカテゴリ（a、b、c）と数値（）があるデータフレームを持っています。各カテゴリの回答が記録されています（0または1）。 Answerの列に新しい列を作成したいと考えています。必要なもの Item <- rep(c(1:3), each=3) Option <- rep(c('a','b','c'), times=3) Answer <- c(1,1,0,1,0,1,

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カウントサイトごとにラベルと以下

が私のデータセットのようなものの一部であるRでのサマリー表を作成します。私は、それぞれが1（0 0.25から0.75への値のために基づいてラベルをPERCENT_RANK割り当て require(dplyr) alldata site date percent_rank Label 01A 2013-01-01 0.32 Normal 01B 2013-01-01 0.12 Low

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使用時9月括弧

私は分離文字として括弧を使用して別の列ことはできません。stringiで d = data.frame(a = c('af(dsf', 'sdf (asdf', 'sdf(df')) d %>% separate(a, c('a','b'), sep = '(') エラー:: stri_split_regex（値、9月、n_max）：正規表現パターンで誤っネストされた括弧。（U_REGE

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観測の代わりにグループのcomplete.cases？私は、データ整理している場合は

： df = expand.grid(Name=c("Sub1","Sub2","Sub3"),Vis=c("Yes","No")) %>% mutate(KPR_mean=c(NA,1,3,2,3,2),KPR_range=c(NA,4,4,2,6,5)) %>% filter(complete.cases(.)) を私はすべての因子モデルで残されるために、不完全な要

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Rコード - 再構成データ、3列の積み重ねられたデータの行

この例のデータでは、3人が10個の項目を可変数のグループにソートし、各グループにテキストラベルを付けました。人物とラベルはテキストフィールドです。アイテムvarは、ダウンロードされRに読み込まれると、整数として読み込まれます。アイテム変数は実際にはカテゴリデータであり、アイテムのテキストを定義します。テストの項目番号は良いアナロジーです。ラベル、アイテム、人物の順番は問わず、目視検査を可能にする

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Tidyrの抽出と正規表現を使用して厄介なデータフレームを整理する賃金と給与を含む列

ビットを正規表現で苦労させる。私はregexに新しく、以下の基本的なサンプルデータフレームを作成しました。 tidyrの抽出機能を使用して、Hourly.Payから毎時支払いをHourlyという新しい列に抽出しようとしています。 Name <- c("Client1","Client2","Client3","Client4","Client5","Client6","Client7","Clie

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tidyr正規表現を抽出

私はいくつかの変数とシナリオの統計を含むデータフレームを持っています。データは次のようになります。 df <- data.frame( Scenario = c('base','stress','extreme'), x_min = c(-3,-2, -2.5), x_mean = c(0,0.25, 1), x_max = c(2, 1, 3),