summarize

0熱

1答えて

で移調私は次のようにそれを変換することができるようにしたい、この Vehicle Model Month Sales A XXY 1 10 A XXY 1 100 A XXY 2 40 A XXY 3 10 A YYX 3 10 A YYX 3 33 B ZZZ 1 50 B ZZY

2熱

1答えて

dplyr 'オブジェクトが見つかりません'中央値のみ

この問題は私を困惑させました。私は、次のデータフレームを持っている： library(dplyr) # approximation of data frame x <- data.frame(doy = sample(c(seq(200, 300)), 20, replace = T), year = sample(c("2000", "2005"), 20, replac

0熱

1答えて

Crystal Reports XIクロス集計内の合計をパーセントで表示

集計フィールドに2つの別々の実行合計があるクロス集計を作成しました。これらの実行合計を別の集計フィールドの割合として表示する必要があります。（＃RTotal0/Count of Gf.Gf_IDKEY）をパーセンテージで示す要約フィールドとして追加する必要があります。要約されたフィールドとしての（＃RTotal1/Count of Gf.Gf_IDKEY）の下にパーセンテージとして表示されま

0熱

1答えて

機能は、私は3つの列に表示され、正しく

私は私のデータを抽出 fluo <- read.csv("data/ctd_SOMLIT.csv", sep=";", stringsAsFactors=FALSE) 動作しません+ GROUP_BYを要約するために適用されます fluo$day <- day(as.POSIXlt(fluo$DATE, format = "%Y-%m-%d")) fluo$month <- month(as

2熱

1答えて

グループ別の合計のパーセンテージを計算するための集計？

DDD <- summarise( group_by(Customers, Last_region, Last_state, Last_city), Count = length(Last_city), Total = sum(Customer.Value, na.rm = TRUE), Percent = sum(Customer.Value * 100/

0熱

1答えて

レールの数字に基づいて生成された整数配列

1つの整数に基づいて異なる値を持つ5つのボタンを生成したいとします。例えば、私は30を持っている、私は10 20 30 40 50 value = 30 int1 = value - 20 int2 = value - 10 int3 = value int4 = value + 10 int5 = value + 20 buttoncode = "" %w{int1 int2

1熱

1答えて

R dplyrは複数の関数を選択された変数に要約します

私は平均で要約するデータセットを持っていますが、変数のうちの最大1つだけを計算します。私が達成したいものの例を見てみましょう：私は、次のような結果 # A tibble: 3 × 5 Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width <fctr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1

1熱

1答えて

Shinyは反応的なdata.tableベースの選択された変数を動的に作成します

私はユーザから動的な入力を受け取り、棒グラフと折れ線グラフを生成するアプリケーションを作成しています。バーの適切なパーセンテージを得るために、私は自分のデータを要約する必要があると感じます。私のデータは膨大なので、私はdata.tableを使用しています。私が探しているのは、行内で選択された変数がx軸で、y軸がパーセント（分母）の計算に使用されるべきです。スケールを100％にする。私は状況を描写

0熱

2答えて

Rでデータフレームをマージするエレガントな方法？

データフレームの一意の行を取得し、別の行の属性と結合したいと考えています。私は、品種の数を数えることができるようにしたいと思います。特定のタイプまたは起源のユニークな果物の数。最初のデータフレームは、果物の私のリストを持っています fruits <- read.table(header=TRUE, text="shop fruit 1 apple 2 oran

1熱

1答えて

グループごとの要約/サブセット

dplyr私は次の形式をとる2つの異なる学期中に2つのコースのデータセットがあります。私は効率的にしようとしている set.seed(200) sem <- sample(c("1", "2"), 200, replace = T) course <- sample(c("1", "2"), 200, replace = T) d.gender = sample(c(0, 1), 200,