grouped_df_impl(data, unname(vars), drop) 错误
Error in grouped_df_impl(data, unname(vars), drop)
我有一个问题想问你。
我在 R 中使用 knitr (latex)。此代码:
Check <- as.data.frame(data %>% group_by(CITY) %>% summarise(NumberSizeCity = n_distinct(SURFACE), SURFACE = list(unique(SURFACE))))
在 R 工作。我想知道一个城市是否只有一种尺寸。但是当我编译(PDF)我的作品时,我收到错误消息: grouped_df_impl(data, unname(vars), drop)... 有什么想法吗? (城市:唯一代码,SURFACE 是数字)。
谢谢!
以下代码计算与每个唯一 CITY
关联的不同 SURFACE
的数量:
library(dplyr)
CITY <- c(
7113, 7232, 7232, 7033, 7211, 7279, 7279, 7279, 7058, 7107,
7107, 7024, 7024, 7024, 7024, 7024, 7024, 7024, 7150, 7040,
7349, 7221, 7178, 7219, 7204, 7087, 7167, 7299, 7065
)
SURFACE <- c(
2313.16, 5600, 5087.09, 1727.17, 2021.91, 3340, 3345, 3340,
1238.97, 2444.44, 2444.44, 3284, 3284, 3284, 3284, 3284,
3284, 3284, 1639.52, 883.95, 989, 1601.03, 482.17, 706.33,
4845.2, 757.66, 739, 1950.19, 695.33
)
data <- data.frame(
CITY = CITY,
SURFACE = SURFACE
)
Check <- data %>% group_by(
CITY
) %>% count(
SURFACE
) %>% ungroup() %>% count(
CITY # nn
)
Check
# CITY nn
# 7024 1
# 7033 1
# 7040 1
# 7058 1
# 7065 1
# 7087 1
# 7107 1
# 7113 1
# 7150 1
# 7167 1
# 7178 1
# 7204 1
# 7211 1
# 7219 1
# 7221 1
# 7232 2
# 7279 2
# 7299 1
# 7349 1
我有一个问题想问你。
我在 R 中使用 knitr (latex)。此代码:
Check <- as.data.frame(data %>% group_by(CITY) %>% summarise(NumberSizeCity = n_distinct(SURFACE), SURFACE = list(unique(SURFACE))))
在 R 工作。我想知道一个城市是否只有一种尺寸。但是当我编译(PDF)我的作品时,我收到错误消息: grouped_df_impl(data, unname(vars), drop)... 有什么想法吗? (城市:唯一代码,SURFACE 是数字)。
谢谢!
以下代码计算与每个唯一 CITY
关联的不同 SURFACE
的数量:
library(dplyr)
CITY <- c(
7113, 7232, 7232, 7033, 7211, 7279, 7279, 7279, 7058, 7107,
7107, 7024, 7024, 7024, 7024, 7024, 7024, 7024, 7150, 7040,
7349, 7221, 7178, 7219, 7204, 7087, 7167, 7299, 7065
)
SURFACE <- c(
2313.16, 5600, 5087.09, 1727.17, 2021.91, 3340, 3345, 3340,
1238.97, 2444.44, 2444.44, 3284, 3284, 3284, 3284, 3284,
3284, 3284, 1639.52, 883.95, 989, 1601.03, 482.17, 706.33,
4845.2, 757.66, 739, 1950.19, 695.33
)
data <- data.frame(
CITY = CITY,
SURFACE = SURFACE
)
Check <- data %>% group_by(
CITY
) %>% count(
SURFACE
) %>% ungroup() %>% count(
CITY # nn
)
Check
# CITY nn
# 7024 1
# 7033 1
# 7040 1
# 7058 1
# 7065 1
# 7087 1
# 7107 1
# 7113 1
# 7150 1
# 7167 1
# 7178 1
# 7204 1
# 7211 1
# 7219 1
# 7221 1
# 7232 2
# 7279 2
# 7299 1
# 7349 1