通过赋值使用R中的管道函数,我的方法是否正确?
Using the pipe function in R by assigning values, Is my approach correct?
这是我第一次使用管道功能,我的教授还没有复习如何使用它,所以
我有点迷茫,
我在最后一个问题上遇到了麻烦,因为自上次
以来我很可能一直出错
赋值与我的过滤器相矛盾 <=2,在此先感谢您,以下是我的代码:
L.W<- iris %>%
select(Petal.Length,Petal.Width) %>% head()
print(L.W)
#b
S.L <- iris%>%
arrange(Sepal.Length)%>%
head()
print(S.L)
#c
iris%>
arrange(Sepal.Length)%>%
select(Species,Petal.Length,Petal.Width)%>%
head()
#Switch order
iris%>%
select(Species,Petal.Length,Petal.Width)%>%
head()
#there are two different data sets
#d
iris%>%
filter(Petal.Length<=2 & Petal.Width< mean(Petal.Width))%>%
mutate(Petal.Length)%>%
huge<-assign(Petal.Length>6)%>%
big<-assign(Petal.Length>5)%>%
medium<-assign(Petal.Length>4)%>%
small<-assign(Petal.Length<=4)%>%
head()
说明:
任务#d 的解决方案:
使用 filter
select 观察结果,其中 Petal.Length 不 <=2 !Petal.Length <= 2
并且...
然后我们使用 mutate
和 case_when
#d
iris %>%
filter(!Petal.Length <= 2 & !Petal.Width < mean(Petal.Width)) %>%
mutate(new_col = case_when(Petal.Length > 6 ~ "huge",
Petal.Length > 5 ~ "big",
Petal.Length > 4 ~ "medium",
Petal.Length <= 4 ~ "small")) %>%
head()
输出:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new_col
1 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor medium
2 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor medium
3 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor medium
4 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor small
5 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor medium
6 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor medium
这是我第一次使用管道功能,我的教授还没有复习如何使用它,所以
我有点迷茫, 我在最后一个问题上遇到了麻烦,因为自上次
以来我很可能一直出错赋值与我的过滤器相矛盾 <=2,在此先感谢您,以下是我的代码:
L.W<- iris %>%
select(Petal.Length,Petal.Width) %>% head()
print(L.W)
#b
S.L <- iris%>%
arrange(Sepal.Length)%>%
head()
print(S.L)
#c
iris%>
arrange(Sepal.Length)%>%
select(Species,Petal.Length,Petal.Width)%>%
head()
#Switch order
iris%>%
select(Species,Petal.Length,Petal.Width)%>%
head()
#there are two different data sets
#d
iris%>%
filter(Petal.Length<=2 & Petal.Width< mean(Petal.Width))%>%
mutate(Petal.Length)%>%
huge<-assign(Petal.Length>6)%>%
big<-assign(Petal.Length>5)%>%
medium<-assign(Petal.Length>4)%>%
small<-assign(Petal.Length<=4)%>%
head()
说明:
任务#d 的解决方案:
使用 filter
select 观察结果,其中 Petal.Length 不 <=2 !Petal.Length <= 2
并且...
然后我们使用 mutate
和 case_when
#d
iris %>%
filter(!Petal.Length <= 2 & !Petal.Width < mean(Petal.Width)) %>%
mutate(new_col = case_when(Petal.Length > 6 ~ "huge",
Petal.Length > 5 ~ "big",
Petal.Length > 4 ~ "medium",
Petal.Length <= 4 ~ "small")) %>%
head()
输出:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new_col
1 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor medium
2 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor medium
3 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor medium
4 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor small
5 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor medium
6 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor medium