Error in data %>% group_by(日期) %>% summarise(月库存结存金额 = sum(库存结存金额)) : could not find function "%>%

时间: 2024-01-01 13:10:47 浏览: 117
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inspectdf：:hammer_and_wrench::bar_chart:用于探索和比较数据框的工具

这个错误提示是因为在你的代码中使用了管道操作符 `%>%`，但是你没有加载使用这个操作符的相关包（通常是 `dplyr` 包）。可以尝试添加以下代码加载 `dplyr` 包： ```R library(dplyr) ``` 如果你已经加载了 `dplyr` 包，那么请检查你的代码是否有其他错误。
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coursera_getting_and_cleaning_data:Coursera 获取和清理数据类

R中的dplyr包提供了一套强大的数据操作工具，如filter()用于筛选记录，mutate()用于添加新变量，select()用于选择列，group_by()和summarise()用于数据分组和摘要统计。 4. **缺失值处理**：数据中常常...

pear_year_total <- pear_year %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column(., "age") %>% as_tibble() %>% pivot_longer(-1,names_to = "year",values_to = "pear_year") %>% mutate(pear_year = replace_na(pear_year, 0)) %>% group_by(age) %>% summarise (pear_year = sum(pear_year))

这段代码使用了R语言中的dplyr包，进行了一系列数据处理操作。具体来说，它的功能如下： 1. 将一个名为pear_year的数据框转换成数据框格式 2. 增加一个名为age的列，将行名作为age的值 3. 将数据框转换为tibble格式...

Error in GZL_12 %>% group_by(username) %>% summarise(total_GZL = sum(GZL)) : could not find function "%>%"

这个错误是因为 %>% 是 magrittr 包中的操作符，需要先加载 magrittr 包才能使用。你可以在代码开头添加 library...例如，将上面的代码改为 GZL_12 |> group_by(username) |> summarise(total_GZL = sum(GZL))。

帮我修改以下代码，使它可以正确运行：library(tidyr)# 1. 数据处理gss_cat %>% filter(!is.na(age)) %>% mutate(age_group = case_when( age <= 45 ~ "youth", age >= 46 & age <= 69 ~ "middle_aged", age >= 70 ~ "old_people" )) %>% mutate(age_group = fct_relevel(as.factor(age_group), "youth", "middle_aged", "old_people")) %>% group_by(year, age_group, race) %>% summarise(n = n()) %>% # 2. 数据转换 pivot_wider(names_from = age_group, values_from = n) %>% mutate(youth_prop = youth / (youth + middle_aged + old_people)) %>% pivot_longer(cols = youth_prop, names_to = "age_group", values_to = "prop") %>% separate(age_group, into = c("age_group", "prop_type"), sep = "_") %>% pivot_wider(names_from = prop_type, values_from = prop) %>% arrange(year, race, age_group)library(ggplot2)# 1. 数据处理gss_cat %>% filter(!is.na(age)) %>% mutate(age_group = case_when( age <= 45 ~ "youth", age >= 46 & age <= 69 ~ "middle_aged", age >= 70 ~ "old_people" )) %>% mutate(age_group = fct_relevel(as.factor(age_group), "youth", "middle_aged", "old_people")) %>% group_by(year, age_group, race) %>% summarise(n = n()) %>% pivot_wider(names_from = age_group, values_from = n) %>% mutate(youth_prop = youth / (youth + middle_aged + old_people)) %>% pivot_longer(cols = youth_prop, names_to = "age_group", values_to = "prop") %>% separate(age_group, into = c("age_group", "prop_type"), sep = "_") %>% pivot_wider(names_from = prop_type, values_from = prop) %>% # 2. 绘图 ggplot(aes(x = year, y = youth_prop, group = race, color = race)) + geom_line() + labs(x = "年份", y = "青年人比例", title = "不同种族青年人比例随时间变化趋势") + theme_minimal()

group_by(year, age_group, race) %>% summarise(n = n()) %>% pivot_wider(names_from = age_group, values_from = n) %>% mutate(youth_prop = youth / (youth + middle_aged + old_people)) %>% pivot_...

以下这段代码是用R语言实现的，请详细解释以下它的功能： bshoptop3 <- tianmao1 %>% group_by(brand, shop_id, shop_name) %>% summarise(total_sales_count = sum(month_sales_count)) %>% arrange(desc(total_sales_count)) %>% group_by(brand) %>% slice_max(total_sales_count, n = 3)

接下来，使用group_by函数对数据进行分组，按照品牌（brand）、店铺ID（shop_id）和店铺名称（shop_name）进行分组。 然后，使用summarise函数计算每个组的总销量，将结果保存在新的变量total_sales_...

帮我修改以下代码，使它可以正确运行：gss_cat %>% filter(!is.na(age)) %>% mutate(age_group = case_when( age <= 45 ~ "youth", age >= 46 & age <= 69 ~ "middle_aged", age >= 70 ~ "old_people" )) %>% mutate(age_group = fct_relevel(as.factor(age_group), "youth", "middle_aged", "old_people")) %>% group_by(year, age_group, race) %>% summarise(n = n()) %>% pivot_wider(names_from = age_group, values_from = n) %>% mutate(youth_prop = youth / (youth + middle_aged + old_people)) %>% pivot_longer(cols = youth_prop, names_to = "age_group", values_to = "prop") %>% separate(age_group, into = c("age_group", "prop_type"), sep = "_") %>% pivot_wider(names_from = prop_type, values_from = prop) %>% ggplot(aes(x = year, y = youth_prop, group = race, color = race)) + geom_line() + labs(x = "年份", y = "青年人比例", title = "不同种族青年人比例随时间变化趋势") + theme_minimal()

group_by(year, age_group, race) %>% summarise(n = n()) %>% pivot_wider(names_from = age_group, values_from = n) %>% mutate(youth_prop = youth / (youth + middle_aged + old_people)) %>% pivot_...

Error in pc1.dat_LDM %>% group_by(ABtrans) %>% summarise(n = n()) %>% : could not find function "%>%" Traceback:

这个错误是因为在你的代码中使用了%>%这个函数，但是R语言中没有找到这个函数。%>%是管道操作符，通常用于将数据流从一个函数传递到另一个函数。它是由magrittr包提供的。 要解决这个错误，你需要先安装...

GZL_sum <- GZL_12 %>% group_by(username) %>% summarise(total_GZL = sum(GZL))

在这个例子中，GZL_12 会作为第一个参数传递给 group_by() 函数，然后 group_by() 函数的结果会作为第一个参数传递给 summarise() 函数。最终的结果是一个新的数据集 GZL_sum，其中每一行表示一个用户的总...

Error in reac_filtered %>% group_by(PRIMARYID, CASEID) %>% summarise(All_Reactions = paste(PT, : 没有"%>%"这个函数

抱歉，你提到的"%>%"函数不是一个标准的R语言函数。在R语言中，"%>%"是由magrittr包提供的管道操作符，用于简化代码的书写和阅读。它允许将前一个函数的输出作为下一个函数的输入，使得代码更加清晰和易于理解。 ...

> china_data <- coronavirus %>% + filter(country == "China") %>% + group_by(province, type) %>% + summarize(total = sum(cases)) %>% + arrange(desc(total)) summarise() has grouped output by 'province'. You can override using the .groups argument.

group_by(province, type) %>% summarize(total = sum(cases)) 3. 对各省份的总病例数进行排序： R sorted_data <- grouped_data %>% arrange(desc(total)) 最终得到的sorted_data包含了各省份和...

优化GZL_sum <- GZL_12 %>% group_by(username) %>% summarise(total_GZL = sum(GZL))

group_by(username) %>% summarise_at(vars(GZL), sum, na.rm = TRUE, name = "total_GZL") 这里的 summarise_at() 函数中，vars(GZL) 指定了要对哪些变量应用汇总函数，sum 表示使用 sum 函数计算...

pc1.trans <- data %>% group_by(ABtrans) %>% summarise(n=n()) %>% as.data.frame()

这是一段R语言代码，它的作用是将数据按照...其中“data”是数据集的名称，“ABtrans”是数据集中的一列，表示基因转录本的状态。这段代码的目的是为了对基因转录本的状态进行分组统计，以便后续的数据分析和可视化。

data%>% group_by(diabetes, gender) %>% summarise(count = n()) %>% group_by(diabetes) %>% mutate(prop = round(count/sum(count),3)) %>% ggplot( aes(x =diabetes, y =prop, fill =gender)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + labs(x = "diabetes", y = "Value", title="Diabetes vs Gender") + theme_classic()+ theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))详细分析这段代码

1. data %>% group_by(diabetes, gender) %>% summarise(count = n()): 首先对数据集 data 进行分组，按照 diabetes 和 gender 变量进行分组，然后使用 summarise() 函数统计各组的频数，将结果保存为一个...

crps.sum <- crps.results %>% group_by(type, model, source) %>% summarise(CRPS = mean(crps)) %>% rename(Model = model, Source = source, Type = type) %>% mutate(Source = ifelse(Source == "source_D", "Decontaminated",

抱歉，您的问题似乎并没有完整的表达出来。从代码片段来看，这是一段 R 语言代码，对一个数据框进行了分组汇总、列重命名和列变换等操作。其中，crps.results 是一个数据框，type、model 和 source 是 crps...

解释这段R语言代码，并把它转化成python语言：result = df %>% group_by(ym,rank) %>% summarise(ewret = mean(RET,na.rm=T), vwret = weighted.mean(RET,size,na.rm=T)) %>% ungroup

result = df.groupby(['ym', 'rank']).agg(ewret=('RET', 'mean'), vwret=('RET', lambda x: np.average(x, weights=df.loc[x.index, 'size']))).reset_index() 其中，groupby 方法用于按 ym 和 rank 进行...

global4<-rbind(USA_data1,APAC_data1,EU_data1) exitbymanager <- global4%>%select(c(16,17)) names(exitbymanager)<-c("manager_name","movement_type") p5=exitbymanager%>% group_by(manager_name,movement_type)%>% summarise(count=n()) p5$count[p5$movement_type=='Entry'] <- -p5$count[p5$movement_type=='Entry'] g <- echartr(p5, manager_name, count, movement_type, type='hbar', subtype='stack') %>% setTitle("")%>% setTheme(palette=c('#7EDFC8','#B6E6EA','#6782E8'))%>% setGrid(width = 500,height = 400) %>% setYAxis(axisLabel=list(rotate=30))%>% setToolbox(show=FALSE) g %>% setYAxis(axisLine=list(onZero=TRUE)) %>% setXAxis(axisLabel=list( formatter=JS('function (value) {return Math.abs(value);}') ))

根据您提供的代码，如果要将 exitbymanager 数据框中的两列 manager_name...exitbymanager <- exitbymanager %>% select(movement_type, manager_name) 这将使 movement_type 列在 manager_name 列的前面。

sales_dataset %>% group_by(Platform) %>% summarise(Count = n(),Perc=round(n()/nrow(.)*100,2)) %>% arrange(desc(Count))

这也是一个R语言的管道操作符（%>%），它将数据框sales_dataset按照Platform列进行分组，然后使用summarise函数对每个分组计算两个新的列：Count和Perc。其中，Count列表示每个分组中的行数（即对应平台的销售数量）...

for (i in 2013:2022) { one=subset(d,Year==i) di <- one%>%mutate(pan_wen=ifelse(TEM_Min<=6.5,"低温","无"), jicha=ifelse(TEM_Min<=6.5,6.5-TEM_Min,0)) di$cut <- cumsum(di$pan_wen!=c("NONE",di$pan_wen[-nrow(di)])) di_tian <- ddply(di%>%filter(pan_wen=="低温"),.(Year,cut),summarise, kai = date%>%head(1), guo = date%>%tail(1), tian=table(cut), jiwen=sum(jicha))#%>%filter(tian>=2)#%>%mutate(wen_pei) if(nrow(di_tian)==0){ # diwen_result <- nian diwen_result$diwen_pei[i] <- 0 }else{0}这段代码有什么问题

di_tian (di %>% filter(pan_wen == "低温"), .(Year, cut), summarise, kai = date %>% head(1), guo = date %>% tail(1), tian = length(cut), jiwen = sum(jicha)) if (nrow(di_tian) == 0) { # 如果...

df_all1_new <- df_all1 %>% group_by(Year, cut_day) %>% summarise(站数 = n_distinct(站点)) %>% ungroup()统计不出来Year,cut_day的站点数，统计出来的是总站点数

group_by(Year, cut_day) %>% summarise(站数 = n_distinct(站点)) %>% ungroup() 在上述代码中，我们使用group_by()函数将数据按照"Year"和"cut_day"进行分组。然后，使用summarise()函数计算每个组中...

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