r语言报错：Error in data %>% drop_na() %>% mutate(CBC = IE/NFA) %>% mutate(CCC = NAR/TOR) : could not find function "%>%"

这个报错是因为你在运行代码之前没有先加载管道操作符（%>%）所在的包。

你可以尝试在代码的开头添加以下代码来加载管道操作符所在的包（dplyr）：

library(dplyr)

如果你已经加载了dplyr包但仍然出现此错误，请检查你的代码是否有其他语法错误。

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R语言 报错Error in HW93 %>% mutate(shoe_numerical = case_when(shoe == "yes" ~ 1, : 没有"%>%"这个函数

在R语言中，`%>%`是`magrittr`包提供的管道操作符，它允许你按照序列连接一系列函数操作。然而，如果报错`Error in HW93 %>% mutate(shoe_numerical = case_when(shoe == "yes" ~ 1, : 没有 "%>%" 这个函数，可能是以下几个原因：

1. **未加载`magrittr`包**：你需要先运行`library(magrittr)`来导入这个包，才能使用`%>%`操作符。

2. **拼写错误**：检查`HW93`是否应该是数据框的名称，以及`mutate`和`case_when`这两个函数是否完整无误。

3. **位置错误**：`mutate`应该放在`%>%`操作符之后的对象上，所以可能是你在错误的位置尝试应用这个操作。

4. **权限问题**：有时候由于权限限制，不能在特定环境下使用某些操作，确认你的代码环境是否允许使用`%>%`。

正确的使用方式可能是这样的：

library(magrittr)  # 如果还没加载
HW93 %>%
  mutate(shoe_numerical = case_when(shoe == "yes" ~ 1,  # 根据鞋的信息创建新的列
                                   shoe == "no" ~ 0))  # 对其他情况进行编码

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()

这段代码看起来是对一个数据集进行处理并使用 `ggplot2` 包绘制一条线图，但是缺少数据集名称。你可以将该代码与你的数据集结合使用，例如：

your_data %>% 
  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()

在这个代码中，`your_data` 是你的数据集，你需要将其替换为你真正使用的数据集的名称。此外，你还需要确保你已经正确加载了 `ggplot2` 包。