r语言报错:Error in data %>% drop_na() %>% mutate(CBC = IE/NFA) %>% mutate(CCC = NAR/TOR) : could not find function "%>%"
时间: 2023-09-28 07:12:27 浏览: 55
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):
``` r
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。
相关问题
修改这段代码解决其中dep_time_ 与dep_time日期不一致的问题:flights_dt %>% mutate(dep_time_ = sched_dep_time + dep_delay * 60) %>% filter(dep_time_ != dep_time) %>% select(dep_time_, dep_time, sched_dep_time, dep_delay)
可以在 mutate() 函数中使用 lubridate 包中的函数进行时间格式的转化,如下所示:
```
library(lubridate)
flights_dt %>%
mutate(dep_time_ = ymd_hms(paste(year, month, day, sched_dep_time)) + dep_delay * 60) %>%
filter(dep_time_ != dep_time) %>%
select(dep_time_, dep_time, sched_dep_time, dep_delay)
```
这里使用 ymd_hms() 函数将 year、month、day 和 sched_dep_time 合并成一个时间格式,再加上 dep_delay 的分钟数,得到一个新的时间格式 dep_time_。然后对比 dep_time_ 和 dep_time 是否一致,最后选择需要的列。
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。