优化cplow1000<- dplyr:::filter.data.frame(tianmao1, current_price < 1000)

你可以使用以下代码来优化cplow100的操作：

library(dplyr)

cplow1000 <- tianmao1 %>%
  filter(current_price < 1000)

这将使用`dplyr`包中的`filter()`函数过滤出`tianmao1`数据框中`current_price`列小于1000的行，并将结果存储在`cplow1000`数据框中。

相关问题

.topMenu ul li a .tianmao{ color: #c31414; }这串代码能改变字体颜色吗

这段 CSS 代码的作用是设置顶部菜单栏中，带有类名为 "tianmao" 的链接的文本颜色为红色（#c31414）。

但是，在这段代码中，您使用了一个空格来分隔 "a" 和 ".tianmao"，这会导致 CSS 将 ".tianmao" 视为 "a" 的后代元素。如果 ".tianmao" 实际上是 "a" 元素的类名，则需要将空格删除。

因此，如果您的 HTML 代码类似于以下示例：

<div class="topMenu">
  <ul>
    <li><a href="#">链接1</a></li>
    <li><a href="#" class="tianmao">链接2</a></li>
    <li><a href="#">链接3</a></li>
  </ul>
</div>

则以下 CSS 代码可以将 ".tianmao" 类的链接文本颜色更改为红色：

.topMenu ul li a.tianmao {
  color: #c31414;
}

注意，在 CSS 选择器中没有空格，表示 ".tianmao" 是 "a" 元素的类名，而不是 "a" 元素的后代元素。

利用R语言实现以下功能： 从天猫网站爬取的电视销售数据（tianmaoTV.xlsx）包含商品名称、商品描述、现价、原价、月销量、库存、店铺ID、店铺名称、评分、收藏数、累计评价数、毛重、品牌、电视类型和屏幕尺寸共15个变量。 （1）将数据读进R并保存为tianmao1数据集； （2）提取当前价格（current_price）小于1000的所有观测，保存到数据集cplow1000； （3）在数据集tianmao1中生成一个新列，将新列命名为stockclass：当库存stock等于0 时，stockclass的值为“无货”；当库存小于100，stockclass的值为“低库存”； 当库存大于等于100时，stockclass的值为“高库存”； （4）利用grep函数提取tianmao1的stock、stockclass两列，将其保存到stockc数据集中； （5）计算每个品牌的总销量（提示：利用group_by和summarise函数），把销量前十的结果保存到brandmount数据框里，用1-2个图显示不同品牌的销量之间的差异，并说明为什么选用此种类型的图；

以下是利用R语言实现以上功能的代码：

# 导入所需包
library(readxl)
library(dplyr)
library(ggplot2)

# (1) 读取数据
tianmao1 <- read_excel("tianmaoTV.xlsx")

# (2) 提取当前价格小于1000的所有观测
cplow1000 <- filter(tianmao1, current_price < 1000)

# (3) 生成stockclass变量
tianmao1 <- mutate(tianmao1, stockclass = case_when(
  stock == 0 ~ "无货",
  stock < 100 ~ "低库存",
  stock >= 100 ~ "高库存"
))

# (4) 提取stock和stockclass列保存到stockc数据集中
stockc <- tianmao1[, c("stock", "stockclass")]

# (5) 计算每个品牌的总销量并保存前十结果到brandmount数据框
brandmount <- tianmao1 %>%
  group_by(品牌) %>%
  summarise(总销量 = sum(月销量)) %>%
  arrange(desc(总销量)) %>%
  head(10)

# 绘制销量差异图
ggplot(brandmount, aes(x = reorder(品牌, -总销量), y = 总销量)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  xlab("品牌") +
  ylab("总销量") +
  ggtitle("不同品牌的销量差异图") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

我们选用了柱状图来展示不同品牌的销量差异，因为柱状图可以直观地比较不同品牌的销量大小，并且易于理解和比较。柱状图适用于展示离散变量（品牌）与连续变量（销量）之间的关系。通过对柱状图进行排序，可以清楚地看到销量前十的品牌，方便进行比较和分析。