mutate_at(vars(LONGITUDE, LATITUDE), ~movmean(., n = 5, na.rm= TR UE)) ，movemean括号内第一个符号什么意思

时间: 2023-06-06 07:06:03 浏览: 85
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GA-Chromosome-.zip_Chromosome.java_chromosome

感谢您的问题。movmean括号内第一个符号指的是一个数据框中的某个变量，LONGITUDE和LATITUDE在这里分别被认为是数据框的变量名。 movmean函数会在这两个变量中分别采用移动平均计算方法来生成一个新的变量。其中n = 5表示使用5个数据点进行平均计算，na.rm=TRUE表示处理时忽略缺失值。
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mutate_at(vars(LONGITUDE, LATITUDE), ~movmean(., n = 5, na.rm= TR UE)) 请解释这段代码

这段代码使用了dplyr包中的mutate_at函数，作用是对LONGITUDE和LATITUDE变量进行处理。具体地，使用了zoo包中的movmean函数，对每个变量进行移动平均计算，n参数指定了移动窗口的大小，na.rm参数指定了是否忽略缺失...

mutate_at(vars(LONGITUDE, LATITUDE), ~movmean(., n = 5, na.rm= TR UE)) ，movemean前面的符号是什么意思

这个符号 "~" 是dplyr中的管道符号，它用于将操作应用于...在这里，"~movmean(., n = 5, na.rm= TRUE)"表示将"LONGITUDE"和"LATITUDE"变量传递给movmean函数，并指定参数n = 5和na.rm = TRUE来计算它们的移动平均值。

lung_time = case_when( cancer_lung == 1 ~ as.character(cancer_time_total), cancer_lung == 0 ~ as.character(dead))) %>% mutate(lung_time = replace_na(lung_time, "2020-12-31")) %>% as_tibble() %>% mutate(lung_time = as.Date(lung_time), lung_time = ymd(lung_time)) %>% mutate(lung_time = case_when( lung_time > "2020-12-31" ~ "2020-12-31", TRUE ~ as.character(lung_time))) %>% mutate(lung_time = as.Date(lung_time), lung_time = ymd(lung_time)) %>%

这是一个 R 语言中的代码片段，它首先根据肺癌的状态（cancer_lung）来确定肺癌患者的存活时间（cancer_time_total）或死亡时间（dead），然后将其转换为字符型变量并用 "2020-12-31" 替换缺失值。...

def fit(self, obs): self.obs = obs self.n_features = self.obs.shape[1] startprob = np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=self.n_states) startprob /= np.sum(startprob) self.model = GaussianHMM(n_components=self.n_states, startprob_prior=startprob,covariance_type='spherical', n_iter=1000) self.model.fit(obs) self.sparrows = [self.generate_random_params() for _ in range(self.n_sparrows)] self.sparrows /= np.sum(self.sparrows) self.scores = [self.calculate_score(p) for p in self.sparrows] for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) score = int(score) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: self.sparrows[j] = params self.scores[j] = score

- mutate：表示变异操作，是优化算法中的一种操作，包括对参数进行随机扰动或基于其他参数进行变换，以便生成新的解。 - best_score：表示最优解的得分，即当前已发现的最好的参数组合的分数。 - best_params：表示...

Error in mutate(): ℹ In argument: colour = case_when(...). Caused by error in case_when(): ! could not find function "case_when" --- Backtrace: ▆ 1. ├─pca.result %>% ... 2. ├─dplyr::mutate(...) 3. └─dplyr:::mutate.data.frame(...) 4. └─dplyr:::mutate_cols(.data, dplyr_quosures(...), by) 5. ├─base::withCallingHandlers(...) 6. └─dplyr:::mutate_col(dots[[i]], data, mask, new_columns) 7. └─mask$eval_all_mutate(quo) 8. └─dplyr (local) eval() Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 3 hidden frames.

这是一个R语言的错误提示，提示在mutate()函数中传递给color参数的case_when()函数出现了问题。错误可能是由于R包版本不兼容或语法错误引起的。您可以使用rlang::last_trace(drop = FALSE)函数查看错误的详细信息，...

Error in mutate(): ! Problem while computing ..1 = across(-ID, ~mean(., na.rm = TRUE)). i The error occurred in group 0: character(0). Caused by error in across(): ! Can't subset columns past the end. x Column ID doesn't exist. Run rlang::last_error() to see where the error occurred.

mutate(across(-ID, mean, na.rm = TRUE)) %>% distinct(ID, .keep_all = TRUE) df_new 在这个修改后的代码中，我们使用-ID来指定需要计算均值的列。然后，我们将na.rm = TRUE参数添加到mean()函数中...

Error in mutate(): ! Problem while computing ..1 = across(-ID, mean, na.rm = TRUE). i The error occurred in group 1: ID = "000001_0000001961_0001". Caused by error in across(): ! Can't subset columns past the end. x Column ID doesn't exist. Run rlang::last_error() to see where the error occurred.

mutate(across(-ID, mean, na.rm = TRUE)) %>% distinct(ID, .keep_all = TRUE) df_new 在这个修改后的代码中，我们使用-ID来指定需要计算均值的列。然后，我们将na.rm = TRUE参数添加到mean()函数中...

mutate_at如何使用

mutate_at(data,vars,funs,…) 其中，data表示要变形的数据集，vars表示要进行变形的列名，funs表示要应用的函数，可以是一个或多个函数，用逗号隔开，… 表示可以传递其他参数给应用的函数。 举个例子，比如我要...

R语言mutate_at

mutate_at(data, vars, function) 其中，data表示待操作的数据框，vars表示要进行操作的变量名称，可以用星号“*”来表示所有变量，function表示要对变量进行的操作函数，可以用lambda表达式（“~”）来表示。

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()

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...

library(dplyr) data <- data %>% mutate(startlabel = as.character(start.station.id), endlabel = as.character(end.station.id)) %>% group_by(start.station.id, end.station.id) %>% mutate(label = row_number()) %>% ungroup() %>% mutate(startlabel = ifelse(duplicated(startlabel), paste0(startlabel, ".", endlabel), startlabel), endlabel = ifelse(duplicated(endlabel), paste0(endlabel, ".", start.station.id), endlabel)) %>% group_by(start.station.id) %>% mutate(startlabel = dense_rank(startlabel)) %>% ungroup() %>% group_by(end.station.id) %>% mutate(endlabel = dense_rank(endlabel)) %>% ungroup() %>% mutate(startlabel = ifelse(is.na(startlabel), max(endlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), startlabel), endlabel = ifelse(is.na(endlabel), max(startlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), endlabel)) %>% select(-label)

12. mutate(startlabel = ifelse(is.na(startlabel), max(endlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), startlabel), endlabel = ifelse(is.na(endlabel), max(startlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), endlabel))...

R语言mutate_at使用案例

df1 <- df %>% mutate_at(vars(score1:score5), funs(ifelse(is.na(.), mean(., na.rm = TRUE), .))) 以上是一个简单的R语言mutate_at函数的使用案例，如果您有更多的问题，可以继续提问，我会尽力为您解答。

Error in mutate(): ℹ In argument: textrank.key = map(hire_words$word_tag, extract_keywords). Caused by error in map(): ℹ In index: 1. ℹ With name: text. Caused by error in keywords(): ! 不是所有的"keywords" %in% class(jiebar)都是TRUE

textrank_keywords(dt$word, relevant = str_detect(dt$tag, "^n"), ngram_max = 2) %>% keywords(jieba = wk) # 添加 jieba 参数 } 修改后的函数将在调用keywords()函数时，传递一个符合要求的jieba...

帮我优化这段代码map_dfr(files,~read_excel(.x) %>% mutate(lab=.x))%>%mutate( 长度1=as.numeric(长度1),长度2=as.numeric(长度2),长度3=as.numeric(长度3), 长度4=as.numeric(长度4),长度5=as.numeric(长度5),长度6=as.numeric(长度6))%>% mutate(长度1=case_when(is.na(长度1)~0, TRUE~长度1),长度2=case_when(is.na(长度2)~0, TRUE~长度2),长度3=case_when(is.na(长度3)~0, TRUE~长度3), 长度4=case_when(is.na(长度4)~0, TRUE~长度4),长度5=case_when(is.na(长度5)~0, TRUE~长度5),长度6=case_when(is.na(长度6)~0, TRUE~长度6))%>% mutate(total=长度1+长度2+长度3+长度4+长度5+长度6)%>% mutate(result=case_when(total < 100~ "<100", total >=100&total<200 ~"100~200", total>=200&total<300~"200~300", total>=300&total<400~"300~400", total>=400&total<500~"400~500", total>=500&total<1000~"500~1000", total>=1000&total<5000~"1000~5000")) %>% count(result) %>% write.csv(.,"室内长度.csv")

mutate_at(vars(starts_with("长度")), ~ifelse(is.na(.), 0, as.numeric(.))) }) df <- bind_rows(df_list) df %>% mutate(total = rowSums(select(., starts_with("长度")))) %>% summarize(n = n(), ...

query<-"select c.spmch,c.spid,a.rq,b.djbh from pf_djhz a,pf_djmx b,spkfk c where a.djbh=b.djbh and b.spid and a.rq>='2022-01-01' group by c.spmch,c.spid,b.djbh,a.rq order by c.spmch,b.djbh " e <-sqlQuery(conn,query) el<- e %>% mutate(month = format(rq, "%Y-%m"))

这段代码中的错误可能是由于在使用mutate()函数之前，没有将日期数据转换为R日期格式。请尝试使用as.Date()函数将日期数据转换为R日期格式，然后再使用mutate()函数。例如，你可以将代码修改为： query ...

举个例子帮我理解mutate_at函数

mutate_at(vars(a, b), list(~ . + 1, ~ tolower(.))) 上述代码中，vars(a, b)指定了要对哪些列进行变形，list(~ . + 1, ~ tolower(.))是一个函数列表，分别对应"a"和"b"列的变形操作。其中，~ . + 1...
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