df <- df %>% mutate(delayed = actual_grad_date > expected_grad_date)解释这行代码

这行代码使用了`dplyr`包中的管道操作符`%>%`，它将数据框`df`传递给了`mutate()`函数进行变异。`mutate()`函数用于添加新的列或修改已有的列。

在这个例子中，`mutate()`函数使用`actual_grad_date > expected_grad_date`的逻辑表达式创建了一个名为`delayed`的新列，该列的值为逻辑值（TRUE或FALSE）。如果`actual_grad_date`的值大于`expected_grad_date`的值，则为TRUE，否则为FALSE。

因此，这行代码的作用是向数据框`df`添加一个名为`delayed`的新列，该列表示每个观测值的实际毕业日期是否晚于预期毕业日期。

相关问题

df <- df %>% mutate(delayed = actual_grad_date > expected_grad_date)解释这行代码，但是excel的列名为实际毕业日期与毕业日期

这行代码使用了dplyr包中的管道操作符"%>%"，在df数据框中添加了一个叫做delayed的新列，其中的值是根据实际毕业日期(actual_grad_date)是否晚于预期毕业日期(expected_grad_date)而确定的。如果实际毕业日期晚于预期毕业日期，则delayed列的值为TRUE，否则为FALSE。

在Excel中，可以使用IF函数来实现类似的功能。例如，可以在一个新列中使用以下函数：

=IF(A2>B2,TRUE,FALSE)

其中A2是实际毕业日期列的单元格，B2是毕业日期列的单元格。这个公式将返回TRUE或FALSE，表示实际毕业日期是否晚于预期毕业日期。

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.results` 数据框中的列名，`crps` 是其中一个列对应的数值。代码的大致意思如下：

- 按照 `type`、`model` 和 `source` 三列进行分组，计算每个组的 `crps` 列的均值。
- 对分组汇总结果进行列重命名，将 `model`、`source` 和 `type` 三列分别重命名为 `Model`、`Source` 和 `Type`。
- 对 `Source` 列进行变换，将值为 `"source_D"` 的行修改为 `"Decontaminated"`。

这段代码的目的可能是为了对一些模型在不同来源数据下的预测表现进行比较和汇总，得到每个模型在每个来源数据下的平均 CRPS 值。