mutate(liver_time = replace_na(liver_time, "2020-12-31")) %>% as_tibble() %>%

时间: 2024-04-25 10:26:52 浏览: 21
这是一个数据预处理的管道操作,它包含三个函数: 1. mutate 函数:用于创建或修改数据框中的变量(列)。在这个例子中,它用于创建一个名为 liver_time 的新变量,并使用 replace_na 函数将其中的缺失值替换为 "2020-12-31"。 2. as_tibble 函数:用于将数据框(或其他数据类型)转换为 tibble 格式。这个函数可以使数据更容易查看和操作。 3. %>% 运算符:用于将前一个函数的输出作为后一个函数的输入。这个符号可以使代码更加简洁和易读。 将这三个函数组合起来,就可以对数据进行预处理,并将其转换为 tibble 格式。
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mutate(liver_time = as.Date(liver_time), liver_time = ymd(liver_time)) %>% mutate(liver_time = case_when( liver_time > "2020-12-31" ~ "2020-12-31", TRUE ~ as.character(liver_time))) %>%

这是一个使用dplyr包进行数据处理的管道操作,主要包含以下几个步骤: 1. 将liver_time列转换为Date类型,使用as.Date函数。 2. 将liver_time列转换为年月日格式,使用lubridate包的ymd函数。 3. 使用case_when函数进行条件判断,如果liver_time大于"2020-12-31",则将其替换为"2020-12-31",否则将其转换为字符型。 4. 最后使用mutate函数将处理后的结果保存到liver_time列中。 总之,这段代码的作用是将数据框中的liver_time列转换为日期类型并进行处理,使其符合数据分析的需求。

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。接下来,将字符型变量转换为日期型变量,并将其限制在 "2020-12-31" 之前的时间范围内。最后,将日期型变量再次转换为字符型变量并存储在变量 lung_time 中。

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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()

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