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这里怎么了？这样做是可行的： filter(Species == "setosa") %>% 并产生：1 5.006 0.246means <- function(data, value){ value <- enquo(value) filter(Speci
浏览 0修改于2018-11-17得票数 0
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我试图使用tidyeval (非标准评估).Using基base编写一个围绕"lm“的函数，它的工作原理是： eval(lm(lm_formula, data = df, ...))但是，我还没有弄清楚如何使用tidyeval
浏览 1修改于2017-10-21得票数 5
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我似乎不知道如何在%$%中使用来自magrittr的tidyeval操作符。下面是这个问题的一个最少可复制的例子：library(magrittr)
#> am#> 19 13foo <- function(data, x) { print
浏览 0提问于2021-02-22得票数 0
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下面的函数按需要运行:可以将几个变量传递给group_by，而不需要将它们放入alist()或dplyr::vars中 expr_deparse %>% map(str_remove,"c\\(") %>% map(str_remove,"\\)
浏览 1修改于2022-01-17得票数 1
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代码块#1和#2是相同的，除了第14行。代码块#1使用print()调用，代码块#2使用View()调用。代码块#1工作正常。代码块#2给出了错误"Error in FUN(X[[i]], ...) : object 'cal.date' not found"。为什么？library(tidyverse)graph.data <- tibble(cal.date = as.Date(40100:40129, origin = "1899-12-30"),
rando
浏览 1修改于2018-11-12得票数 1
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我有一个将数据连接在一起的函数，然后应该取一列的平均值。 在这里，我可以连接数据，但我不确定如何以足够通用的方式对x.x和x.y列进行平均 library(dplyr)
b <- tibble(id = 1:3, x = 16:18)
full_join(df1, df2, by = "id") # i want to average x.x, and x.y
join_then_a
浏览 20提问于2020-11-04得票数 0
parent_function(graph.data, date = cal.date, variable = random_num, hor.line=8)
我想我没有使用正确的dplyr tidyeval
浏览 0提问于2018-11-12得票数 5
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我正在尝试使用tidyeval创建一个重复的列。在每个循环中，要复制的列的名称是不同的，并且是使用正则表达式获得的。
浏览 0修改于2020-07-16得票数 2
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我想使用dplyr >= 0.7移除列向量。data(mtcars)
head(select(mtcars, !!paste0("-", rem_cols)))
head(select_
浏览 5提问于2017-07-14得票数 6
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子设置，然后绑定按预期工作mtcars %>% select(!!!var) -> df1bind_rows(df1, df2)bind_rows( mtcars %>% select(!!!var)它在Error: only lists can be spliced中失败
浏览 4修改于2017-07-23得票数 2
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我正在编写一个通用的查找函数来对tibble执行。当我运行下面的代码时，我得到"Error: object 'x‘not found“请参阅下面的代码library(tibble)
x = 1:5, )
gLookup &l
浏览 0修改于2019-07-05得票数 0
我正在寻找一种基于list包中定义的R的tidyeval框架的简单的rlang构建方法。
浏览 3修改于2017-09-22得票数 1
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使用foo(c("b"))调用下面的函数。输出以内联方式显示。我已经提供了一个使用mutate的实例，它可以与filter进行对比。 #> b
#> [1] "symbol"
浏览 2提问于2017-09-07得票数 5
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my_df %>% my_df_$xLevels: V1 V4 V3 V2
但是我希望能够在函数中使用tidyeval
浏览 0提问于2018-09-11得票数 1
Hadley刚刚创建了新的工具，可用于将字符串作为dplyr谓词中的函数参数传递。我想知道它是否也可以与ggplot一起使用。library(magrittr) grouping_var_enc = enquo(grouping_var)
df2 = df1 %>% group_by
浏览 4提问于2017-07-14得票数 1
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如果我想使越界显式化，我可以像这样使用.data代词transmute(as_tibble(mtcars), cyl_plus_one = .data$cyl + 1)#> cyl_plus_one#> 1 7#> 3 5#> 5 9
#
浏览 0修改于2018-02-22得票数 5
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