我尝试使用相同大小的数据替换使用select
选择的所有列。
可重复的例子是
library(tidyverse)
iris = as_data_frame(iris)
temp = cbind( runif(nrow(iris)), runif(nrow(iris)), runif(nrow(iris)), runif(nrow(iris)))
select(iris, -one_of("Petal.Length")) = temp
然后我收到错误
选择错误(iris,-one_of(" Petal.Length"))= temp:找不到 功能"选择"
感谢您提出任何意见。
答案 0 :(得分:1)
您想要绑定两个数据框的列,因此您只需使用bind_cols()
:
library(tidyverse)
iris <- as_tibble(iris)
temp <- tibble(r1 = runif(nrow(iris)), r2 = runif(nrow(iris)), r3 = runif(nrow(iris)), r4 = runif(nrow(iris)))
select(iris, -Petal.Length) %>% bind_cols(temp)
# or use:
# bind_cols(iris, temp) %>% select(-Petal.Length)
给你:
# A tibble: 150 × 8
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Width Species r1 r2 r3 r4
<dbl> <dbl> <dbl> <fctr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 5.1 3.5 0.2 setosa 0.7208566 0.1367070 0.04314771 0.4909396
2 4.9 3.0 0.2 setosa 0.4101884 0.4795735 0.75318182 0.1463689
3 4.7 3.2 0.2 setosa 0.6270065 0.5425814 0.26599432 0.1467248
4 4.6 3.1 0.2 setosa 0.8001282 0.4691908 0.73060637 0.0792256
5 5.0 3.6 0.2 setosa 0.5663895 0.4745482 0.65088630 0.5360953
6 5.4 3.9 0.4 setosa 0.8813042 0.1560600 0.41734507 0.2582568
7 4.6 3.4 0.3 setosa 0.5046977 0.9555570 0.22118401 0.9246906
8 5.0 3.4 0.2 setosa 0.5283764 0.4730212 0.24982471 0.6313071
9 4.4 2.9 0.2 setosa 0.5976045 0.4717439 0.14270551 0.2149888
10 4.9 3.1 0.1 setosa 0.3919660 0.5125420 0.95001067 0.5259598
# ... with 140 more rows
答案 1 :(得分:0)
我们可以使用->
将输出分配给&#39; temp&#39;
select(iris, -one_of("Petal.Length")) -> temp
答案 2 :(得分:0)
使用tidyverse
范例,您可以使用:
dplyr::mutate_at(iris, vars(-one_of("Petal.Length")), .funs = funs(runif))
虽然上面的示例会产生随机数的行为,但它可能不适合您的需求 - 我想您需要匹配功能和行temp
中的那个。
可以通过将iris和temp转换为长格式并使用*join
方法相应地连接和替换数据来完成。