我有一个数据框,为了处理它并创建一个包含感兴趣的行的新数据框,我执行下一个代码,效果很好:
arrivals <- arrivals[, c(2, 40:64)]
arrivals <- arrivals[complete.cases(arrivals), ]
medias <- rowMeans(arrivals[3:26])
# We select rows that we are interested in
map <- arrivals[c(44,165,40,84,111,158,26), ]
我想要一种使用管道来做到这一点的方法。
类似于:
map <- arrivals[, c(2, 40:64)] %>%
arrivals[complete.cases(arrivals), ] %>%
arrivals[c(44,165,40,84,111,158,26), ]
但是这不起作用。
最佳答案
逻辑与akrun相同。这里我们使用 na.omit
因此我认为我们不需要 na.rm = TRUE
来计算行平均值:
library(dplyr)
map <- arrivals %>%
select(2, 40:64) %>%
na.omit() %>%
mutate(medias = rowMeans(select(., 3:26))) %>%
slice(26, 40, 44, 84, 111, 158, 165)
关于r - 使用管道执行多个函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/68786057/