Hola, ¿qué tal?
Puedes probar
melt >> summarize >> dcast
Así no tienes que teclear el nombre de las 23 variables numéricas.
Un saludo,
Carlos J. Gil Bellosta
http://ww.datanalytics.com
El sáb., 10 feb. 2018 a las 17:41, Álvaro Hernández ()
escribió:
> Hola, Andrés:
>
> Con dplyr tienes todas
Hola, Andrés:
Con dplyr tienes todas las variantes de 'summarise' para hacer lo que
dices. Por ejemplo, puedes elegir en qué variables quieres aplicarlo con
'summarise_at' o definir una condición con 'summarise_if'.
* Para aplicar las funciones que definas sobre esas tres variables:
datos %
Buenas para tod@s, tengo una consulta para poder optimizar tiempos. Ejemplo
tengo el siguiente dataframe:
distrito<-c("A","A","A","B","B","B","C","C","C","A","A","B","B","C")
Sex<-c("M","F","M","F","M","F","M","F","M","F","M","F","M","F")
Edad<-c(25,36,25,25,25,19,36,39,36,65,54,25,28,28)
Ingreso<
