在没有funs()的summarize_at()和summarize_all()中使用其他列作为函数的参数
在没有funs()的summarize_at()和summarize_all()中使用其他列作为函数的参数，可以通过使用tidyverse包中的mutate()和across()函数来实现。
mutate()函数用于创建新的变量，而across()函数用于在多个列上应用相同的操作。结合这两个函数，可以在没有funs()的情况下使用其他列作为函数的参数。
下面是一个示例代码：
library(tidyverse)
# 创建一个示例数据框
df <- tibble(
x = c(1, 2, 3),
y = c(4, 5, 6),
z = c(7, 8, 9)
)
# 使用mutate()和across()在没有funs()的情况下使用其他列作为函数的参数
df <- df %>%
mutate(new_col = across(c(x, y), ~ .x + z))
# 输出结果
print(df)在上述代码中，我们使用mutate()函数创建了一个新的列new_col，并使用across()函数在列x和y上应用了一个函数~ .x + z，其中.x代表当前列的值，z是另外一列的值。这样就实现了在没有funs()的情况下使用其他列作为函数的参数。
这种方法适用于各种数据处理和计算场景，例如根据其他列的值进行条件判断、计算新的指标等。
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我有一个非常大的数据集(265,874 x 30)，有三个有意义的组:年龄类别(1-6岁)、日期(5479个这样)和地理位置(4个总数)。每条记录都包含一个选择，加上27个计数变量。我想按每个分组变量分组，然后对结果子分组的27个变量采取一个colSums。我一直在尝试使用dplyr (v0.2)来完成这个任务，因为手动执行它最终会设置许多冗余的东西(或者使用循环来迭代分组选项，因为缺少一个优雅的解决方案)。
示例代码
countData <- sample(0:10, 2000, replace = TRUE)
dates <- sample(seq(as.Date("2
浏览 4提问于2014-05-20得票数 10
回答已采纳
我试图用dplyr和summarize_all来计算加权平均值。我见过类似的问题，特别是这篇文章：
这看起来很直截了当，但我一直得到一个对象“权重”，没有找到错误消息。
下面是一个可重复的例子：
data <- tibble::tribble(~group, ~weight, ~x1, ~x2,
1, 1, 3, 2,
1, 1, 4, 7,
1, 1, 1, 4,
2, 1, 2, 2,
浏览 2提问于2017-09-29得票数 0
回答已采纳
我有一个时间序列，大约有100个日期，每个日期有50个实体(如此5,000行)和50列(都是不同的变量)。如何筛选数据帧中的每一列(每个唯一日期)，以保持每个日期上每列值的前1/3。然后得到该组在那个日期的平均回报。谢谢。
我的数据组织如下，但每列中的数字都是随机的，就像"a“列中的数字一样(这是一个示例，实际数据有更多的列和更多的行)：
Date Identity Return a b c d e f... ...z
2/1/19 X 5 75 43 6
浏览 0提问于2019-03-13得票数 1
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好吧，我知道已经有很多相关的问题，但没有人回答我的特殊需要。
我想在一个有50列的表上使用dplyr“汇总”，我需要对这些列应用不同的摘要函数。
"Summarize_all“和"summarize_at”似乎都有一个缺点，即不可能对不同的变量子组应用不同的函数。
例如，让我们假设虹膜数据集将有50列，所以我们不想按名称来寻址列。我想要前两列的和，所有剩余列(在group_by(物种)之后)第三列和第一列的平均值。我怎么能这么做？
浏览 2提问于2018-02-23得票数 9
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当我在dplyr中使用group_by并进行总结时，我可以自然地将不同的摘要函数应用于不同的变量。例如：
library(tidyverse)
df <- tribble(
~category, ~x, ~y, ~z,
#----------------------
'a', 4, 6, 8,
'a', 7, 3, 0,
'a', 7, 9, 0,
'
浏览 1提问于2017-09-13得票数 16
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我得到了一组特别混乱的数据。其中有三列表示相同的因子变量-- focus1、focus2和focus3，其中数据的每个观测可能包含多个焦点，但它们并不是一个量值，即focus1中的焦点不一定比focus2的焦点更强。我需要将这三个变量扩展到综合焦点变量的每个可能级别的指示变量。为了做到这一点，我使用了下面的代码，昨天它在我的电脑上运行得很好，但我在办公室的mac上工作，现在我遇到了问题。
# Create focus variables
spr.focus<- y1 %>%
gather(foc_num, focus, starts_with("focus"))
浏览 4提问于2017-07-12得票数 0
1回答
在R中，在tidyverse中工作:我的数据源发生了变化。有一个专栏只出现了几个星期。当它是的时候，我想总结它。以iris为例，假设有时缺少Sepal.Width。从概念上讲，我想要一个这样的函数
library(tidyverse)
summIris <- function(irisDf){
irisDf %>%
group_by(Species) %>%
summarise_ifPresent(
Sepal.Length = mean(Sepal.Length),
Sepal.W
浏览 13提问于2019-12-05得票数 2
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有没有办法向summarize_at调用中添加额外的统计信息？例如
iris %>% group_by(Species) %>% summarise_at(vars(), funs(mean, sd))
将计算4列的平均值和标准差(总共8列)。假设我还想知道每组中有多少行。也就是说，类似于
# Below is not valid syntax
iris %>%
group_by(Species) %>%
summarise_at(vars(), funs(mean, sd)) + summarise(n())
如果上面的方法都不起作用，则可以使用
iri
浏览 8提问于2017-04-25得票数 5
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5回答
我试图在列中以及在整个dataframe中找到NAs的百分比：
我所评论的第一个方法给了我零，第二个没有注释的方法给了我一个矩阵。不知道我错过了什么。任何暗示都是真正的感激！
cp.2006<-read.csv(file="cp2006.csv",head=TRUE)
#countNAs <- function(x) {
# sum(is.na(x))
#}
#total=0
#for (i in col(cp.2006)) {
# total=countNAs(i)+total
#}
#print(total)
count<-apply(cp.2
浏览 5提问于2014-05-11得票数 12
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我有一个包含用户信息的数据集。对于特定的用户，我通常有多个行，其中包含或多或少完整的信息。我想根据First_Name、Last_Name、Street总结属于客户的所有行，同时保留其他列的所有信息，如果对特定列有两个唯一的观察，我希望用"，“来折叠它们。
这就是df的样子。
First_Name Last_Name Street Column1 Colum2 Colum_n
Mike Smith X abc ab a
Mike Smith X abc ad b
John Smit
浏览 0提问于2018-12-14得票数 3
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1回答
我现在有一个大型矩阵，72行和919列。
amatrix <- matrix(rexp(919, rate=.1), ncol=919, nrow=72)
由于这是一个包含的数据框架，在进一步分析之前，我必须先平均技术复制的值。技术复制是连续的(行)，分组为3。
是否有一种方法一次平均3行，生成一个新的矩阵，包括24行和919列？
到目前为止，我一直在手工完成这部分工作，并将数据导入R中。在R中，一定有办法做到这一点，但我找不到类似的答案。
浏览 0提问于2018-07-22得票数 2
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假设我有一个数据框架：
set.seed(123)
dat<-data.frame(x=letters[1:9],
y=rep(LETTERS[1:3], each=3),
v1=rnorm(9,1,2),
v2=rnorm(9,3,2),
v3=rnorm(9,5,6))
dat
x y v1 v2 v3
1 a A -0.1209513 2.1086761 9.2081354
2 b A 0.53
浏览 4提问于2020-08-04得票数 3
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我正在尝试捕获跨一堆变量的summarize_at操作。下面是一个愚蠢的例子： library(dplyr)
library(stringr)
starwars %>%
summarise_at(c("hair_color", "skin_color"),
~ sum(if_else(str_detect(., "brown"), 1, birth_year), na.rm = TRUE))
# A tibble: 1 x 2
hair_color skin_color
<d
浏览 75提问于2019-03-12得票数 3
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1回答
我有上面的数据，我想根据SalesInThousand变量的平均值来聚合一些变量。
我正在创建一个函数，并在一个循环中运行它，这样我就不会重复了。
以下是我正在做的事情：
vars <- factor(names(Marketing %>%
select(-MarketID , -LocationID ,
-AgeOfStore , -SalesInThousands)))
function1 <- function(x){
Sales_Aggregate <- Marketing %>%
group_by(x) %&
浏览 2提问于2017-11-28得票数 0
降水量为>= 2.5毫米的一天称为雨天。我可以使用下面的代码计算每个月的雨天 library(seas)
library(tidyverse)
library(zoo)
library(lubridate)
data(mscdata)
dat.int <- (mksub(mscdata, id=1108447))
dat.int %>%
as_tibble() %>% # for easier viewing
mutate(yearmon = as.yearmon(dat.int$date, "%b %y")) %>%
dp
浏览 18提问于2020-04-12得票数 0
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我想在一个列集合上使用dplyr::summarise_at，其中函数对象使用一个附加变量。
例如，考虑具有两个数值变量和一个指示符的下列数据框架。
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
t1 <- data.frame(lg = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE),
x1 = 1:4,
x2 = 5:8)
在dplyr::funs()内部使用summarise_at工作：
t1 %>% summarise_at(c("x1", "
浏览 0提问于2018-10-31得票数 1
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我想总结一下分组数据。对于某些列，我需要一个特定的聚合方法，在下面这里--例如，在d上连接字符串；对于其他列，我应用一个默认方法(在first下面)。我找到了一种方法，通过将带有特定方法的列分隔到另一个dataframe中来做到这一点。这是相当复杂的，5行代码，3组，如果我有更多像这样的列，或者其中一些是double类型的。我想知道是否有更简单的方法来做到这一点？例如，如果我们可以将first作为summarise_all的默认方法传递，而只将特定的方法传递给特定的列，那就太好了。我已经看过那些文档，并得出结论，那是不可能的。
require(dplyr)
df <- data.fra
浏览 2提问于2017-03-10得票数 0
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我有一个dataframe，其中一个列是一个矩阵，而不是一个向量，我想把它分成多个向量值列。
例如，这个
set.seed(101)
Df <- data.frame(x = runif(100),
y = round(runif(100)))
descriptives <- function(arg) c(mean(arg), median(arg), sd(arg))
results <- aggregate(x ~ y, data=Df, descriptives)
给我
> results
y x.1
浏览 0提问于2017-02-22得票数 2
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使用此示例数据：
library(tidyverse)
set.seed(123)
df <- data_frame(X1 = rep(LETTERS[1:4], 6),
X2 = sort(rep(1:6, 4)),
ref = sample(1:50, 24),
sampl1 = sample(1:50, 24),
var2 = sample(1:50, 24),
meas3 = sample(1:50, 24))
浏览 0提问于2017-08-26得票数 6
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2回答
我有54,000行和500列的数据，但是特定列"policy number“中的许多值具有相同的保单编号，因为数据集包括任何时候货币价值发生变化(但最重要的100列具有相同的值)。(主数据集命名为Home) 数据集示例： Total Claim Claim number Type of Loss Date .....
$45,000 3500 Fire 2001 ....
$45,000 3500 Fire 2002 ....
$45,000
浏览 26提问于2020-06-10得票数 0
对于数据框架，我使用dplyr来聚合一些列，如下所示。
> data <- data.frame(a=rep(1:2,3), b=c(6:11))
> data
a b
1 1 6
2 2 7
3 1 8
4 2 9
5 1 10
6 2 11
> data %>% group_by(a) %>% summarize(tot=sum(b))
# A tibble: 2 x 2
a tot
<int> <int>
1 1 24
2 2 27
这太完美了。但是，我想为此创建一个
浏览 10提问于2018-01-02得票数 16
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这很好用：
> mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarize_at(vars(disp, hp), weighted.mean)
# A tibble: 3 x 3
cyl disp hp
<dbl> <dbl> <dbl>
1 4.00 105 82.6
2 6.00 183 122
3 8.00 353 209
但是现在我想使用mtcar中的一个列作为weighted.mean的w参数。可悲的是，显而易见的尝试失败了：
> mtcars %>%
浏览 0提问于2018-03-20得票数 4
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这是我的资料。我想做的是，如果基因列有重复值(例如CASZ1)，那么我想得到每个样本列的平均值。
输入数据
输出数据
我在谷歌上搜索并尝试了一下，但我还是想得到一个答案。我很抱歉问了这样一个问题，看上去就像家庭作业。
我的代码
data %>% group_by(gene) %>% summarise(avg = mean(colnames(data)) --- error...
浏览 0提问于2018-08-31得票数 2
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1回答
我有一个像这样的数据框架。列名和列数将不一致(有时“C”将不存在，而其他时候“D”、“E”、“F”可能存在，等等)
# name and number of columns varies...so need flexible process
A <- c(1, 2, 1, 2, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 4, 3, 1, 2, 2, 1, 2, 4, 8)
B <- c(5, 6, 6, 5, 3, 7, 2, 1, 1, 2, 7, 4, 7, 8, 5, 7, 6, 6, 4, 7)
C <- c(9, 1, 2, 2, 1, 4, 5, 6, 7, 8,
浏览 1提问于2017-05-12得票数 0
回答已采纳
3回答
我有这样的数据
df <- data.frame (
cancer = c(1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0),
CVD = c(0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0),
diab = c(0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0),
stroke = c(0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0),
asthma = c(0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0),
LTC_count = c(1, 2, 2, 1, 4, 3, 0, 0, 2, 0))
我的数据要大得多，大约。一百万
浏览 1提问于2018-11-21得票数 1
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我有一个像下面这样的数据框，
Date Bradford Leeds Exeter Carlisle Bristol
1 2012-03 58 115 36 26 141
3 2012-04 140 302 100 70 348
8 2012-05 105 238 77 55 284
12 2012-06 107 239 77 53 288
16 2012-07 142 319 99
浏览 0提问于2017-03-20得票数 0
2回答
我有一个数据框架，我试图用一个名为"id“的组列来折叠一组列，但是我得到了很多NA值。是否有一种方法可以删除NA，或者只使用粘贴函数中的唯一值？
df<- data.frame(id=c(1, 1, 2, 3, 3, 3),
bar=c('a', 'b', 'a', 'b', 'c', 'NA'),
foo=c('NA', 'b', 'a', 'b',
浏览 1提问于2018-11-16得票数 2
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? 我是R的新手，我想对行业进行分组，然后根据黄色框中的变量添加O-V-G和N/A。我如何才能有效地做到这一点，我应该使用摘要吗？ 我现在正在使用这个库 library(tidyverse)
library(lubridate)
library(readxl)
df <- read_xlsx("Testdata.xlsx")
浏览 16提问于2020-03-18得票数 0
4回答
我的问题建立在一个之上，它施加了一个额外的约束，即每个变量的名称应该只出现一次。
考虑一个数据框架
library( tidyverse )
df <- tibble( potentially_long_name_i_dont_want_to_type_twice = 1:10,
another_annoyingly_long_name = 21:30 )
我想将mean应用于第一列，sum应用于第二列，而不需要不必要地键入每个列名两次。
正如我上面链接的问题所示，summarize允许您这样做，但要求每个列的名称显示两次。另一方面，summarize_at允
浏览 0提问于2019-04-11得票数 4
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1回答
我有一个有超过19万行的dataframe，有点像这样：
library(tibble)
mydf <- tribble(~col1, ~col2, ~col3, ~col4, ~col5,
"A", 16, 45, 53, 35,
"A", 17, 12, 54, 12,
"A", 19, 12, 54, 35,
"B", 10, 87, 55, 22,
"B", 10, 87,
浏览 4提问于2020-03-20得票数 0
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我试图使用R和dplyr使用隐式列名来执行条件求和。所以从
> df <- data.frame(colA=c(1,2,1,1),
+ colB=c(0,0,3,1),
+ colC=c(0,1,2,3),
+ colD=c(2,2,2,2))
> df
colA colB colC colD
1 1 0 0 2
2 2 0 1 2
3 1 3 2 2
4 1 1 3 2
我正
浏览 4提问于2017-12-29得票数 1
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2回答
我有一个dplyr问题:如何在不手动写出每一列的情况下对每一列使用transmute？例如，有没有像transmute_each()这样的东西
我想做以下事情:使用dplyr，我想获得下面MWE的每一列的z得分：
tickers <- c(rep(1,10),rep(2,10))
df <- data.frame(cbind(tickers,rep(1:20),rep(2:21),rep(2:21),rep(4:23),rep(3:22)))
colnames(df) <- c("tickers","col1","col2",&
浏览 3提问于2015-09-23得票数 7
1回答
我有两个数据帧a和b，如下所示
a
Split of Alternate Apr 2017 May 2017 Jun 2017 Jul 2017 Aug 2017 Sep 2017 Oct 2017 Nov 2017 Dec 2017 Jan 2018
1 Black Menthol 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.03
2 Gold 0.07 0.07 0.08 0.07
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
我有一个背景数据文件和一个实验数据文件。我需要的是从背景文件中计算colMeans，并从实验数据中减去相应的平均背景读数。
这在base r中很简单：
dataField1 <- "someField"
dataField2 <- "someField2"
ctrlMeans <- colMeans (read.csv ("ctrl.csv"))
exprData <- read.csv ("expr.csv")
exprData [, c(dataField1, dataField2)] <- ex
浏览 10提问于2017-07-12得票数 0
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2回答
如何在函数中使用命名变量
、、、
假设下面的虚拟数据帧：
dt <- data.table(A=c("a", "a", "a", "b", "b", "b", "c", "c", "c", "d", "d", "d"),
B=c("e", "e", "e", "e", "e", "e", "f"
浏览 24提问于2018-06-29得票数 1
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5回答
我在dplyr-语法上有点困难。我有一个包含不同变量和一个分组变量的数据框。现在，我想使用R中的dplyr计算每组中每列的平均值。
df <- data.frame(
a = sample(1:5, n, replace = TRUE),
b = sample(1:5, n, replace = TRUE),
c = sample(1:5, n, replace = TRUE),
d = sample(1:5, n, replace = TRUE),
grp = sample(1:3, n, replace = TRUE)
)
df %&g
浏览 89提问于2014-02-08得票数 167
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2回答
我有一个函数，它使用dplyr来总结一个变量。我希望能够将摘要函数的名称作为参数传递。下面的方法起作用(使用match.fun)。我想知道是否有更好/更简单的方法？
exampleFunction <- function(df, var, function_name, ...){
var <- enquo(var)
apply_some_function <-function(data, function_name, ...){
FUN <- match.fun(function_name)
FUN(data,...)
}
results <- d
浏览 1提问于2018-03-20得票数 1
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我正在编写一个在R中非常不干燥的dplyr链，我需要在上调用上的许多列的函数，这对我来说很有帮助，对于每个调用都没有一行代码。我需要计算百分位数的dataframe列有以下模式：
regions <- c("atr2", "sht2", "mid2", "lng2", "all2", "sht3", "lng3", "all3")
suffixes <- c("Made", "Att", "AttFreq",
浏览 1提问于2019-01-16得票数 1
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2回答
是否有一种方便的方法可以让dplyr::summarize_all()以更易读的格式输出结果，而不必在事后手动重新排列？
最终，我希望能够更容易地将汇总的输出移植到Word等表中。
我想避免做像下面这样的事情。
谢谢
示例：
library(dplyr)
library(e1071) # for skewness() function
# make fake data
a <- rnorm(20)
b <- rnorm(20)
c <- rnorm(20)
x <- rnorm(20)
y <- rnorm(20)
z <- rnorm(20)
# cre
浏览 2提问于2017-11-16得票数 2
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3回答
我在R有一个叫做食物的数据：
foodID calories fat protein
123 0.5 0.4 0.9
432 0.65 0.3 0.7
123 0.32 0.6 0.5
983 0.82 0.2 0.6
我正试图让增加卡路里和蛋白质列的，foodID。
我试过：
cal_pro <- aggregate(food[2,4], list(food$foodID), function(df) mean(df))
但是，我似乎不能用食物2，4
浏览 0提问于2019-04-12得票数 0
我有一个在R中有以下结构的星火数据表:-
Var1----- Var 2----- Var 3 ------- Var 4----- Group
98.64---- 32.35---- 11906.91-- 08.65----- A
94.83---- 29.36---- 17287.57-- 06.01----- B
99.94---- 35.36---- 30411.85-- 08.82----- C
99.45---- 34.58---- 18267.26-- 10.09-----
浏览 2提问于2017-09-01得票数 1
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我已经尝试了所有的东西，但找不到任何对我的数据有用的东西。
我有80,000行数据，我想写一些代码--平均每5行--而且很明显，代码行少了5倍。
timestamp curr_proc_units entitled_cycles capped_cycles
1481000580 2016-12-05 23:03:00 1 512269820 17400328
1481000640 2016-12-05 23:04:00 1 511754172 15196426
1
浏览 1提问于2017-03-08得票数 0
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1回答
我正在处理一个包含许多变量的数据集，其中的结构作为字符。
A =字符B_1=字符(一些空白单元格)B_2=字符(一些空白单元格)B_3=字符(一些空白单元格)<//代码>H19<//代码>B_4=字符(一些空白单元格)<代码>H 210<//代码><代码>F 211</代码>
通过组合选定的变量组合，我创建了另一个变量：
var1 <- "A|"B_"var2 <- "B_"var3 <- "A"
下面的代码可以正常工作，直到group_by行和pi
浏览 4提问于2020-08-08得票数 1
2回答
我刚开始学习R，有如下所示的数据表
obj= c('A','A','A','A','A','A','A','A','A')
x=c('Poor','Good','Good','Good','Poor','Poor','Poor','Good','Poor')
y=c('High&
浏览 2提问于2018-07-25得票数 1
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随着dplyr从0.7版本开始，以下划线结尾的方法，比如summarize_，quosure，已经被弃用了，因为我们应该使用group_by_。 请参阅：https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/programming.html 我正在尝试使用quo和!！来实现下面的示例。 工作示例： df <- data.frame(x = c("a","a","a","b","b","b"), y=c(1,1,2,2,3,3), z
浏览 82提问于2017-10-25得票数 11
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我想要创建一个函数，它可以改变在...具有由度量参数指定的特定度量。我在函数中使用了mutate_at，并希望它将变量重命名为"var.functionname“。函数如下： seasonAggregator <- function(.data, ..., metric = "sum") {
# all variables in ... will be accumulated
metric <- sym(metric)
name <- ensym(metric)
print(paste0("Metric for accumul
浏览 11提问于2019-03-21得票数 1
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我试图使用带有自定义函数的summarize_at()对多个列进行总结。我坚持的部分是函数ssmd()，它是从group_by()创建的组中获取一个值向量，以及从这个组外部获取另一个值向量。
在下面的示例中，x应该是Month设置的每一组值的向量(根据当前组的不同而变化)，而y应该是Month == 5的固定值集。
# custom function
ssmd <- function(x, y){
(mean(x, na.rm = TRUE) - mean(y, na.rm = TRUE)) / sqrt(var(x, na.rm = TRUE) + var(y, na.rm = T
浏览 4提问于2020-04-15得票数 0
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这看起来应该很容易，但我很困惑。我已经掌握了用dplyr 0.7编程的粗略窍门，但是我很难用它来编程:如果我想要编程的变量是一个字符串，我如何用dplyr编程呢？
我正在抓取一个数据库，出于各种原因，我想总结一个变量，我将知道它的位置，但不知道它的名称(我想要的始终是提供的表的第一列，但是存储在该列中的变量的名称将根据被刮的数据库而有所不同)。要使用iris作为示例，假设我知道我想要的变量在第一列中
library(tidyverse)
desired_var <- colnames(iris)[1]
print(desired_var)
"Sepal.Length"
浏览 4提问于2017-07-22得票数 2
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我想总结跨多个列的数据，基于除以外的所有行(行除外)，这些行在一个单独的分组变量列中具有一定的值。例如，在下面的df中，我希望根据未分配给与给定行匹配的集群的行的值，获取A、B、C、D和E的中间值。
df = data.frame(cluster = c(1:5, 1:3, 1:2),
A = rnorm(10, 2),
B = rnorm(10, 5),
C = rnorm(10, 0.4),
D = rnorm(10, 3),
浏览 0提问于2018-11-15得票数 2
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我的数据如下所示(尽管在大约12年的时间里有数千个样本站点)：
library(tidyverse)
df <- tribble(~Year, ~Sample, ~Total_A, ~Total_B, ~Total_C,
2000, 'Riverside', 990, 08, NA,
2000, 'Pasadena', 887, 101, 78,
2000, 'Goleta', 786, NA, NA,
2001, 'Riverside&
浏览 1提问于2017-10-06得票数 1
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