R语言使用apply函数和quantile函数计算dataframe中所有数据列的百分位数、通过设置probs参数计算百分位数 我们还可以使用apply()函数同时为多个列查找百分位数; 数据集的第n个百分位数是当所有值从最小到最大排序时,将前n%的数据值剪掉或者进行分割的那一个值。 最常用的分位数之一是第50%分位数,它代表数据集的中...
> # median and quartiles for each element (making use of "..." passing): > eapply(env, quantile, probs = 1:3/4) $logic 25% 50% 75% 0.0 0.5 1.0 $beta 25% 50% 0.2516074 1.0000000 5.0536690 $a 25% 50% 3.25 5.50 7.75 > eapply(env, quantile) $logic 0% 25% 50% 0.0 0.0 ...
# 定义一个结果的数据框> df<-data.frame()# 定义for循环=""> for(i in 1:nrow(x)){+ row<-x[i,] ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" ="" #="" 每行的值+="" =""><-rbind(df,rbind(c(sum(row[1],1)...
passing): > eapply(env, quantile, probs = 1:3/4) $logic 25% 50% 75% 0.0 0.5 1.0 $beta 25% 50% 75% 0.2516074 1.0000000 5.0536690 $a 25% 50% 75% 3.25 5.50 7.75 > eapply(env, quantile) $logic 0% 25% 50% 75% 100% 0.0 0.0 0.5 1.0 1.0 $beta 0% 25% 50% 75% 100% 0....
> eapply(env, quantile) $logic 0% 25% 50% 75% 100% 0.0 0.0 0.5 1.0 1.0 $beta 0% 25% 50% 75% 100% 0.04978707 0.25160736 1.00000000 5.05366896 20.08553692 $a 0% 25% 50% 75% 100% 1.00 3.25 5.50 7.75 10.00 mapply {base} mapply是sapply的多变量版本。将对...中的每个参数运行FUN函数...
#3)Measures of rank min(x) , quantile(x,0.25) , max(x) not_cancelled %>% group_by(year,month,day) %>% summarize( first = min(dep_time), last = max(dep_time) ) #4)Measures of position first(x) , nth(x,2) , last(x) ...
# 3)Measures of rank min(x) , quantile(x, 0.25) , max(x) not_cancelled %>% group_by(year, month, day) %>% summarize( first = min(dep_time), last = max(dep_time) ) # 4)Measures of position first(x) , nth(x, 2) , last(x) ...
FUN :the function to be applied: see ‘Details’. In the case of functions like +, %*%, etc., the function name must be backquoted or quoted. ... :optional arguments to FUN. 实战简介: 1、数学运算:sum, mean, quantile等 2、自定义函数 ...
在使用R语言进行数据分析时,我们发现一个重要的部分就是对数据的处理和转化。真正的统计建模以及数据可视化均有相应的函数来完成——需要我们把数据整理(tidy)成所用函数需要的格式。 摘自《R语言数据科学》 对于非开发者而言,所以大部分的数据分析师的大部分时间都是在转化数据。关于数据的转化(或者叫提取摘要)R 也...
test<-list(x=36:33,y=32:35,z=30:27)#返回值是列表,对列表中的每个元素(向量)求均值(试试方差var,分位数quantile)>lapply(test,mean)$x[1]34.5$y[1]33.5$z[1]28.5 sapply 比lapply 简单,也是处理列表或向量,但返回值为向量及矩阵。 代码语言:javascript ...