在这篇文章中,我们将学习如何使用R编程语言中的dplyr对每个组应用一个函数。R语言中的dplyr包用于数据操作和修改。该包可以通过以下命令下载并安装到工作空间。install.packages("dplyr") R Copy什么是tibbletibble是R语言中一种类似于数据框架的结构,它包含以表格结构排列的行和列。它说明了数据框架的列的数据类型...
使用rowSums对每行求和（rowwise适用于任何聚合，但速度较慢）
例如,假设我们要将df中的"column1"列的每个元素都加1,并将结果保存到新的列"new_column"中,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 df <- df %>% mutate(new_column = column1 + 1) 在这个例子中,mutate()函数将df中的"column1"列的每个元素都加1,并将结果保存到新的列"new_column"中。 ...
dplyr_data-wrangling-cheatsheet(R语言 dplyr 学习神器)
使用rowSums对每行求和（rowwise适用于任何聚合，但速度较慢）
.fns:Functions to apply to each of the selected columns. Possible values are:• Afunction,e.g. ‘mean’. • A purrr-style lambda,e.g. ‘~mean(.x,na.rm=TRUE)’ • A namedlistof functions or lambdas,e.g.list(mean=mean,n_miss=~sum(is.na(.x)). Eachfunctionis ...
df["tim.col.1"] <- lapply(df["tim.col.1"],function(x) x-date.zero) df["tim.col.2"] <- lapply(df["tim.col.2"],function(x) x-date.zero) df["tim.col.3"] <- lapply(df["tim.col.3"],function(x) x-date.zero) 现在。 我猜测所有这些都可以轻松地以更好的方式使用lapply或...
data.table uses familiar base function lapply(), whereas dplyr introduces *_each() along with a bunch of functions to funs(). data.table's := requires column names to be provided, whereas dplyr generates it automatically. In case (b), dplyr's syntax is relatively straightforward. Improving...
例如,如果参数数据帧df_params中有两列"column_name"和"condition",分别表示要操作的列名和筛选条件,可以使用以下代码生成dplyr参数: 代码语言:txt 复制 df_result <- df_data %>% filter(df_params$column_name == df_params$condition) 上述代码中,使用filter()函数根据参数数据帧中的"column_name"和"...
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