group_by函数用于数据分类 summarise或summarize函数在新数据框中汇总数据,对标于stats包中的aggregate函数 mutate函数用于在原数据框中修改变量或生成新变量,在group_by函数后使用也可实现汇总功能,对标于base包中的transform函数 transmute函数只保留新生成的变量,相当于生成新数据框 summarise函数的新数据框中除了新生成的...
"average"是相同元素都取该组中的平均水平,该水平可能是个小数。 "random"是相同元素随机编排次序,避免了“先到先得”,“权重”优于“先后顺序”的机制增大了随机的程度。 > rank(t <- c(6.8, 8.1, 7.2)) [1] 1 3 2 示例二:找出大于某个阈值的所有分组: > popular_dests <- flights %>% + grou...
此处为0,说明没有NAzgyb1%>%group_by(group)%>%summarize(average=mean(totalsum))#计算各组平均费用mean(zgyb1$totalsum)#计算总平均值
创建新行:根据汇总结果,可以使用mutate函数创建新的行,并将汇总结果填充到新行中。例如,可以使用以下代码创建新行并填充汇总结果:data <- data %>% mutate(new_row = c("Total", "Average"), value = c(total, average)) 在这个过程中,可以根据具体需求进行更多的数据处理操作,如筛选、排序等。
一般很少单独使用summarise(),而是配合group_by()函数使用。这样就从对所有数据统计变成对每个分组进行统计,有助于直观了解组与组之间的差异。 当你在分组数据上使用dplyr的动词函数时,它们会自动应用的每个分组上。例如,我们将相同的代码应用于按日期分组的数据中,我们将获得每个日期的平均延迟。
rank(x, ties.method = c("average", "first", "last", "random", "max", "min")) 参数说明: x:要进行排名的向量或数据框。 ties.method:指定当出现相同值时的处理方法。可选值包括: "average":相同值的排名取平均值。 "first":相同值的排名取第一个出现的位置。 "last":相同值的排名取最后一个...
Machine <- c("CO2","CO6","CO3","CO6","CO2,CO6","CO2,CO3,CO4","CO2,CO3","CO2","CO2","CO6","CO3","CO6","CO2,CO6","CO2,CO3,CO4","CO2,CO3","CO2") df <- data.frame(ID,ToolID,Step,Measurement,Passfail,Points,Average,Sigma,Tool,Dose,Machine) ...
group_by(PN, GOT, HID) %>% # create two columns with the sum and length of TC in each group which you can use later # for average calculation summarize(new = n_distinct(PC1), n = n(), TC_sum = sum(TC)) %>% group_by(PN, GOT) %>% ...
average_price = mean(oprice), Max_Month = max(omonth)) # A tibble: 6 × 4 # oyear yearly_price average_price `max(omonth)` # <chr> <dbl> <dbl> <chr> # 1 2009 262627.5 34.13850 12 # 2 2010 967429.2 52.23982 12 # 3 2011 1380636.6 51.35342 12 ...
当然,我们也可以对各分组的数据块分别求概述性统计量。在dplyr中使用group_by()函数,data.table中指定by参数即可: head(hospital_spending_DT[,.(mean=mean(Avg.Spending.Per.Episode..Hospital.)),by=.(Hospital)]) mygroup= group_by(hospital_spending,Hospital) from_dplyr = summarize(mygroup,mean=mean(...