distinct函数用于消除重复行 y=rbind(head(mydata), head(mydata))dim(y)x1<- dplyr::distinct(y)dim(x1) 1. 2. 3. 4. 在此数据集中,我们取前6行重复一次共12行,去冗余返回6行 实例4:基于单个变量删除重复行 .keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其他变量。 x2<- dplyr::distinct(mydata, Inde...
group_by(class) %>% summarise(hwy_qs = quantile(hwy, qs, na.rm =TRUE), q = qs) %>% pivot_wider(names_from = q, values_from = hwy_qs, names_prefix ="q_") # 分组统计 mpg %>% count(class, sort =TRUE) mpg %>% group_by(hwy_level = cut(hwy, breaks = c(10,20,30,40...
也能与 group_by(), count() 和 distinct() 连用,此时 .fns 为 NULL,只起选择列的作用。 across() 函数的引入,使得可以弃用那些限定列范围的后缀: _all, _if, _at: across(everything(), .fns): 在所有列范围内,代替后缀 _all across(where(), .fns): 在满足条件的列范围内,代替后缀 _if across...
count():计数 slice():行切片。slice_max();slice_head() distinct():删除重复行 bind_cols(),bind_rows():按列或者按照行连接数据框 进阶函数 across()函数 用于在多个列上应用相同的变换操作。它可以方便地对多个列进行相同的数据操作,减少了繁琐的代码重复。 # 使用mutate函数对iris数据集中的Sepal.Lengt...
tally是一个很方便的计数函数,其根据最初的调用而决定下一次调用n或者sum(n)。它还有其他的小伙伴比如count和n,都是计数家族的。 > iris%>%group_by(Species)%>%tally Source: local data frame [3 x 2] Species n 1 setosa 50 2 versicolor 50 ...
n_distinct():返回不同的观测个数 first():返回第一个观测 last():返回最后一个观测 nth():返回n个观测 分组: group_by() 当对数据集通过group_by()添加了分组信息后,mutate(),arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作。
ggplot(delay, aes(dist, delay)) + geom_point(aes(size = count), alpha = 1/2) + geom_smooth() + scale_size_area() 更多例子见 vignette("introduction", package = "dplyr") (7)一些汇总时的小函数 n(): 计算个数 n_distinct(): 计算 x 中唯一值的个数. (原文为 count_distinct(x), ...
Python 提供了各种方法来操作列表，这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值...
使用dplyr的group_by函数将数据框按照每n行进行分组。这里的n可以是任意正整数,表示每n行为一组。 代码语言:txt 复制 df_grouped <- df %>% group_by(group = rep(1:(nrow(df) %/% n), each = n, length.out = nrow(df))) 使用dplyr的mutate函数计算每个分组的标准偏差。这里假设需要计算的列名为...
group_by(dest) %>% summarize(count = n(),dist = mean(distance, na.rm = TRUE),delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)) %>% filter(count > 20, dest != "HNL") (4)用参数“na.rm = TRUE”在计算前去除缺失值,如: flights %>% ...