`dplyr` 是一个用于数据整理的 R 语言包,它提供了许多方便的函数来处理数据框(data frame)。在 `dplyr` 中,你可以使用 `filter()` 函数来筛选满足特定条件的行。如果...
> 0)) %>% print(n = 3) iris_df %>% filter_at(vars(Petal.Length, Sepal.Length), any_vars(. > 0)) %>% print(n = 3) iris_df %>% filter_if(is.numeric, all_vars(. < 5)) %>% print(n = 3) df <- tribble( ~A, ~B, ~C, 1, 2, 3, 4, 5, NA, 11, 12, 13,...
filter_at(mtcars, vars(starts_with("d")), any_vars((. %% 2) == 0)) 2、数据分组、汇总函数group_by、summarise 其他延展函数 group_by_all、group_by_if、group_by_at(将在后续文章中解析) group_by函数按照某个变量分组,对于数据集本身并不会发生什么变化,只有在与mutate(), arrange() 和 summa...
filter_at(vars(A, B, C), any_vars(!is.na(.) | . != 2 | . != 1 | . != 0)) df_total <- test %>% filter(!is.na(A) | A!= 2 | A!= 1 | A!= 0) %>% filter(!is.na(B) | B!= 2 | B!= 1 | B!= 0) %>% filter(!is.na(C) | C!= 2 | C!= 1 |...
filter(iris, Sepal.Length > 5 & Sepal.Length < 6) 筛选Sepal.Length列值等于5或者6的行 filter(iris, Sepal.Length %in% c(5,6)) 如果以为dplyr包只能对特定列进行操作那就错了!其对filter函数进行了补充,主要是filter_all,filter_at,filter_if三个函数,如筛选所有列中观测值都大于6的行 ...
最后我们可以使用filter函数,根据一个或多个逻辑数组(或生成逻辑数组的判断函数)筛选观测值。此外我们还可以使用mutate_all、mutate_at、mutate_if函数,对所有变量、对某些变量、对满足特定条件的变量,按照特定的判断函数进行筛选。此时我们除了使用常规的比较运算函数(如<、>、==等)、逻辑运算函数(如&、|、!等)、...
filter(iris, Sepal.Length %in% c(5,6)) 如果以为dplyr包只能对特定列进行操作那就错了!其对filter函数进行了补充,主要是filter_all,filter_at,filter_if三个函数,如筛选所有列中观测值都大于6的行 filter_all(mtcars, all_vars(. > 0)) 或者只有某一列中的观测值大于100即可 ...
软件包“dplyr”包含许多主要使用的数据操作功能,例如应用过滤器,选择特定列,排序数据,添加或删除列以及聚合数据。这个包的另一个最重要的优点是学习和使用dplyr函数非常容易。也很容易回想起这些功能。例如,filter()用于过滤行。 dplyr与基本R函数 dplyr函数处理速度比基本R函数快。 这是因为dplyr函数是以计算有效的方...
dplyr是一个R语言中用于数据处理和数据分析的包,它提供了一套简洁且一致的函数,用于对数据进行筛选、排序、汇总、变形等操作。在dplyr中,过滤器(filter)是一种常用的操作,用于根据特定条件筛...
,可以使用dplyr包中的filter()函数来实现。filter()函数可以根据指定的条件筛选出符合要求的观察值。 具体操作步骤如下: 1. 首先,确保已经安装了dplyr包,并加载该包:libr...