2. filter()：筛选行 filter()函数用于根据条件筛选数据框中的行。它接受逻辑表达式作为参数，返回满足条件的行。R复制代码filtered_df <- filter(df, column1 > 10 & column2 == "value")3. arrange()：排序 arrange()函数用于对数据框的行进行排序。它可以根据一列或多列进行升序或降序排序。R复制代码...
接下来可以使用dplyr包中的函数来处理表格数据,常用的函数包括: filter():根据条件筛选行 data_filtered <- filter(data, column_name == value) 复制代码 select():选择指定的列 data_selected <- select(data, column_name1, column_name2) 复制代码 mutate():添加新列或修改现有列 data_mutated <- ...
这些函数内部可以使用 cur_column() 和 cur_group() 以访问当前列和分组键值。 .names 用来设置输出列的列名样式,默认为"{col}_{fn}" 2. across() 的用途 across() 支持各种选择列语法,与 mutate() 和 summarise() 连用,产生非常强大的同时修改/(多种)汇总多列效果; 也能与 filter() 连用,在限定列范...
假设你有一个数据框(data frame)或数据表(data table),其中包含一个名为"column_name"的列,你想要统计该列中特殊值的百分比。 使用dplyr的filter()函数筛选出特殊值所在的行。例如,如果特殊值为"value",可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 filtered_data <- filter(data, column_name == "value") ...
key = "Season",value = "lst") 分组统计 函数说明: group_by_all(.tbl, .funs = list(), ...) group_by_at(.tbl, .vars, .funs = list(), ..., .add = FALSE) group_by_if(.tbl, .predicate, .funs = list(), ..., .add = FALSE) ...
dplyr包中的select、filter、arrange、mutate、group_by、summarize函数,以及%>%管道操算符(pip operation),“then”的意思。 tidyr包中的gather、seperate、spread函数。 lubridate包中date型变量记录更新等操作。 1、dplyr包(select列选择、filter行选择、arrange排序、mutate新增、group_by分组统计、summarize汇总) ...
arrange()Sort the dataORDER BY join()Joining data frames (tables)JOIN mutate()Creating New VariablesCOLUMN ALIAS dplyr中主要方法的使用 filter系列:筛选出自己想要的数据 #安装与加载包 #直接使用内置的iris、mtcars数据集来演示 #iris数据集中,筛选Species为“setosa”,并且Sepal.Length大于5的样本 ...
library(dplyr) # 定义要筛选的列名和值的变量 column_name <- "Species" column_value <- "setosa" # 使用动态列名和动态值的过滤器 filtered_data <- iris %>% filter(!!sym(column_name) == column_value) # 打印筛选后的数据 print(filtered_data) 在上面的示例中,我们定义了column_name变量来存储要...
# filter value in 1 or 4 filter(tbl, value %in% c(1,4)) # A tibble: 2 × 2 # color value # <fctr> <int> # 1 blue 1 # 2 blue 4 # import data and change to tbl object order <- read.csv("dplyr-data/order.csv")
(datex)) %>% filter(!is.na(value)) %>% select(datex, id_station:value, month, year) %>% rename(date = datex) ##create a tibble giving summary datat by month and year pmsummary <- pmclean %>% group_by(id_parameter, year, month) %>% summarize("mean" = mean(value), "...