利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析,及为后续数据建模创造环境;本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by、select、summarise。 1、数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 #filter(.data=,condition_1,condition_2)#将返回相匹...
dplyr 是一个R语言的包,用于数据处理和操作。它提供了一组易于使用的函数,包括filter()和group_by(),用于数据筛选和分组操作。 filter()函数用于基于给定条件筛选数据集。它可以根据指定的逻辑表达式过滤数据,只保留符合条件的观测值。例如,可以使用filter()函数选择一个数据集中满足某个条件的行。 group_by()函数...
filter(mtcars, mpg > 20) filter(mtcars, mpg > 20 | cyl == 6) R语言中或、且、非等逻辑用语的符号分别为|、&、!。select和filter函数对标于base包中的同一个函数subset subset(x, subset, select, ...) subset参数实现filter函数的功能,select参数实现select函数的功能。subset...
dplyr 包中的常用函数,很多都支持 .by 参数,包括: mutate(.by = ) summarise(.by = ) filter(.by = ) slice(.by = ) reframe(.by = ) slice_head(by = )、slice_tail(by = ) slice_min(by = )、slice_max(by = ) slice_sample(by = ) 3. .by / by 和 group_by() 的区别 如果你...
filter/slice——选择行 arrange——对行排序 mutate——修改列/增加列 summarize——数据聚合运算 它们都可以与 group_by——分组 结合使用,以改变数据操作的作用域: 是作用于整个数据框,还是作用于数据框的每个分组。 上述函数组合使用,可以实现各种数据操作,不管是简单的,还是复杂的,都可以很好处理。
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() 返回行的子集 arrange() 根据一个或多个变量对行排序。 mutate() 使用已有数据创建新的列 summarise() 对各个群组汇总计算并返回一维结果。 Tips: 1、select() Dplyr包有下列辅助函数,用于在select()中选择变量: starts_with("X"): 以 "X"开头的变量名 ...
我们采用dplyr包中的filter()函数,进行缺失数据的删除。脚本输入代码: myFlights <- filter(myFlights,!is.na(dep_delay),!is.na(arr_delay)) myFlights 由图可知,我们首先采用is.na()函数找出缺失值,再采用逻辑运算符“!X”将限定有效数据,最后用filter()函数“过滤”得到有效数据,成功地删除了缺失数据(由...
filter()按值筛选观测 arrange()对行进行重新排序 select()按名称选取变量 mutate()使用现有变量的函数创建新变量 summarize()将多个值总结为一个摘要统计量 这些函数都可以和group_by()函数联合起来使用,group_by()可以改变以上每个函数的作用范围,让其在整个数据集上的操作变为在每个分组上分别操作,这五个函数的...
subset(transform(consumer_complaints,date_diff=date_sent_to_company-date_received),date_diff>0),...