用法:select(.data, ...) 与之前讲解的filter有所不同,select是筛选变量的,而filter是筛选样本集。 应用场景:假设数据存于宽表中(比如有100个变量的表),而你仅需要其中几个变量。而select的关键在于”...“的判断条件 1library(tidyverse)#直接加载tidyverse,使用iris、mtcars数据集来演示 2#mtcars数据集中,筛选...
contains("X"): 包含 "X"的变量名 matches("X"): 匹配正则表达式“x"的变量名 num_range("x", 1:5): 变量名为 x01, x02, x03, x04 and x05 one_of(x): 出现在字符向量x中的所有变量名 在select()中直接使用列时不需要引用"",但使用上述辅助函数时必须引用""。 2、filter() R 有一系列逻...
filter(flights, month == 1, day == 1) # 这里,flights是数据框,“month == 1, day == 1”是筛选条件 (2)如果想保存筛选结果,就需要使用赋值操作符 <-(“Alt”+“-”快捷输入)将结果保存在一个变量中,如: jan1 <- filter(flights, month == ...
3filter() 4group_by() 多级分组 重新分组 取消分组 5summarise() 6distinct() 7arrange() 1介绍 dplyr是一个R语言包,它提供了一组用于进行数据操作和转换的函数。下面是一些dplyr包中常用的函数及其作用: mutate(): 创建新的计算变量 filter(): 根据条件选择行 select(): 选择列 arrange(): 按照指定的列...
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() 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 ...
`dplyr` 是一个用于数据处理的 R 语言包,它提供了许多方便的函数来操作数据框(data frame)。`filter()` 函数是 `dplyr` 中的一个常用函数,用于根据指定的条件过滤数据...
#使用变量cyl对mtcars分组,返回分组后数据集by_cyl<-group_by(mtcars,cyl)#返回每个分组中最大disp所在的行filter(by_cyl,disp==max(disp))#返回每个分组中变量名包含d的列,始终返回分组列cylselect(by_cyl,contains("d"))#使用mpg对每个分组排序arrange(by_cyl,mpg)#对每个分组无重复的取2行记录sample_n(...
filter()函数只能筛选出条件为TRUE的行,排除条件为FALSE和NA的行,如果想保留缺失值,应明确指出。 3.3 使用arrange()排列行 arrange()函数和filter()函数相似,但它是改变行的顺序,它只接受一个数据框和一组作为排序依据的列名(或者更复杂的表达式)作为参数,如果列名不止一个,那么在前面排序的基础上排列后续列名。
mtcars %>% filter_all(all_vars(.>150)) %>% head() # 筛选所有变量均大于150的行,结果为空 mtcars %>% filter_all(any_vars(.>150)) %>% head() # 筛选存在变量大于150的行, # 针对变量名称为d开头的所有列,筛选存在变量能整除2的所有行 ...