select()函数用于选择数据框中的特定列。它既可以按列名选择，也可以利用辅助函数（如starts_with(), ends_with(), contains()）根据列名的模式进行选择。R复制代码 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(...
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 == ...
它既可以按列名选择,也可以利用辅助函数(如starts_with(),ends_with(),contains())根据列名的模式进行选择。 library(dplyr)# 假设df是一个数据框selected_df<-select(df,column1,column2)# 按列名选择selected_by_pattern<-select(df,starts_with("prefix"))# 按列名模式选择 2.filter():筛选行 filter()函...
starwars %>% filter(1:3) 这种情况应该使用slice()函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 starwars %>% slice(1:3) ## # A tibble: 3 x 14 ## name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year sex gender ## <chr> <int> <dbl> <chr> <chr> <chr> <db...
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 ...
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 ...
> filter(flights, month == 1 & day == 1) 也可以使用或运算: > filter(flights, month == 1 | month == 2) 建议在尽量用逻辑运算符,可以使代码清晰易懂。 dplyr包中还有一个函数:slice,用来取数据框的某几行: > slice(flights, 1: 10) ...
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...
dplyr包filter函数来筛选数据3. dplyr包arrange函数对数据进行排序 示例数据 library(nycflights13)head(flights) select()函数 数据集常常有几百甚至几千个变量,我们需要选择感兴趣的变量(列)来组成新的数据集。通过基于变量名的操作,select()函数可以让你快速生成一个有用的变量...