distinct():删除重复行 bind_cols(),bind_rows():按列或者按照行连接数据框 进阶函数 across()函数 用于在多个列上应用相同的变换操作。它可以方便地对多个列进行相同的数据操作,减少了繁琐的代码重复。 # 使用mutate函数对iris数据集中的Sepal.Length和Sepal.Width列进行四舍五入操作 iris %>% mutate(across(...
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...
在使用dplyr进行重复行查找时,可以使用distinct()函数来去除重复行,也可以使用group_by()和filter()函数来筛选出重复行。 以下是使用dplyr进行重复行查找的示例代码: 代码语言:R 复制 library(dplyr) # 创建一个示例数据集 data <- data.frame( id = c(1, 2, 3, 4, 4, 5), name = c("John", "...
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 有一系列逻辑表达式可用于filter()中: x < y;x <= y;x == y;x != y;x >= y;x > y;x %in% c(a, b, c) 示例: filter(df, a > 0, b > 0) filter(df, !is.na(x)) 3、arrange() arrang...
n_distinct(x) - 向量x中唯一值的数量 二、管道函数%>% dplyr包中特有的管道函数%>%,将上一个函数的输出作为下一个函数的输入。 %>%运算符允许从参数列表中提取函数的第一个参数,并放置在%>%前面。 下面两条指令相等: mean(c(1, 2, 3, NA), na.rm = TRUE) ...
注意:dplyr现在包含distinct用于此目的的功能。原始答案如下:library(dplyr)set.seed(123)df <- data.frame( x = sample(0:1, 10, replace = T), y = sample(0:1, 10, replace = T), z = 1:10)一种方法是分组,然后仅保留第一行:df %>% group_by(x, y) %>% filter(...
DT<-data.table() DT[i,j,by] take DT,subset rows using i,then calculate j grouped by by 我们在横轴上过滤数据,用by进行分组,然后在列上面进行计算。 使用i 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DT[3:5]#选取3到5行的数据class(DT)[1]"data.table""data.frame"DT[v1=="A"]...
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。
1.2.1 filter筛选 filter按照筛选条件或逻辑筛选出符合目标的子集,与base中的subset十分相似,不过跟其他dplyr包中的基础函数一样,filter中可以直接调用数据框中的变量名,而无需attach或者使用”$”。 举个栗子:iris数据集中Species不等于setosa和virginica,且Sepal.Width大于等于3.2. ...
首先 dplyr 与 SQL 语句十分类似,其中 select、filter、mutate、summarise 等几个关键的函数,可以帮 助我们非常方便的筛选、修改、汇总数据。此外 dplyr 还可以使我们非 常便捷的对数据集进行交并合补。最后 dplyr 中还引入了管道处理的概 念(如 x %>% f(y)等同于 f(x, y)),使我们可以将运算结果优雅的...