print(list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))) 1. 2. 3. # 结果:['A', 'B', 'C'] 可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。 注意到filter()函数返回的是一个Iterator, 也就是一个惰性序列,所有要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数...
starwars %>%filter(mass > mean(mass, na.rm =TRUE)) 与分组等效: starwars %>% group_by(gender) %>%filter(mass > mean(mass, na.rm =TRUE)) 在未分组的版本中,filter()将每行中mass的值与全局平均值(涵盖整个数据集)进行比较,仅保留mass大于该全局平均值的行。相反,分组版本分别计算每个gender组...
通常情况下，使用dplyr跨一个数据帧，我将使用：熟悉R的朋友都会知道， dplyr包是对原始的数据集进行...
目前，我将这些过滤器存储到变量中，如下所示：在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一...
我们的想法是制作一个包含条件的quosures列表。然后可以将整个列表传递到filter，在那里它被!!!拼接。
filter(if_any(ends_with("Width"), ~ . >4))#> # A tibble: 3 × 5#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>#> 1 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa#> 2 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa#> 3 5.5 4.2 1.4 0.2 setosairis %>% ...
和filter()连用 row-wide operations 简介 对行进行汇总统计 list columns motivation subsetting modeling repeated function calls simulations multiple combinations varying functions dplyr介绍 tidyverse系列应该算是R语言数据分析中的瑞士军刀了,统一的格式,简洁的代码,管道符便于阅读的形式,都能让大家快速上手。R数据...
#> filter, lag #> The following objects are masked from 'package:base': #> #> intersect, setdiff, setequal, union library(tibble) # data test_dset <- structure(list(genus = c("Aureitalea", "Aureivirga", "Auricoccucs"), t_count = c(0L, 0L, 0L), n = c(1L, 1L, 1L),...
# ---1 penguins %>% filter(sex == "male") ## # A tibble: 168 × 8 ## species island bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g ## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <int> <int> ## 1 Adelie Torgersen 39.1 18.7 181 3750 ## 2 Adelie Torgersen 39.3 20.6 190 365...
R语言使用dplyr包的filter函数过滤dataframe数据、使用in关键字基于组合逻辑排除不需要的数据行 R语言数据索引(subset indexing) R语言具有访问数据对象元素的强大索引特性。这些特征可以用来选择和排除变量和样本。 例如、筛选指定的数据列(变量)、排除指定的数据; 例如、筛选满足条件的数据行、筛选不满足条件的数据行; ...