在使用dplyr filter时如何排除多列的NA数据? 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。 如果你想过滤掉数据框中多列包含NA(Not Available,即缺失值)的行,可以使用filter()函数结合!is.na()函数...
filter(between(year,1999,2004)) %>% head 在限定列范围下做行选择 用if_all或者if_any函数与filter函数结合。 代码演示 # 选择第8-9列,所有值都>20的行 mpg%>% filter(if_all(8:9, ~.x> 20)) %>% head # 所有列范围,所有制都不是NA的行,类似na.omit函数 mpg%>% filter(if_all(everything...
filter(flights,month==1,day==1)## #Atibble:842x19## year month day dep_t~sched_~dep_d~arr_~sched~arr_d~carr~flig~##<int><int><int><int><int><dbl><int><int><dbl><chr><int>##12013115175152.0083081911.0UA1545##22013115335294.0085083020.0UA1714##32013115425402.0092385033.0AA1141##420...
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...
2.3 数据记录筛选filter filter函数按照指定的条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录,类似于SQL语句中的where语句中的筛选条件。 # 选择2011年1月而且起飞时间为1400的所有数据记录 filter(tbl_hflights,Year == 2011, Month == 1, DepTime == 1400) # '且'的关系也可以用&符号表示,也就是列出的所有条件...
filter(flights, month == 11 | month == 12) 2.2缺失值 缺失值称NA(not available,不可用)。NA表示未知的值,因此缺失值是“可传染的”。如果运算中包含了未知值,那么运算结果一般来说也是个未知值。 filter()只能筛选出条件为TRUE的行;它会排除那些条件为FALSE和NA的行。如果想保 ...
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。 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 ...
#图文新星计划#如果你已经在使用`dplyr`进行数据处理，那么推荐使用`dplyr::join`进行数据合并，因为它与`dplyr`的其他函数（如`filter()`、`select()`、`mutate()`等）无缝集成，能够提供更加流畅和一致的数据处理体验。如果你的代码中尚未使用`dplyr`，但想要尝试，那么`dplyr::join`将是一个很好的起点。
#dplyr中基本函数 filter——数据筛选(筛选观测值,行) filter(Hdma_dat,pclass == 1) ### #dplyr中基本函数 select——子集选取(筛选变量,列) select(Hdma_dat,pclass,survived) ##选择pclass变量 二、数据分组以及分组汇总 1、cut函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 b<- cut(...
dplyr包的安装就不展示了,dplyr包是内含多函数且功能强大的数据处理包。 #导入表格数据给data data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx") data select(data, "销售城市", "产品类别", "销售员", "金额") 02 filter( )