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()函数来实现。以下是一个示例: ...
bind_rows:增加行合并,对标base包中的rbind函数 join系列函数,对标于base包中的merge函数 left_join():左连接,即以第一个数据框为参照 right_join():右连接,即以第二个数据框为参照 full_join():全连接,保留两个数据框所有的行,不能匹配的行对应变量记为NA inner_join():内连接,只保留两个数据框能匹配的...
按筛选值观测:filter() 对行进行重新排序:arrange() 对名称选取变量:select() 使用现有变量的函数创建新的变量:mutate() mutate:变异 ; 突变 ; 改变 ; 数据修改 ; 变种 ; 变化 ; 产生突变 将多个值总结为一个摘要统计量:summarize() 工作规律: 第一个参数是数据框 随后的参数是变量名称 输出新的数据框 补...
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...
"str", NA)返回TRUE，因此保留。如果希望filter保留NA，可以执行filter(is.na(col)|col!="str")...
filter(df, a > 0, b > 0) filter(df, !is.na(x)) 3、arrange() arrange()默认从小到大排序,在arrange()中使用desc()作用于变量可以使之从大到小排序. 4、mutate() mutate()允许在同一次调用中使用新变量来创建下一个变量,例如: mutate(my_df, x = a + b, y = x + c) ...
> filter(df,is.na(x) | x > 1) # A tibble: 2 x 1 x <dbl> 1 NA 2 3 1.2 使用arrange()排列行 arrange()函数的工作方式与filter()函数非常相似,但前者不选择行,而是改变行的顺序。它接受一个数据框和一组作为排序依据的列名作为参数。如果列名不止一个,那么就使用后面的列在前面排序的基础上继...
x2和x3作为计算分位数的组，然后如果愿意，可以将其拉伸回宽形状，可以将高值显式替换为NA，但如果...
na(.))) filter_at 先筛选出特定变量,再根据这些变量进行行筛选 filter_at(mtcars, vars(starts_with("d")), any_vars((. %% 2) == 0)) 上面代码表示,包含“d”的变量中能整除2的行 filter_if 使用函数对变量筛选,再根据这些变量进行筛选 filter_if(mtcars, ~ all(floor(.) == .), all_...
filter(!is.na(ID)) %>% ## 按GSM188013的表达值降序排列 arrange(desc(GSM188013)) %>% ## 选择1:nrow行 slice(1:n()) %>% slice(-10:-n()) %>% ##删去10:n行 slice(1:9) ## ## # A tibble: 9 x 7 ## ID GSM188013 GSM188014 GSM188016 GSM188018 GSM188020 GSM188022 ...