R语言使用dplyr包的filter函数过滤dataframe数据、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; 编辑 仿真数据 ...
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问dplyr错误-找不到函数"%>%“EN熟悉R的朋友都会知道， dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及...
<= Less than or equal to != Not equal to %in% in is.na is a missing value (NA) !is.na is not a missing value & and | or # ---1 penguins %>% filter(sex == "male") ## # A tibble: 168 × 8 ## species island bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_...
仅当列存在时执行dplyr操作由于这里作用域的工作方式，您无法从if语句中访问数据框。幸运的是，你不需要。尝试：在
在R 中使用group_by()和filter() 与具有单独的where和having子句的 SQL 不同,dplyr 的filter()函数适用于未分组和分组的数据。 我们将首先对分组 tibble 中原始数据的值使用filter()。 示例代码: # Create a tibble with groups.t_fil=my_t%>%group_by(Col_one, Col_two)# Remove rows where Col_one...
not_cancelled%>%group_by(year,month,day)%>%mutate(r=min_rank(desc(dep_time)))%>%filter(r%in%range(r))#> # A tibble: 770 x 20#> # Groups: year, month, day [365]#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <...
# filter value in 1 or 4 filter(tbl, value %in% c(1,4)) # A tibble: 2 × 2 # color value # <fctr> <int> # 1 blue 1 # 2 blue 4 # import data and change to tbl object order <- read.csv("dplyr-data/order.csv")
使用dplyr的条件过滤您可以使用semi_join()，然后使用dplyr中的count()。semi_join()充当筛选连接，使用...
r dplyr filter 我有一个模型输出,它是一个1列多行的矩阵。矩阵列名取决于输入条件对,看起来像"St1-St2"。列值可能为0、1或-1。我要筛选值!=0# matrix example mat1.data <- c(1,0,0,0,1,-1,-1,0,1) m_rownames <- c("g1", "g2", "g3", "g4", "g5", "g6", "g7", "g...