select()函数用于选择数据框中的特定列。它既可以按列名选择，也可以利用辅助函数（如starts_with(), ends_with(), contains()）根据列名的模式进行选择。R复制代码 2. filter()：筛选行 filter()函数用于根据条件筛选数据框中的行。它接受逻辑表达式作为参数，返回满足条件的行。R复制代码filtered_df <- filter(...
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。 Tips: 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 ends_with("X"): 以 "X"结束的变量名 ...
arrange()函数工作原理和filter()相似,但它不是选择行,而是改变行的顺序。它使用一个数据框和一系列有序的列变量(或者更复杂的表达式)作为输入。如果你提供了超过一个列名,其他列对应着进行排序。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 arrange(flights, year, month, day) ## # A tibble: 336...
1. 用filter()筛选行 (1)filter()函数是基于观测的值筛选出一个观测子集。第一个参数是数据框名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。如,筛选出 1 月 1 日的所有航班: filter(flights, month == 1, day == 1) # 这里,flights是数据...
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。
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。 Tips: 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 ...
1. 用filter()筛选行 (1)filter()函数是基于观测的值筛选出一个观测子集。第一个参数是数据框名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。如,筛选出 1 月 1 日的所有航班: filter(flights, month == 1, day == 1) # 这里,flights是数据框,“month == 1, day == 1”是筛选条件 ...
在dplyr中,可以使用filter()函数来进行SQL筛选器查询。以下是一个示例: 代码语言:txt 复制 library(dplyr) # 创建一个示例数据框 data <- data.frame( Name = c("John", "Mary", "john", "mary"), Age = c(25, 30, 35, 40) ) # 使用SQL筛选器查询,区分大小写 result <- data %>% filter(Na...
数据准备> library(hflights) > library(dplyr) > data("hflights",package = "hflights") > hflights_df<-tbl_df(hflights) $filter选择列按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数…
library(dplyr)# 假设df是一个数据框selected_df<-select(df,column1,column2)# 按列名选择selected_by_pattern<-select(df,starts_with("prefix"))# 按列名模式选择 2.filter():筛选行 filter()函数用于根据条件筛选数据框中的行。它接受逻辑表达式作为参数,返回满足条件的行。