filter(model =='a4', (year ==1999| drv =='f')) %>% head # 闭区间,between函数 mpg %>% 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...
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 ...
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...
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...
与之前讲解的filter有所不同,select是筛选变量的,而filter是筛选样本集。 应用场景:假设数据存于宽表中(比如有100个变量的表),而你仅需要其中几个变量。而select的关键在于”...“的判断条件 1library(tidyverse)#直接加载tidyverse,使用iris、mtcars数据集来演示 ...
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 ...
df[,4:6]%>%filter(rowAny(across(everything(),~.>90)))#选择在所有列存在值>90的行 注:从数学逻辑上来说,【存在值>90】等价于【非“所有值都≤90”】,这在 iris 上测试成功,但本例只返回 6 个观测,不知道是不是bug。 二. rowwise行化编程思维 ...
mtcars %>% filter_all(any_vars(.>150)) %>% head() # 筛选存在变量大于150的行, # 针对变量名称为d开头的所有列,筛选存在变量能整除2的所有行 mtcars %>% filter_at(vars(starts_with("d")), any_vars((.%% 2) == 0)) # 针对变量全为整数的列,筛选所有变量非0的所有行 ...
filter: 按条件过滤 arrange: 按字段排序 mutate: 创建新字段 summarize: 数据汇总 这一章需要使用 gapminder 数据集,该数据集记录了 140 多个国家的人口、寿命、国内生产总值(gdp)等,使用前安装一下 install.packages('gapminder') library(dplyr)library(gapminder)gapminder ...
filter(df,df["hp"]>df["disp"]) #选取第一行数据slice(mtcars,1L)filter(mtcars,row_number()==1L)#选取最后一行数据slice(mtcars,n())filter(mtcars,row_number()==n())#选取第5行到最后一行所有数据slice(mtcars,5:n())filter(mtcars,between(row_number(),5,n())) ...