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 ...
filter(model =='a4', year ==1999) %>% head mpg %>% 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...
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 rowwise 按行方式 通常的数据操作逻...
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...
filter() : 按值筛选观测 arrange() : 对行进行重新排序 select() : 按名称选取变量 mutate() : 使用现有的变量创建新变量 summarize() : 将多个值总结为一个摘要统计量 1 filter() : 按值筛选观测 筛选出条件为TRUE的行 1.1 比较运算符 > , >= , < ,<= , != (不等于),== (等于) ...
arrange()的工作原理与filter()类似,只是它不选择行,而是更改行的顺序 它需要传入一个数据框和一组列名(或更复杂的表达式)来排序。如果你提供了多个列名,每个额外的列将被用来打破前面列值的联系 > arrange(flights, year, month, day) # A tibble: 336,776 x 19 ...
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 ...
-select、rename、filter、mutate, transmute、group_by、summarize选择select函数starts_with(match, ignore.case = TRUE, vars = current_vars()): 列名以前缀开始; ends_with(match, ignore.case = TRUE, vars = current_vars()): 列名以后缀结束; contains(match, ignore.case = TRUE, vars = current_...
筛选: filter() dplyr包安装及载入,使用datasets包中的mtcars数据集做演示,首先将过长的数据整理成友好的tbl_df数据: install.packages("dplyr") library(dplyr) mtcars_df= tbl_df(mtcars) 按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集 注意:只能将指定条件的观测筛选出来,为了弥补这个缺陷,可以使用select()函数筛选...
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 ...