dplyr是一个在R语言中用于数据处理和操作的包,它提供了一组简洁而强大的函数来进行数据的筛选、排序、分组、汇总等操作。其中,group_by是dplyr包中用于按照指定变量对数据进行分组的函数。 ...
Dplyr是一种R语言中常用的数据操作包,其中的group_by函数和组内操作(grouped operations)是其重要的功能之一。 group_by函数可以将数据按照指定的变量进行分组操作,从而实现对分组后的数据进行处理和分析。它可以接受一个或多个变量作为参数,并将数据按照这些变量进行分组。 在group_by分组后,可以进行各种组内操作,例...
2、数据分组、汇总函数group_by、summarise 其他延展函数 group_by_all、group_by_if、group_by_at(将在后续文章中解析) group_by函数按照某个变量分组,对于数据集本身并不会发生什么变化,只有在与mutate(), arrange() 和 summarise() 函数结合应用的时候会体现出它的优越性,将会对这些 tbl 类数据执行分组操作 ...
df.group <- df %>% group_by(f) %>% summarise(sum = sum(a), CR = sum(a) / sum(c)) > df.group # A tibble: 2 x 3 f sum CR <chr> <int> <dbl> 1 <=3 6 0.2857143 2 >3 9 0.4736842 使用group_by将数据框分成两类,一类小于等于3,一类大于3,然后再进行聚合。同时,group_by还...
连接操作:join_by 新语法,涉及非等值连接、滚动连接、多值匹配的告警等 玩转R语言:R 语言 dplyr 包 1.1.0 版新功能之连接操作(一)12 赞同 · 1 评论文章 分组操作:.by / by 参数的使用,比 group_by() 函数使用起来更方便,又略有不同 玩转R语言:R 语言 dplyr 包 1.1.0 版新功能之分组操作(二)11 ...
group_by(Species) %>% summarise_all(mean)##同时对所有变量进行分组摘要,并不需要命名新变量 ## ## # A tibble: 3 x 5 ## Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width ## <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 setosa 5.01 3.43 1.46 0.246 ...
使用summarise_if 函数,或者summarise_all函数,计算汇总统计 使用t()进行转置 使用as.data.frame进行格式转换func = function(x) { c(Max = max(x, na.rm = T), Min = min(x, na.rm = T), Range = max(x,na.rm = T) - min(x,na.rm = T), Mean = mean(x, na.rm = T), SD =...
ID Val1 Val2 Val3 0 2 3 4 1 5 3 2 2 3 4 3 34,25 9 可以使用如下命令: library(dplyr) df1 %>%group_by(ID) %>%summarise_all(~ list(unique(.))) 或者: library(stringr) df1 %>%group_by(ID) %>%summarise_all(~ toString(unique(.)))...
此外我们还可以使用select_all、select_at、select_if函数,对所有变量、对某些变量、对满足特定条件的变量进行筛选。注意筛选变量时我们既可以使用变量名,也可以使用字符串来筛选变量;反选变量时需要使用负号,此时相当于筛选除了该变量之外的所有变量;我们可以在同一条命令中筛选多次,此时相当于先按照筛选条件的先后顺序...
.keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其他变量。 x2 <- dplyr::distinct(mydata, Index, .keep_all= TRUE) 实例5:基于多个变量删除重复行 在下面的例子中,我们使用两个变量 - Index,Y2010来确定唯一性。 x3 <- dplyr::distinct(mydata, Index, Y2010, .keep_all= TRUE) ...