library(dplyr) 未正确引用数据框:group_by和count函数需要应用在数据框上,如果没有正确引用数据框,就会出现"找不到对象"的错误。确保在使用这两个函数之前,已经正确创建并引用了数据框。 未正确命名数据框列名:group_by和count函数需要根据列名进行分组和计数操作。如果列名没有正确命名,就会出现"找不到对象"的...
对于计算样本之间共享观测值的数量,可以使用dplyr中的group_by和count函数来实现。首先,使用group_by函数按照样本进行分组,然后使用count函数计算每个样本中观测值的数量。 以下是一个示例代码: 代码语言:R 复制 library(dplyr) # 创建一个示例数据框 data <- data.frame( Sample = c("A", "A", "B", "B"...
n函数在mutate函数内对各类包含的样本进行计数 # 结果同add_count(mtcars, cyl) mtcars %>% group_by(cyl) %>% mutate(n = n()) distinct和n_distinct函数对类本身进行计数 distinct函数会删去数据框或某变量中的重复值,对标于base包中的unique函数: distinct(mtcars) distinct(mtcars, hp) ...
当然也可以使用 group_by 和 summarise 函数实现上述计数的统计,此时需使用n()函数,有时候我们需要去重计数,实现类似于 count distinct 的功能,这时可以使用n_distinct()函数。 #按 year 分组计数, 与 count 等价gapminder%>%group_by(year)%>%summarise(n=n())# 按 year、continent 分组计数, 并降序排, 与...
count(class, sort =TRUE) mpg %>% group_by(hwy_level = cut(hwy, breaks = c(10,20,30,40,50), right =FALSE)) %>% tally 05 其他操作 排名和排序函数,常用min_rank函数 代码演示 # 常用的min_rank函数 mpg%>% select(hwy, displ) %>% ...
group_by(tailnum) %>% summarize(n = sum(distance)) count()函数中的sort参数的作用是什么?何时应该使用这个参数? 查看常用的新变量函数和筛选函数的列表。当它们与分组操作结合使用时,功能有哪些变化?mean(),lead(),lag(),min_rank(),row_number(),mean(...
planes%>%count(tailnum) image.png count 排序,默认为从小到大排序 planes%>%count(tailnum,sort=T) count 之后筛选 planes%>%count(tailnum)%>%filter(n>1) image.png count 统计多列文件 flights%>%count(year,month,day) image.png 多个条件下的count等价于group_by之后count ...
1by_package<-group_by(cran,package)#按package列进行分组统计2summarise(by_package,mean(size))#计算分组后每组记录的平均size3pack_sum <- summarize(by_package,#对分组数据by_package进行汇总统计4count =n(),#n()统计每组频数5unique = n_distinct(ip_id),#统计每组有多少不同的ip_id6countries =n_...
planes <- group_by(hflights_df, TailNum) delay <- summarise(planes, count = n(), dist = mean(Distance, na.rm = TRUE), delay = mean(ArrDelay, na.rm = TRUE)) delay <- filter(delay, count > 20, dist < 2000) 用ggplot2 包作个图观察一下, 发现飞机延时不延时跟飞行距离没太大相关...
#当对数据集通过group_by()添加了分组信息后,mutate(),arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作。 cars<-group_by(mtcars_df,cyl) countcars<- summarise(cars, count = n()) # count = n()用来计算次数 # %>%管道函数,把相应的数据直接引用为右侧源数据集 ...