在dplyr 中使用 summarize 函数进行数据汇总时,通常要结合分组函数 group_by 一起使用。 1. group_by:分组函数 group_by 一般会和 mean、sum、max、min、median 等函数一起使用,对数据进行分组汇总,可以同时处理多个字段。 library(dplyr)library(gapminder)# 按 year 字段分组, 统计 lifeExp 的均值、对 pop 求...
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。 ...
> dat %>% group_by(env,year) %>% summarise(mean(yield)) `summarise()` regrouping output by 'env' (override with `.groups` argument) # A tibble: 6 x 3 # Groups: env [2] env year `mean(yield)` <fct> <int> <dbl> 1 Karnal 1932 37.5 2 Karnal 1933 43.3 3 Karnal 1934 41.9 ...
对数据集的每个分组计数,类似于base::table()函数。其中count已经过group_by分组,而tally需要对数据集调用group_by后对分组数据计数。tally(x,wt,sort=FALSE)count(x,...,wt=NULL,sort=FALSE)#使用count对分组计数,数据已按变量分组count(mtcars,cyl)#设置sort=TRUE,对分组计数按降序排序count(mtcars,cyl,sort=...
2.7 数据分组group_by group_by函数实现对数据进行分组,结合summarize函数,可以对分组数据进行汇总统计。 # 按照航空公司分组进行汇总summarise(group_by(tbl_hflights,UniqueCarrier),m=mean(AirTime,na.rm=TRUE),sd=sd(AirTime,na.rm=TRUE),cnt=n(),me=median(AirTime,na.rm=TRUE)) ...
group_by函数实现对数据进行分组,结合summarize函数,可以对分组数据进行汇总统计。 # 按照航空公司分组进行汇总 summarise(group_by(tbl_hflights, UniqueCarrier), m = mean(AirTime,na.rm =TRUE), sd = sd(AirTime,na.rm =TRUE), cnt = n(),
mean(c(1, 2, 3, NA), na.rm = TRUE) c(1, 2, 3, NA) %>% mean(na.rm = TRUE) 三、分组函数group_by() 对数据集定义群组。然后可对各个群组分别进行汇总统计。 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。
mutate(x_mean = mean(x)) 运算符(+,-,<,==,%%,%/%)不会受group_by()的影响。 tibble(x =1:9, group = rep(c("a","b","c"), each =3)) tibble(x =1:9, group = rep(c("a","b","c"), each =3)) %>% mutate(y = x +2...
group_by(Species) %>% summarise(across(c(Sepal.Length, Sepal.Width), mean, na.rm =TRUE)) 2.6 列增加 用mutate函数增加新列,返回原数据框并增加新列,默认加在最后一列。 参数.before,.after可以设置新列的位置。 代码演示 # 列增加 names(mpg) ...
每一次调用summary时,都会推荐我summarise函数,但是我很少用这个函数。其实它与group_by函数联合一起,非常强大。 看一下不同年份,不同地点的产量平均值 代码语言:javascript 复制 >dat%>%group_by(env,year)%>%summarise(mean(yield))`summarise()`regrouping output by'env'(overridewith`.groups`argument)#Atib...