定义一个自定义函数,例如custom_func,该函数接受一个参数,表示要返回的相同值。custom_func <- function(value) { return(value) } 使用mutate函数调用custom_func,并传入相同的值作为参数。library(dplyr) df <- df %>% mutate(new_column = custom_func("same_value")) ...
# 自定义函数 custom_function <- function(x, y) { return(x * y) } # 使用自定义函数 df <- df %>% mutate(product_ab = custom_function(a, b)) print(df) 通过这些方法,你可以有效地在dplyr中使用mutate()函数,并解决可能遇到的问题。 相关搜索: 如何对dplyr::mutate中的行子集应用窗口...
Making a custom function apply rowise in dplyr mutate 我有一个自定义布尔函数来检查一个字符串(我的实际函数比下面提供的要多,这只是作为说明性示例提供的)。 如果我将第一个版本与 dplyr::mutate() 一起使用,它只适用于第一个值,然后将所有行设置为那个答案。 我可以将函数package在 purr::map() 中,...
# custom function to define contrasts inside a dplyr pipe (inspired by @Florian's) define_contrasts <- function(df, col, n_levels) { contrasts(df[[col]]) <- contr.sum(n_levels) return(df) } df <- df |> # first converting strings to factors mutate(across(everything(), factor...
创建于2023-03-23带有reprex v2.0.2 按照您的步骤,我首先计算了每个col_x对应的ids的不同个数。
正如注解中所写的,您还可以在mutate中使用select来获取要求和的列,例如
创建于2023-03-23带有reprex v2.0.2 按照您的步骤,我首先计算了每个col_x对应的ids的不同个数。
(grp) %>% mutate( surv = 1 - ecdf(y)(y) ) #but this works custom_fun = function(input) 1 - ecdf(input)(input) test_data %>% group_by(grp) %>% mutate( surv = custom_fun(y) ) # example with wilcox.test test_data2 = data.frame( grp = rep(c("A", "B"), each = ...
Likewise, the lag(series, n) function pushes values downward, inserting NaN values in the initial positions. Both are calls to pandas Series.shift() function under the hood.(diamonds >> mutate(price_lead=lead(X.price, 2), price_lag=lag(X.price, 2)) >> select(X.price, -2, -1) >...
如果我们需要创建一个返回vector或list或tibble的函数