在dplyr中替换值,可以使用mutate()函数结合ifelse()函数来实现。mutate()函数用于创建新的列或修改现有列,ifelse()函数用于根据条件进行值的替换。 具体操作步骤如下: 导入dplyr库:使用library(dplyr)命令导入dplyr库,确保已经安装该库。 创建数据框:假设我们有一个名为df的数据框,其中包含一个名为column的列需要...
在dplyr的group_by中使用if/ifelse,可以通过mutate()函数来实现条件分组的操作。 首先,需要加载dplyr包并创建一个数据框(data frame)。接下来,使用group_by()函数对数据框按照指定的列进行分组。然后,使用mutate()函数创建一个新的列,并使用ifelse()函数在每个分组中进行条件判断。
2. 建议使用缺失值来代替异常值。最简单的做法就是使用 mutate() 函数创建一个新变量来代替原来的变量。可以使用 ifelse() 函数将异常值替换为 NA: diamonds2 <- diamonds %>% mutate(y = ifelse(y < 3 | y > 20, NA, y)) 和R 一样,ggplot2 也遵循不能无视缺失值的原则。因为无法明确地绘制出...
dplyr的mutate if_else语法介绍 在进行数据处理时,经常需要根据一些条件对数据进行处理或者添加数据。而dplyr中的mutate函数则是一个十分方便的函数,可以对数据进行添加、修改等操作。而在实践中,我们经常需要基于一些条件对数据进行处理,而dplyr中的if_else语法则可以很好的实现这一点。
mutate(height = height/100, BMI = mass/(height^2), obese = if_else(BMI > 30, "YES", "NO")) #obese(肥胖) ## # A tibble: 10 x 6 ## name height mass species BMI obese ## <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <chr>
我希望将所有列中的NA值更改为0。我可以使用mutate()实现,但无法使用mutate_if()。这样做是可行的:> test <- tibble(Q3.2 = c(1,2, ...dplyr: mutate() and mutate_if()
if_else(),, 分组标题 由于变异表达式是在组内计算的,因此它们可能会在分组的 tibbles 上产生不同的结果。一旦涉及聚合、滞后或排名函数,就会出现这种情况。比较这个未分组的变异: starwars %>% select(name, mass, species) %>%mutate(mass_norm = mass / mean(mass, na.rm =TRUE)) ...
使用 ifelsedf %>% mutate(g = ...
7mutate_all(str_trim) 8msleep_corr %>% head 2.2 mutate_if,对布尔值为真的列进行操作 常用的布尔值判断函数 is.numeric,is.integer,is.double,is.logical,is.factor,lubridate::POSIXt或者lubridate::is.Date 例如,对所有数值型变量取一位小数
mutate(x,huaxue=lag(x$shuxue,1,88)) 以上操作是把shuxue的数据最后一位替换成88然后生成新列huaxue数据。 同理也可以用lead把数据进行数据替换。 3、nth() nth(x, n, order_by = NULL, default = default_missing(x)) 从向量中提取数据,注x为向量 ...