谓词函数,也叫判断函数(predicate function) mutate_if()转换数据类型,挺方便的 # 将所有因子列转化成字符my_data%>%mutate_if(is.factor,as.character)# 将左右数字列四舍五入my_data%>%mutate_if(is.numeric,round,digits=0) mutate_if()应用于多个转换(Multiple transformations) 此时需要通过函数的list来传...
mutate(across(!name, as.factor)) # 保留或删除列,默认保留所有列 df <- tibble(x = 1, y = 2, a = "a", b = "b") df %>% mutate(z = x + y, .keep = "all") # the default df %>% mutate(z = x + y, .keep = "used") df %>% mutate(z = x + y, .keep = "unus...
data %>% mutate(across(mpg:drat, as.factor)) %>% group_by(cyl) %>% summarise(across(where(is.numeric), mean)) ## # A tibble: 3 x 7 ## cyl wt qsec vs am gear carb ## * <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 4 2.29 19.1 0.909 0.727 4.09 1.55 ## 2 ...
这些数值型变量是你要分析的目标,而分类变量则用于将数据分成不同的组。...在进行方差分析之前,你可能需要对数据进行一些预处理,例如处理缺失值(使用na.omit(), na.exclude(), na.fill()等函数)、转换数据类型(使用as.factor(), as.numeric...()等函数)或进行变量选择(使用子集选择或dplyr包的select()函数...
mutate_if()对于将变量从一种类型转换为另一种类型特别有用。...# 将所有因子列转化成字符 my_data %>% mutate_if(is.factor, as.character) # 将左右数字列四舍五入 my_data %>% mutate_if(is.numeric 4.1K20 「R」dplyr 列式计算 across() 的基本用法开始,特别是将其应用于 summarise() 中和展示...
data %>% mutate_at(vars, myoperation) mutate_all()、transmute_all()、mutate_if()和transmute_if()忽略隐式选择覆盖的分组变量。 命名 新列的名称源自输入变量的名称和函数的名称。 如果只有一个未命名函数(即,如果.funs是长度为 1 的未命名列表),则使用输入变量的名称来命名新列; ...
library(tidyverse)iris%>%as_tibble()%>%#这句不是必须的filter(across(where(is.numeric),~.x>...
name, as.factor)) # 保留或删除列,默认保留所有列 df <- tibble(x = 1, y = 2, a = "a", b = "b") df %>% mutate(z = x + y, .keep = "all") # the default df %>% mutate(z = x + y, .keep = "used") df %>% mutate(z = x + y, .keep = "unused") df %>%...
先得处理缺失值summ21<-summarise_if(df,is.numeric,funs(n(),mean,median))#或者num_data<-df[sapply(df,is.numeric)]summ21_2<-summarise_all(num_data,funs(n(),mean,median)) 22.总结因子变量 df22<-df11%>%mutate(Gender=as.factor(Gender))summ22<-summarise_all(df22["Gender"],funs(...
mutate(year=factor(year)) %>% select(where(is.numeric)) df %>% glimpse df %>% slice_head(n =10) %>% View df1 <- df %>% pivot_longer(cols = -rowid) %>% full_join(., .,by="rowid") df2 <- df1 %>% left_join(penguins %>% ...