第三行代码的n()是计数的一个函数,不能单独使用。 1.2.4 mutate变量变形 mutate可以对数据框中已有的变量进行操作或者增加变量,值得称赞的是,一段mutate的代码中,靠后的变量操作可以操作前期新添加或改变的变量,这是transform所不具备的特性。 > mutate(mtcars,V1=mpg/cyl,V2=disp/hp,V3=V1+V2)%>% + sel...
The main downside of this form is that it forces you to name each intermediate element. If there are natural names, this is a good idea, and you should do it. But many times, like this in this example, there aren’t natural names, and you add numeric suffixes to make the names uniq...
虽然dplyr本身并不是专门用于合并数据的工具,但它提供了一些函数可以帮助我们避免使用多个合并操作。 在dplyr中,我们可以使用mutate()函数来创建新的列,使用filter()函数来筛选行,使用arrange()函数来排序数据,使用group_by()函数来分组数据,使用summarize()函数来汇总数据。这些函数可以在不使用多个合并操作的情况下,对...
row::与条件为全局变量可回收的第一行产生的ifelse进行变异 、、、 我很好奇为什么对dplyr::mutate()的调用中的一个dplyr::mutate()语句似乎只适用于我的数据框架的第一行。这将返回一个值,该值在整个列中循环使用。由于在ifelse()的任何一种情况下计算的表达式仅在我的数据框架的上下文中有效,所以我希望...
rename_if()、rename_at()和rename_all()已被rename_with()取代。匹配的 select 语句已被select()+rename_with()的组合取代。作为参数传递给select()或rename_with()的任何谓词函数都必须包装在where()中。 这些函数已被取代,因为mutate_if()和朋友已被across()取代。select_if()和rename_if()已经使用整齐选...
mutate() adds new variables that are functions of existing variables select() picks variables based on their names. filter() picks cases based on their values. summarise() reduces multiple values down to a single summary. arrange() changes the ordering of the rows....
mutate()adds new variables that are functions of existing variables select()picks variables based on their names. filter()picks cases based on their values. summarise()reduces multiple values down to a single summary. arrange()changes the ordering of the rows. ...
再次查看我们在上面创建的 data_frame 的 Price 列。有些汽车的价格值等于 NA。在应用 case_when()函数时,必须小心处理。 R 为我们提供了 is.na()函数,我们可以使用它来处理 na 值。 例子: 在这个例子中,我们正在创建一个包含汽车品牌、名称、价格、税金的数据框。现在在 mutate()函数的帮助下,我们正在创建...
Chapter6 数据扩展--mutate函数">## Chapter6 数据扩展--mutate函数 数据扩展,保留原来的变量、列的基础上增加变量或者列 ```{r mutate function} # Load dplyr package in a safer way if(!suppressWarnings(require(dplyr))) { install.packages('dplyr') ...
方法一:执行case when语句并使用mutate函数后新建变量: R 中的 Mutate 函数用于添加新创建的变量并保留现有变量。 例子: 在此示例中,我们正在创建一个包含汽车品牌、名称、价格、税金的dataframe。现在在 mutate() 函数的帮助下,我们正在创建一个附加列 (Price_Status),在评估 case_when() 函数中使用的价格之后,...