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。
使用R中的dplyr库可以对数据帧进行行替换操作。dplyr是一个强大的数据处理工具,提供了一套简洁而一致的函数,可以高效地进行数据操作和转换。 要将数据帧中的一些行替换为其他新数据帧,可以使用dplyr中的mutate()和if_else()函数结合使用。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 library(dplyr) #...
mutate变量重编码 if_else dt1%>%select(distance)%>%mutate(if_else(distance>mean(distance),true="远",false="近"))%>%head() image.png 对于两类别情形的编码,我们可以利用if_else语句完成,分别传入条件,true值,false值即可 case_when dt1%>%select(distance)%>%mutate(type=case_when(distance>1389~"...
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。
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...
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)) ...
mutate(x,huaxue=lag(x$shuxue,1,88)) 以上操作是把shuxue的数据最后一位替换成88然后生成新列huaxue数据。 同理也可以用lead把数据进行数据替换。 3、nth() nth(x, n, order_by = NULL, default = default_missing(x)) 从向量中提取数据,注x为向量 ...
#if_else与baseR中的ifelse功能类似 starwars_short %>% mutate(height = height/100, BMI = mass/(height^2), obese = if_else(BMI > 30, "YES", "NO")) %>% filter(species == "Human", obese == "YES") ## # A tibble: 2 x 6 ...
4mutate(name_last_word = tolower(str_extract(name, pattern ="w+$"))) %>% 5head 2 增加多列,使用mutate_all,mutate_if和mutate_at函数 2.1 mutate_all,对所有列操作 1)把所有列小写化 1msleep%>% 2select(name, genus, vore) %>%
利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析,及为后续数据建模创造环境;本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by、select、summarise。 1、数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 ...