应用ifelse: 使用mutate和ifelse函数来根据条件更新Value列的值。如果NewValue列不为空(即存在对应的条件),则使用NewValue的值,否则保留原来的Value。 清理: 最后,我们移除了用于合并条件的辅助列NewValue。 遇到的问题及解决方法 问题: 如果conditions数据帧很大,合并操作可能会很慢。
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...
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")) %>% filter(species == "Human", obese == "YES") ## # A tibble: 2 x 6 ## name height mass species BMI obese ## <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <chr> ...
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~"非常远",distance...
使用 ifelsedf %>% mutate(g = ...
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 ...
R dplyr if_else 向量化的 if-else if_else()是矢量化的if-else。与基本 R 等效项ifelse()相比,此函数允许您使用missing处理condition中的缺失值,并且在确定输出内容时始终考虑true、false和missing类型应该是。 用法 if_else(condition, true, false, missing =NULL,..., ptype =NULL, size =NULL)...
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 ...