使用dplyr的mutate函数创建条件伪变量。在这个例子中,我们将根据分数的不同,创建一个名为grade的条件伪变量: 代码语言:txt 复制 data <- data %>% mutate(grade = ifelse(score >= 90, "A", ifelse(score >= 80, "B", "C"))) 在上述代码中,我们使用了两个ifelse语句来创建条件伪变量grade。...
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。
dplyr是一个R语言中用于数据处理和操作的包,而mutate函数是dplyr包中的一个函数,用于创建或修改数据框中的变量。通过使用mutate函数,我们可以替换数据框中的多个值。 具体而言,使用d...
## [1] FALSE if_else函数是if-else条件句的简化版,对标于base包中的ifelse函数 if_else(1:5 < 3, 0, 1) ## [1] 0 0 1 1 1 case_when函数是多重if条件句的简化版 该函数越靠前的条件优先级越高,即后续条件不会改变前面条件的结果。 x <- c(1:20) case_when( x %% 3 == 0 ~ "3...
mutate 函数会保留修改后的列和修改之前的列, transmute 函数则会保留修改后的列而丢弃修改之前的列 可以用于 mutate 和 transmute 函数还有许多辅助函数: log(), log2(), log10(): 对值求 log; lead(), lag(): 返回序列中当前位置前第几个值或后第几个值; ...
mutate(moviedata,budgetdouble=budget*2) transmute(moviedata,budget3=budget*3) 以下为二者的区别,显示结果如下: 5、数据去重:distinct distinct()用于对输入的tbl进行去重,返回无重复的项,原数据集行名称会被过滤掉。 语法:distinct(.data,...,.keep_all=FALSE) ...
mutate():产生新的列,保留旧的列。 新变量名 ,计算并赋值给变量名 transmute()只返回扩展的新变量。原数据集行名称会被过滤掉。 df%>%select(cyl,gear,wt)%>%mutate(cyl2=cyl*2,gear4=gear*4,wt=NULL#将值设置为NULL,可将这列删除)%>%head()##cyl 和 gear 还在## 新增列的位置:.before | .aft...
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 ...
3# 并且if_else能保留原数据的数据类型,不会降维操作 4 5# 假设x >= 0,则 y-1,y< 0 的情况下, y + 1 6df <- data.frame(x = c(-5:4), y = runif(10)) 7df %>% mutate( xy = if_else(x >= 0, y -1, y+1, y)) ...
字符串 使用上面的mutate()，则应插入一个rowwise()：