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。
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。
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...
我希望将所有列中的NA值更改为0。我可以使用mutate()实现,但无法使用mutate_if()。这样做是可行的:> test <- tibble(Q3.2 = c(1,2, ...dplyr: mutate() and mutate_if()
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 ...
使用 ifelsedf %>% mutate(g = ...
7mutate_all(str_trim) 8msleep_corr %>% head 2.2 mutate_if,对布尔值为真的列进行操作 常用的布尔值判断函数 is.numeric,is.integer,is.double,is.logical,is.factor,lubridate::POSIXt或者lubridate::is.Date 例如,对所有数值型变量取一位小数