• 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值...
在R中,可以使用dplyr包中的mutate()函数来替换多个字符。dplyr是一个强大的数据处理包,可以用于数据清洗、转换和分析。 要替换多个字符,可以使用mutate()函数结合str_replace_all()函数。str_replace_all()函数可以根据正则表达式将字符串中的匹配项替换为指定的内容。 下面是一个示例代码,演示如何使用dplyr替换R中的...
df %>% mutate(across(where(is.numeric), mean, na.rm = TRUE)) df %>% mutate_at(vars(c(x, starts_with("y"))), mean) # -> df %>% mutate(across(c(x, starts_with("y")), mean, na.rm = TRUE)) df %>% mutate_all(mean) # -> df %>% mutate(across(everything(), mean...
它创建新的变量并用后缀“_new”命名。 mydata11<- mutate_all(mydata, funs("new"=.*1000)) 1. 实例30:计算变量的排名 假设您需要计算变量Y2008至Y2010的排名。添加排名到列尾。 mydata17<- mutate_at(mydata, vars(Y2008:Y2010), funs(Rank=min_rank(.))) 1. 您在阅读中,有什么见解,请评论。
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 ...
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 #filter(.data=,condition_1,condition_2)#将返回相匹...
mutate系列:mutate、mutate_all、mutate_at、mutate_if、transtate 用法:mutate(.data, ...) mutate的使用方式,主要是依靠"..."的公式变化,生成新的变量 mutate支持以下几种公式 : +、-、*、÷、%%、%|% 等常用计算方式 lead()、 lag() dense_rank(), min_rank(), percent_rank(), row_number(), ...
mutate()和transmute()的scoped变体可以轻松地将相同的转换应用于多个变量。有以下三种变体: _all 影响每个变量 _at 影响使用字符向量或 vars() 选择的变量 _if 影响使用谓词函数选择的变量: 用法 mutate_all(.tbl, .funs,...) mutate_if(.tbl, .predicate, .funs,...) ...
另注意:mutate添加新变量并保留原变量;而transmute扔掉原始变量。 同时与之比较相关的函数有mutate_all(),mutate_at(),mutate_if() 类似的有:transmute_all(),transmute_at(),mutate_if() summarise_all(),summarise_at(),summarise_if() group_by_all(),group_by_at(),group_by_if() ...
mutate——修改列/增加列 summarize——数据聚合运算 它们都可以与 group_by——分组 结合使用,以改变数据操作的作用域: 是作用于整个数据框,还是作用于数据框的每个分组。 上述函数组合使用,可以实现各种数据操作,不管是简单的,还是复杂的,都可以很好处理。