dplyr是一个R语言中用于数据处理和操作的包,而mutate_if和mutate_at是dplyr包中的两个函数,用于对数据进行变换和修改。 mutate_if函数:该函数用于对数据框中满足特定条件的列进行变换操作。它接受两个参数:一个数据框和一个谓词函数(predicate function)。谓词函数用于判断哪些列需要进行变换操作。变换操作可以是对...
mutate_if(): 概念:mutate_if()函数用于对满足特定条件的变量进行修改,它接受一个数据框(或数据表)作为输入,并返回一个包含修改后变量的数据框。 优势:mutate_if()函数的优势在于它可以根据用户定义的条件,自动选择需要进行修改的变量,避免了手动逐个指定变量的繁琐操作。
mutate_if():转换由谓词函数(一个判断式,一个返回bool值的函数或者仿函数)选择的特定列 谓词函数,也叫判断函数(predicate function) mutate_if()转换数据类型,挺方便的 # 将所有因子列转化成字符my_data%>%mutate_if(is.factor,as.character)# 将左右数字列四舍五入my_data%>%mutate_if(is.numeric,round,di...
df %>% mutate_if(is.numeric, mean, na.rm = TRUE) # -> 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 %>% muta...
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
3mutate 系列#生成新的变量 4summarise 系列#概括数据集信息 5join系列#关联函数,同SQL中的join 在数据处理过程中,经常会遇到这几个函数 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(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) ...
na_if(), coalesce() if_else(), recode(), case_when() 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() ...
我们可以使用mutate函数转化变量,并将新生成的变量添加到数据框中,或者直接用新生成的变量替换现有变量。但这种方式既会保留新生成的变量,也会保留原有的变量(除非我们使用NULL值来删除某个变量)。如果我们只希望保留新生成的变量,则可以使用transmute函数。此外我们还可以使用mutate_all、mutate_at、mutate_if函数,对所...
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。