order_by(order_by, call) 参数 order_by 到order_by的向量 call 对窗口函数的函数调用,其中第一个参数是正在操作的向量 细节 此函数的工作原理是更改 call 以使用适当的参数调用 with_order()。 例子 order_by(10:1, cumsum(1:10)) #> [1] 55 54 52 49 45 40 34 27 19 10 x <- 10:1 ...
代码语言:txt 复制 lag(x, n = 1L, default = NA, order_by = NULL, ...) 参数说明: x:要进行偏移的向量或数据框。 n:指定偏移的步数,默认为1。 default:当偏移超出向量范围时,返回的默认值,默认为NA。 order_by:可选参数,用于指定排序的向量或变量。 ...:其他参数。 "lag"函数的应用场景包括时...
over(partition_by, order_by) 其中,partition_by是一个或多个变量,用于指定分组的依据;order_by是一个可选参数,用于指定排序的依据。 over(partition by)函数的作用是在每个分组内进行计算,并返回计算结果。常见的计算操作包括求和、平均值、最大值、最小值等。 over(partition by)函数的优势是可以方便地对数据...
2、lead()和lag() lead(x, n = 1L, default = NA, order_by = NULL, ...) lag(x, n = 1L, default = NA, order_by = NULL, ...) lead和lag函数主要用于替换数据,lead表示由前向后替换,lag表示由后向前替换,n表示替换的个数,default表示要替换的结果,默认为na 。order_by是根据某一列进行...
flights[order(flights$year,flights$month,flights$day),] flights[order(flights$arr_delay,decreasing=TRUE),] 数据选择-select select(flights,year,month,day) # A tibble: 336,776 × 3 year month day <int> <int> <int> 1 2013 1 1
slice(df, 3:7) # 选择3-7行 lice_head(df, n, prop) # 从前面开始选择若干行 slice_tail(df, n, prop) # 从后面开始选择若干行 slice_min(df, order_by, n, prop) # 根据order_by选择最小的若干行 slice_max(df, order_by, n, prop) # 根据order_by选择最大的若干行 slice_sample(df,...
是否应该从结果中删除order_by中的缺失值?如果FALSE、NA值被排序到末尾(如arrange()),因此只有在没有足够的非缺失值达到n/prop时才会包含它们。 weight_by <data-masking> 采样权重。这必须计算为与输入长度相同的非负数向量。权重自动标准化为总和为 1。
all.equal(mtcars_df,scramble(mtcars_df),ignore_col_order=FALSE) all.equal(mtcars_df,scramble(mtcars_df),ignore_row_order=FALSE) arrange5 arrangeArrangerowsbyvariables. Description Usedesctosortavariableindescendingorder. Usage arrange(.data,...) arrange_(.data,...,.dots) Arguments .dataAtbl....
hflights[order(desc(hflights$ArrDelay)), ] 1.3选择:select()|| plus contains, starts_with, ends_with, matches 用列名作参数来选择子数据集: select(hflights_df,Year,Month, DayOfWeek) 还可以用 : 来连接列名, 没错,就是把列名当作数字一样使用: ...
r4=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% slice_min(order_by = p.adjust, n = 5) r4 slice_min会根据指定的p.adjust有小到大排序,然后取每组前5行 方法五、使用group_modify结合head #使用group_modify r5=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% group_modify(~ head(.x, 5)) ...