select(3,7,9) %>% head(n =10) 2)用运算符确定目标列 用:选择连续的若干列 用!选择变量集合的余集 &和|选择变量的交集或者并集 c合并多个选择 代码演示 mpg %>% select(year:drv) %>% head(n =10) mpg %>% select(!year:drv) %>% head(n =10) mpg %>% select(c(year, drv, hwy)) ...
bind_rows:增加行合并,对标base包中的rbind函数 join系列函数,对标于base包中的merge函数 left_join():左连接,即以第一个数据框为参照 right_join():右连接,即以第二个数据框为参照 full_join():全连接,保留两个数据框所有的行,不能匹配的行对应变量记为NA inner_join():内连接,只保留两个数据框能匹配的...
通过基于变量名的操作,select() 函数可以让你快速生成一个有用的变量子集。例如,以下命令选择表中的两列:manufacturer 和 model。 select(mpg, manufacturer, model) ## # A tibble: 234 x 2 ## manufacturer model ## <chr> <chr> ## 1 audi a4 ## 2 audi a4 ## 3 audi a4 ## 4 audi a4 ##...
一、5个关键的数据处理函数: select() 返回列的子集 filter() 返回行的子集 arrange() 根据一个或多个变量对行排序。 mutate() 使用已有数据创建新的列 summarise() 对各个群组汇总计算并返回一维结果。 Tips: 1、select() Dplyr包有下列辅助函数,用于在select()中选择变量: starts_with("X"): 以 "X"开...
# 选择year到day之间(包含本身)的所有列select(flights,year:day)## #Atibble:336,776x3## year month day ##<int><int><int>##1201311##2201311##3201311##4201311##5201311##6201311##7201311##8201311##9201311##10201311## #...with336,766more rows ...
select(test,one_of(vars)) 按列名筛选(上) select select filter——筛选行 filter(test,Species=="setosa")filter(test,Species=="setosa"&Sepal.Length>5)filter(test,Species%in%c("setosa","versicolor)) filter arrange——按某一列或某几列对表格进行排序 ...
select 选择列 mutate 新增列 arrange 排序 summarize 生成摘要 这5 个函数的工作方式都是相同的。 1、第一个参数是一个数据框。 2、随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 3、输出结果是一个新数据框。 安装 代码语言:javascript ...
select()按名称选取变量 mutate()使用现有变量的函数创建新变量 summarize()将多个值总结为一个摘要统计量 这些函数都可以和group_by()函数联合起来使用,group_by()可以改变以上每个函数的作用范围,让其在整个数据集上的操作变为在每个分组上分别操作,这五个函数的工作方式都是相同的: ...
() %>%#去除重复记录4print56gradebook <- students4 %>%7select(id,class,midterm,final) %>%8print910merge.data.frame(gradebook,student_info,by="id")11#列合并不同行数的数据框1213passed<-mutate(passed,status="passed")14failed<-mutate(failed,status="failed")15bind_rows(passed,failed)16#...
首先dplyr与SQL语句十分类似,其中select、filter、mutate、summarise等几个关键的函数,可以帮助我们非常方便的筛选、修改、汇总数据。此外dplyr还可以使我们非常便捷的对数据集进行交并合补。最后dplyr中还引入了管道处理的概念(如x %>% f(y)等同于f(x, y)),使我们可以将运算结果优雅的传递给下一个函数处理,避免...