dplyr是一个用于数据处理的 R 语言包,它提供了一系列简洁且强大的函数来操作数据框(data frame)。select函数用于选择数据框中的列,而if函数则可以用于根据条件筛选数据。不过,dplyr并没有直接提供一个名为select if的函数,但你可以通过组合select和if来实现类似的功能。
在上述示例中,我们创建了一个包含3列的数据框data。然后,使用select()函数结合if_all()函数和~.x == min(.x)的条件,选择了列中的值。最终,将结果存储在result变量中,并打印输出。 Dplyr的select()函数可以灵活地根据不同的条件选择列中的值,使数据处理更加高效和便捷。在实际应用中,可以根据具体需求...
select_if() 根据条件选择,select_if()允许传递返回逻辑语句的函数is.numeric,is.character,is.integer,is.double,is.logical,is.factor,你有日期列,你可以加载lubridate包,并使用is.POSIXt或is.Date my_data%>%select_if(is.numeric) select_if()可以选择否定,但此时需要添加波型符号将函数传递给seclect_if(...
select 用于选择数据框(tibble, dataframe)部分列, rename 用于重命名部分列。这2个函数最基础和常用,我这个教程就以 select(rename)_at, select(rename)_all, select(rename)_if 函数为重点。很多时候 rename 和select 相关函数区别是 rename 会选择 所有列 ,而 select 系列只选择 目标列。 本文主要以数据集 ...
使用频率较高的函数:select,filter,mutate(对列进行增删改写),arrage,group_by和summarise。 行的处理: 数据集paper_titles是一个含有27行观测值和3列变量的字符串型数据框。为新西兰农艺学报2015-2017年所发表的期刊名和作者,使用rds格式。 arrange排序,group_by分组。
select_if(~!all(. %in% 0:1)) %>% rename_with(~str_remove(., '.x')) %>% names() dat %>% pivot_longer(-c(id.x:id.y), names_to = c("var", ".value"), names_pattern = "(.+).(.+)") %>% mutate(match = if_else(var %in% non_binary, abs(x - y), 1L * (x ...
across()不能与select()或者rename()一起工作,因为后面两个函数已经支持 tidy 选择语法。如果你想要通过函数转换列名,可以使用rename_with()。 _if,_at,_all 「dplyr」以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列:使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用,但现在被取代了...
作用1:将 df,传递到 select 函数中的第一个位置,事实上,我们还可以通过"."作为占位符,来将 df 放到任意位置。 比如df%>%select(mpg,wt,.),注意看,wt 后面有一个点,当然这条语句是不能正常运行的,我只是想告诉大家,通过“点”作为占位符,可以将上一个结果,放到下一个管道中的任意位置。
dplyr的一些函數(mutate(select()等)),事實上,這些函數加上後綴_all,_at,_if,形成三組變體函數,可以方便對特定的子集進行操作。 對數據框所有列操作,可以用_all 對數據框指定的幾列操作,可以用_at 對數據框符合條件的幾列進行操作,可以用_if select_if() ...
select(.data, ...)...是无引号一系列的以逗号分割的表达式。可以是列名 此外,... 还有一些特殊用法: starts_with(x,ignor.case = TRUE) # 选择以字符x开头的变量 ends_with(x,ignore.case = TRUE) # 选择以字符x结尾的变量 contains(x,ignore.case = TRUE) #选择所有包含x的变量 ...