dplyr是一个R语言中用于数据处理和操作的包,其中包含了一些常用的函数,如group_by()和summarise()。这两个函数通常一起使用,用于在所选行之间的组内执行计算。 group_by()函数用于按照指定的变量对数据进行分组。它将数据集按照指定的变量值进行分组,创建一个分组对象。可以使用多个变量进行分组,以创建...
group_by函数按照某个变量分组,对于数据集本身并不会发生什么变化,只有在与mutate(), arrange() 和 summarise() 函数结合应用的时候会体现出它的优越性,将会对这些 tbl 类数据执行分组操作 (R语言泛型函数的优越性). mtcars_cyl <- mtcars %>% group_by(cyl) mtcars_cyl %>% summarise( disp = mean(disp...
summarise 与 across 结合,可以对多列进行操作。 代码演示 # 指定列 iris %>% group_by(Species) %>% summarise(across(starts_with("Sepal"), mean, na.rm =TRUE)) # 所有列 iris %>% group_by(Species) %>% summarise(across(everything, mean, na.rm =TRUE)) mpg %>% group_by(class) %>% ...
summarise()通常是搭配group_by()一起使用来计算汇总统计量。用法是summarise(data, name=value...)其中data是要操作的数据集,name是结果中显示的变量名,value是返回单一值的任何表达式。多个name-value之间用逗号分隔。举例: gasoline%>%group_by(country)%>%summarise(mean_gaspcar=mean(lgaspcar),sd_gaspcar=...
当然也可以使用 group_by 和 summarise 函数实现上述计数的统计,此时需使用n()函数,有时候我们需要去重计数,实现类似于 count distinct 的功能,这时可以使用n_distinct()函数。 #按 year 分组计数, 与 count 等价gapminder%>%group_by(year)%>%summarise(n=n())# 按 year、continent 分组计数, 并降序排, 与...
dplyr 包中的常用函数,很多都支持 .by 参数,包括: mutate(.by = ) summarise(.by = ) filter(.by = ) slice(.by = ) reframe(.by = ) slice_head(by = )、slice_tail(by = ) slice_min(by = )、slice_max(by = ) slice_sample(by = ) 3. .by / by 和 group_by() 的区别 如果你...
AA <- dplyr::summarise(group_by(dataframe1,col1,col2),num=n()) col1 和 col2 内容匹配情况下,出现的频率
它会删除一个分组变量，即在group_by中指定的最后一个。如果只有一个分组变量，则在summarise之后不会...
summarise(group_by(x,name),a=n(),b=a+2) 配合你n()可以对每个因子的出现次数进行统计。 1 summarise_all(group_by(x,name),mean) 对所有列按照name分组后求平均值 1 summarise_if(x,is.numeric,mean) 对所有是数值的列求平均值 1 summarise_at(x,c(3,4),mean) ...
它会删除一个分组变量，即在group_by中指定的最后一个。如果只有一个分组变量，则在summarise之后不会...