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_if(mydata, is.numeric, funs(n(),mean,median)) 或者 numdata <- mydata[sapply(mydata,is.numeric)] summarise_all(numdata, funs(n(),mean,median)) 实例22:总结因子变量 我们正在检查分类(因子)变量中的级别/类别数量和缺失观察数量。 summarise_all(mydata["Index"], funs(nlevels(.), ...
summarise(x,mean(shuxue),sd(shuxue)) 求均值和方差 1 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...
在dplyr 1.0.2版本中,summarise()函数类似于mutate()函数,但有一些区别。 summarise()函数用于对数据进行汇总操作,可以根据指定的变量进行分组,并对每个组进行汇总计算。它可以用于计算每个组的总和、平均值、中位数、最大值、最小值等统计量。与mutate()函数不同的是,summarise()函数返回的结果是每个组的一...
...一般用法 陷阱 across其他连用 和filter()连用 一般用法 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) across()有两个基本参数: .cols:选择你想操作的列...fn:你想进行的操作,可以使一个函数或者多个函数组成的列表 可以替代_if(),at_(),all_() starwars %>% summarise(across(where(is.character...,只要...
普通summarise()函数指定需要概括的变量,形如:library(dplyr) summarise(mtcars, avg = mean(mpg)) # 指定用mpg均值概括mpg变量 此外,summarise()的变体有下面3种,summarise_all()概括所有列 summarise_all(mtcars, mean) # 对mtcars的所有列进行均值计算 summarise_at()使用变量名称指定列进行概括 ...
函数summarise( ) 可以用于计算数据框中某个变量的指定统计量。 例如,计算变量 bwt 的样本均值和样本标准差: summarise(birthwt, Mean.bwt = mean(bwt), Sd.bwt = sd(bwt)) 6. 使用 group_by( ) 拆分数据框 函数group_by( )可以将数据框按照某一个或某几个分类变量拆分成多个数据框。例如: ...
across() 支持各种选择列语法,与 mutate() 和 summarise() 连用,产生非常强大的同时修改/(多种)汇总多列效果; 也能与 filter() 连用,在限定列范围内筛选"所有值都满足某条件的行",但不擅长筛选"存在值满足某条件的行"; 也能与 group_by(), count() 和 distinct() 连用,此时 .fns 为 NULL,只起选择列...
dplyr数据操作统计描述(summarise)dplyr数据操作统计描述(summarise)在R中,summary()是⼀个基础包中的重要统计描述函数,同样的在dplyr中summarise()函数也可以对数据进⾏统计描述。不同的是summarise()更加的灵活多变,下⾯来看下summarise这个函数 summarise(.data, ...)其灵活性和其他dplyr函数⼀样,主要...
summarise_all()和summarise_if()会默默地忽略隐式选择所涵盖的分组变量。 命名 新列的名称源自输入变量的名称和函数的名称。 如果只有一个未命名函数(即,如果.funs是长度为 1 的未命名列表),则使用输入变量的名称来命名新列; 对于_at函数,如果只有一个未命名变量(即,如果.vars的形式为vars(a_single_column)...