在dplyr中,summarise_all函数可以对数据框中的多个列应用同一个函数进行汇总。如果想要将该函数的多个值导出到结果表中的列,可以使用tidyr包中的gather函数进行操作。 具体步骤如下: 首先,加载dplyr和tidyr包: 代码语言:txt 复制 library(dplyr) library(tidyr) ...
library(dplyr) df1 %>%group_by(ID) %>%summarise_all(~ list(unique(.))) 或者: library(stringr) df1 %>%group_by(ID) %>%summarise_all(~ toString(unique(.)))
# 将所有列转换为因子 df <- mutate_all(df, as.factor) # 对每一列进行卡方检验 result <- summarise_all(df, funs(chisq.test)) # 打印卡方检验结果 print(result) 在腾讯云的产品中,没有直接与dplyr和卡方检验相关的特定产品。然而,腾讯云提供了一系列适用于数据处理和分析的云服务,如云数据库、云...
summarise(across(height:mass, ~ mean(.x, na.rm =TRUE)))#> # A tibble: 1 × 2#> height mass#> <dbl> <dbl>#> 1 174. 97.3# The _if() variants apply a predicate function (a function that# returns TRUE or FALSE) to determine the relevant subset of# columns. Here we apply mean...
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_all(mydata["Index"], funs(nlevels(.),nmiss=sum(is.na(.))) 1. 实例23:按多个变量排序数据 arrange()函数的默认排序顺序是递增的。 在这个例子中,我们通过多个变量来排序数据。 arrange(mydata, Index, Y2011) 1. 假设你需要按降序对其中一个变量进行排序,而对其他变量则按升序排序。 arrange...
列表列是一种特殊的数据类型,它可以包含多个元素,每个元素对应数据集中的一列,并且可以对每个元素进行进一步的操作和分析。使用dplyr中的summarise_all()函数可以实现汇总每列并返回列表列的功能。该函数可以对数据集中的所有列应用相同的汇总函数,并将结果以列表列的形式返回。例如,可以使用summarise_all...
summarise()、summarise_at()、summarise_all()、summarise_if() count() groupby()、ungroup()、groups()、group_vars() dplyr包中的相关函数 library(tidyverse) setwd("E:/R/tidyverse/pre") LST <- read.csv("LST.csv") # NAME 春季 夏季 秋季 冬季 ...
summarise_all(mydata["Index"], funs(nlevels(.), nmiss=sum(is.na(.))) 实例23:按多个变量排序数据 arrange()函数的默认排序顺序是递增的。 在这个例子中,我们通过多个变量来排序数据。 arrange(mydata, Index, Y2011) 假设你需要按降序对其中一个变量进行排序,而对其他变量则按升序排序。 arrange...
summarise()函数以及衍生函数,包括summarise_all, summarise_at,summarise_if主要进行数据的统计描述。 一般情况下,它们需要同时调动以下等其它函数来共同完成。 min():返回最小值 max():返回最大值 mean():返回均值 sum():返回总和 sd():返回标准差