在R中,可以使用across和summarize函数来处理列名。 across函数是dplyr包中的一个函数,用于在多个列上应用相同的操作。它可以接受列名、列索引或逻辑向量作为参数。通过across函数,我们可以对多个列进行相同的操作,例如计算列的总和、平均值等。 summarize函数也是dplyr包中的一个函数,用于对数据进行汇总操作。它可以接受多...
我正在使用 Summarize() 将一个数据帧 (cid_term) 转换为另一个数据帧 (row_1dyadep)。我想为分组变量 (new_dyadep_id) 的每个值接收一行。对于许多变量...
这就是我遇到问题的地方。当dplyr的summarize函数提供了一个变量和函数列表时，它将把每个函数应用于每一...
mean(size))#计算分组后每组记录的平均size3pack_sum <- summarize(by_package,#对分组数据by_package进行汇总统计4count =n(),#n()统计每组频数5unique = n_distinct(ip_id),#统计每组有多少不同的ip_id6countries =n_distinct(country),7avg_bytes =mean(size))89quantile(pack_sum$unique, probs = ...
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...
假设我们有一个数据框(data frame)df,其中包含多个变量(columns),我们想将其中的某些值设置为NA。可以使用dplyr中的mutate()函数来实现。假设我们要将变量var1和var2中的值设置为NA,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 df <- df %>% mutate(var1 = ifelse(condition, NA, var1), var2 = ifelse(condi...
使用rowSums对每行求和（rowwise适用于任何聚合，但速度较慢）
df1%>%anti_join(df2,by="name") across across(.cols=everything(),.fns=NULL,...,.names=NULL) 用在mutate和summarise函数里面 对多列执行相同的函数操作,返回数据框 penguins%>%summarize(across(c(bill_depth_mm,bill_length_mm,flipper_length_mm),mean))...
或者，如果我们只需要使用tidyverse函数，则将其转换为'long'格式，其中包含gather，summarize和row，并获得...
a data frame by group and set the value as 1 if the sum is not 0. I tried to use max function instead of the combo (sum & ifelse), but I kept getting Inf values. However, the combo takes too much time to compute, where I have 1.5m rows and 500 dummy...