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...
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...
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 = ...
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))...
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...
Let’s perform the group by on the column department and summarize to get the sum of salary for each group.# Load dplyr library(dplyr) # group_by() on department grp_tbl <- df %>% group_by(department) grp_tbl # summarise on groupped data. agg_tbl <- grp_tbl %>% summarise(sum...
dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...)——汇总数据 而这些函数都可以与group_by结合,分组对原数据框进行处理。...mydata %>% mutate(sumx=x1+x2, meanx=sumx/4)##dplyr...
Dplyr Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量,能够基于已有数据创建新的变量列,支持对数据框进行实时的变量操作和修改...Dplyr Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名,能够快速修改变量的名称,使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...Dplyr Select keep...
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...
或者，如果您想通过共享字符串来选择列，您可以使用以下命令：