group_by(Species) %>% summarise(Sepal_Length_Mean = mean(Sepal.Length, na.rm =TRUE), Sepal_Width_Mean = mean(Sepal.Width, na.rm =TRUE)) # 使用across函数 iris %>% select(starts_with("S")) %>% group_by(Species) %>% summarise(across(c(Sepal.Length, Sepal.Width), mean, na.rm ...
1. group_by:分组函数 group_by 一般会和 mean、sum、max、min、median 等函数一起使用,对数据进行分组汇总,可以同时处理多个字段。 library(dplyr)library(gapminder)# 按 year 字段分组, 统计 lifeExp 的均值、对 pop 求和gapminder%>%group_by(year)%>%summarize(mean_lifeExp=mean(lifeExp),total_pop=sum...
group_by函数用于数据分类 summarise或summarize函数在新数据框中汇总数据,对标于stats包中的aggregate函数 mutate函数用于在原数据框中修改变量或生成新变量,在group_by函数后使用也可实现汇总功能,对标于base包中的transform函数 transmute函数只保留新生成的变量,相当于生成新数据框 summarise函数的新数据框中除了新生成的...
dplyr包中的select、filter、arrange、mutate、group_by、summarize函数,以及%>%管道操算符(pip operation),“then”的意思。 tidyr包中的gather、seperate、spread函数。 lubridate包中date型变量记录更新等操作。 1、dplyr包(select列选择、filter行选择、arrange排序、mutate新增、group_by分组统计、summarize汇总) (1)...
数据分组和汇总:通过 group_by 和 summarize 函数,可以对数据进行按组汇总、计算统计量等操作。 数据筛选和排序:使用 filter 和 arrange 函数可以根据条件筛选和排序数据,提取感兴趣的观测。 数据变换和衍生变量:使用 mutate 函数可以在数据框中创建新的变量,进行数据变换和计算。
使用group_by()和summarize()进行分组汇总:使用group_by()函数,你可以按照一个或多个变量对数据进行分组。然后,使用summarize()函数对每个分组进行汇总计算。例如,假设你有一个名为"df"的数据框,其中包含"category"和"value"两列,你可以按照"category"进行分组,并计算每个组的总和: 使用group_by()和summarize(...
summarize(flights,delay=mean(dep_delay,na.rm=TRUE)) 与group_by() 联用,即在分组基础上进行摘要统计。group_by() 和 summarize() 联用是 dplyr 包最常用的操作之一。 如:将所有结果按method和benchmark分组,计算新分组的每组平均值,并用 n() 函数计数,返回当前分组的大小 ...
5个核心函数 + group_by() + 辅助函数() filter() : 按值筛选观测 arrange() : 对行进行重新排序 select() : 按名称选取变量 mutate() : 使用现有的变量创建新变量 summarize() : 将多个值总结为一个摘要统计量 1 filter() : 按值筛选观测 ...
当使用dplyr, group_by()andmutate()或summarize ()与paste()and连接字符串时collapse,NA值将被强制转换为字符串"NA"。当使用str_c()代替 时paste(),连接的字符串NA将被删除(?str_c:每当将缺失值与另一个字符串组合时,结果将始终缺失)。当具有NA&non-NA值的这种组合时,如何删除连接中的NA而不是non- ?
group_by()与其他函数结合 虽然group_by()与summarize()函数结合起来使用是最有效的,但group_by()也可以与mutate()和filter()函数结合,以完成非常便捷的操作。在所有分组中,找出大于某个阈值的所有数据: popular_dests <- flights %>% group_by(dest) %>% ...