Dplyr是一个在R语言中广泛使用的数据处理和操作包,它提供了一套直观、高效的函数来对数据进行筛选、排序、汇总和变换等操作。其中,top_n函数用于按照某个变量的值进行排序,并返回前n个行。 具体来说,top_n函数的使用方式是: 代码语言:txt 复制 top_n(data, n, wt, variable) ...
filter:Return rows with matching conditions,提取出满足条件的记录 distinct:Select distinct/unique rows,去除相同的记录 sample:Sample n rows from a table,从表中提取n行 slice:Select rows by position,通过位置来选择行 top_n:Select top (or bottom) n rows (by value),有从头/尾开始提取 dplyr中的函数...
mutate(mtcars, row_number() == 1L) # 新生成的变量,用来判断是否是第一行,返回TRUE 或者 FALSE mtcars %>% filter(between(row_number(), 1, 10)) # 通过row_number,筛选1-10行.有点类似 top_n(10) # ntile,切割数据集为N块,返回具体的数值,属于等分切割 ntile(runif(10), 5) # [1] 1 2 ...
bind_rows()、*_join()、summrise()、mutatte():有两点主要的改变 将因子和字符向量合并一起后不发出警告创造一个字符串向量,之前合并的同时会发出警告 将多个因子合并后创造一个组合水平因子,之前是创造一个字符串向量同时会发出警告 bind_rows()和其他使用向量修复向量名,详细见?vctrs::vec_as_names all.equa...
mtcars %>% filter(between(row_number(), 1, 10)) # 通过row_number,筛选1-10行.有点类似 top_n(10)#ntile,切割数据集为N块,返回具体的数值,属于等分切割ntile(runif(10), 5)#[1] 1 2 4 5 5 3 4 2 3 1#某种程度上,ntile可以用来划分训练集和测试集(类似sample函数)#ind <- sample(2, n...
mtcars %>% filter(between(row_number(), 1, 10)) # 通过row_number,筛选1-10行.有点类似 top_n(10)# ntile,切割数据集为N块,返回具体的数值,属于等分切割ntile(runif(10), 5)# [1] 1 2 4 5 5 3 4 2 3 1# 某种程度上,ntile可以用来划分训练集和测试集(类似sample函数) # ind <- sample...
最后,dplyr可以方便地进行数据集的拼接。bind_rows(y, z)将数据集z按行拼接到数据集y中,bind_cols(y, z)将数据集z按列拼接到数据集y中。 本系列03介绍plyr时,知道这个包最主要地是用来做分组处理,dplyr对此功能进行了升级,详述如下。 dplyr可以方便地对数据框进行概述,相当于ddply中的summarize。summarise(iri...
> nrow(sample_n(order,5))#按照记录数抽样 [1]5 注意:caret包里的createDataPartition分层抽样 > createDataPartition(order$orderid,p =0.75,list = F) 3、返回最高记录top_n > top_n(order,3,totalprice)#数据框、返回最高的3条、按照总价 ...
> mtcars %>% group_by(cyl) %>% top_n(1, row_number()) # 分组汇总 > mtcars %>% group_by(cyl) %>% count() 9、交并合补 我们可以使用bind_rows、bind_cols函数,对两个数据框进行纵向、横向合并。类似于rbind、cbind函数,但这两个函数会对行列进行更加严格的检查,所以使用bind_rows纵向合并时...
> df <- tibble(x = 1:3, y = 3:1) > df1 <- tibble(x = 4, y = 0) > df2 <- tibble(z = -1:1, w = 0)# 纵向合并> bind_rows(df, df1)# 横向合并> bind_cols(df, df2) 类似 R 语言系统函数中对数组进行交并合补,我们也可以使用 union、intersect、setdiff 函数,取得两个数据框...