在R语言中,可以使用pivot_wider()函数来将数据从长格式转换为宽格式。pivot_wider()函数是tidyverse包中的一部分,用于数据重塑和变形。 pivot_wider()函数的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 pivot_wider(data, names_from, values_from, values_fill = NULL) 参数说明: data:要进行转换的数据框。 names_from...
df_wide <- df %>% pivot_wider(names_from = variable, values_from = value, values_fill = 0) 问题2:重复键值 如果原始数据中有重复的键值(即相同的 id 和variable 组合),pivot_wider 会报错。 解决方法: 先对数据进行去重或聚合处理: 代码语言:txt 复制 df_unique <- df %>% group_by(id, var...
pivot_wider()是spread()的更新方法,旨在更易于使用并处理更多用例。我们建议您使用pivot_wider()作为新代码;spread()不会消失,但不再处于积极开发状态。 也可以看看 pivot_wider_spec()使用定义旋转规范的 DataFrame 来旋转 "by hand"。 例子 # See vignette("pivot") for examples and explanationfish_encounters...
pivot_wider()-ed 数据有两种 NA: 数据集中已有 NA,并且 通过在给定行和列的数据中不存在值的地方更广泛地旋转数据而引入的。要摆脱类型 1,您可以使用 df |> replace_na(list(Value = 0))。 要摆脱类型 2,您可以使用参数 values_fill = 0
-edpivot_wider()数据有两种 NA: \n \n 数据集中已有的 NA,以及 \n 这些是通过将数据旋转得更宽而引入的,在给定行和列的数据中不存在值的地方。 \n \n 要摆脱类型 1,您可以使用df |> replace_na(list(Value = 0)). \n要删除类型 2,您可以使用参数values_fill = 0(或者如果您只想从特定列中删...
R：将行转换为列-在pivot_wider中标识values_from我们可以重塑为'长'，然后做宽转换 ...
(review_score, na.rm = TRUE)) %>% ungroup %>% mutate(for_business = c("tourist", "business")[for_business + 1]) %>% pivot_wider(names_from = for_business, values_from = avg_review_score) %>% mutate(diff = business - tourist) %>% summarize(avg_diff = mean(diff, na.rm =...
To set up the data bars, you'll use conditional formatting. Before we set up data bars in a pivot table, you can watch this short video to see how to set up data bars on a worksheet. Play Get the Workbook To see the pivot tables shown on this page, download theConditional Formatting...
提取pivot_longer中的第一个数字(字符串中间)：名称模式我们可以从子字符串中创建三列，也可以通过不...
Allow values_fn and values_fill to be scalars hadleycommittedNov 28, 2019 e7ffbd4 Commits on Sep 7, 2019 Switch links to https hadleycommittedSep 7, 2019 492ea30 Commits on Sep 2, 2019 Fix typo: appending in -> appended to (#724) mine-cetinkaya-rundelauthored and hadleycommitted...