利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析,及为后续数据建模创造环境;本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by、select、summarise。 1、数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 #filter(.data=,condition_1,condition_2)#将返回相匹...
(2)filter_if():满足条件的列范围内,选择行 从字符列范围内,选择包含 NA 的行: sw_dup%>% filter_if(is.character,any_vars(is.na(.))) (3)filter_at():在某些列范围内,选择行 在包含 "Sepal" 的列范围内,选择存在值 > 4 的行: ...
mydata % filter_if(is.integer, all_vars(. > 0)) # 通过is.integer参数指定数据集中整数型的列参与筛选,筛选条件为所有整数型列的数值大于0的行 1. 2. 注意:同样也可以使用is.character,is.numeric,is.double,is.logical,is.factor判断哪些列参与筛选,日期数据的话,可以加载lubridate包,使用is.POSIXt或者...
iris[,1:4]%>%as_tibble()%>%filter_all(any_vars(.>7.5)) 选出所有列范围内,所有值均 >2.4 的行 iris[,1:4]%>%as_tibble()%>%filter_all(all_vars(.>2.4)) (2)filter_if():满足条件的列范围内,选择行 从字符列范围内,选择包含 NA 的行: sw_dup%>%filter_if(is.character,any_vars(i...
其操作逻辑为在所选的列范围内,根据条件做出判断,得到多列的逻辑值,再借助all语句合成一个逻辑变量用于filter()筛选行。 #筛选出4-6列中所有值大于76的行 > df %>% + filter(if_all(4:6,~.x > 76)) # A tibble: 2 x 8 class name sex chinese math english moral science ...
msleep %>%select(name:order,sleep_total:sleep_rem)%>% filter_if(is.character,any_vars(is.na(.))) filter_at( ) filter_at( )它不筛选所有列,也不需要您指定列的类型,可以通过vars() 参数选择要对那些列进行筛选 iris %>% filter_at(vars(Sepal.Length,Petal.Length),all_vars(. >=6)) ...
利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析,及为后续数据建模创造环境;本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by、select、summarise。 1、数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 ...
除了上述的例子,filter函数目前还有filter_all, filter_at,filter_if三个补充函数,这三个函数使得filter函数更加强大。 filter_all函数(一般用于使用者想对数据集所有列进行筛选操作时) 代码语言:javascript 复制 > library(ggplot2) > mtcars %>% + head() mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb ...
在数据处理中，过滤是基础操作，去除无关或无效数据是关键。R语言的dplyr库提供了filter函数，让过滤变得既简单又直观，其用法与SQL或传统商业智能工具相似。filter函数之外，dplyr还提供了三个辅助函数：filterall、filterat、filter_if。它们增强了filter函数的功能，使得数据过滤更为强大、灵活。
使用条件语句:使用if语句或者ifelse函数来进行条件判断,根据条件筛选数据。例如,筛选出某列数据大于10的行:ifelse(df$column_name > 10, df, NA) 复制代码 使用函数: subset()函数:可以根据条件筛选数据框中的行。 filter()函数(dplyr包):用于根据条件筛选数据框中的行。 select()函数(dplyr包):用于选择数据...