iris%>%as_tibble()%>%mutate(median_petal_length=median(Petal.Length),has_long_petals=Petal.Length>median_petal_length,has_long_petals=as.numeric(has_long_petals))%>%select(Petal.Length,median_petal_length,has_long_petals) 三. 修改多列 实现应用函数到数据框的多列。 mutate_all()——应用函...
msleep %>% mutate_all(~paste(., " /n ")) 将" /n "全部替换为空 msleep_ohno <- msleep %>% mutate_all(~paste(., " /n ")) msleep_ohno %>% mutate_all(~str_replace_all(., "/n", "")) %>% mutate_all(str_trim) mutate_if()对数据进行判断 如果数据类型是数值,对其进行四舍五...
mutate_all()——应用函数到所有列 将所有列转化为小写: msleep%>% mutate_all(tolower) 2. mutate_if()——应用函数到满足条件的列 将所有 Double 型的列,转化为 Integer: iris%>% mutate_if(is.double,as.integer) 也可以对满足条件的列...
df%>%mutate(across(1:11,~parse_number(.x)/100))顺便说一句，mutate_all()已经被弃用了，建议用...
可以使用mutate_all函数结合as.numeric来实现批量类型转换。具体操作如下：
mutate_all():对每一列运行窗口函数 mutate_at():对指定的列运行窗口函数 mutate_if():对指定类型的列运行窗口函数 窗口函数: min_rank # 排序,并列时,其他序号延号 dense_rank #无缝排序 row_number # 排序。并列时将并列数在前的序号在前 percent_rank # 把数据在[0,1]中重组,并排序 ...
mutate_at(); mutate_if(); mutate_all() 在官网上的关于这三个后缀的解释如下: _all:affects every variable _at:affects variables selected with a character vector or vars() _if :affects variables selected with a predicate function: 其中,all是针对所有列,at是针对特定的列,if的满足特定条件的列 ...
分组汇总,相当于 Excel 的透视表功能。 一. 创建分组 对未分组的数据框,一些操作如 mutate() 是在所有行上执行——或者说,整个数据框是一个分组,所有行都属于它。 若数据框被分组,则这些操作是分别在每个分组上独立执行。可以认为是,将数据框拆分为更小的多个数据框。在每个更小的数据框上执行操作,最后再将...
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 ...
mutate_at();mutate_if();mutate_all() 在官网上的关于这三个后缀的解释如下: _all:affects every variable _at:affects variables selected with a character vector or vars() _if:affects variables selected with a predicate function: 其中,all是针对所有列,at是针对特定的列,if的满足特定条件的列 参数如...