R语言使用order函数按照指定数据列的值倒排data.table数据（从大到小降序排序）
order by 也可用函数来排序 select lower(job), initcap(ename) from employees where upper(job) = 'SALESREP' order by length(ename); LOWER(JOB) INITCAP(ENAME) --- --- salesrep Ward salesrep Allen salesrep Martin salesrep Turner
library(lubridate)dt=tibble(day=as_date("2019-08-30")+c(0,4:6),wday=weekdays(day),sales=c(2,6,2,3),balance=c(30,25,-40,30))dt%>%mutate(sales_lag=lag(sales),sales_delta=sales-lag(sales)) 注:默认是根据行序移位,可用参数 order_by 设置根据某变量值大小顺序做移位。 3. 累计汇总...
slice_tail(df,n,prop)#从后面开始选择若干行 slice_min(df,order_by,n,prop)#根据order_by选择最小的若干行 slice_max(df,order_by,n,prop)#根据order_by选择最大的若干行 slice_sample(df,n,prop)#随机选择若干行 例: #选择english列中前五大的行 > df %>% + slice_max(english,n = 5) # A...
# 加载xts包 > library(xts) # 定义生成每日交易数据函数 > newTick<-function(date='2017-01-01',n=30){ + newDate<-paste(date,'10:00:00') + xts(round(rnorm(n,10,2),2),order.by=as.POSIXct(newDate)+seq(0,(n-1)*60,60)) + } ...
data1%>%group_by(user_no)%>%mutate(nth_date=nth(buy_date,2,order_by=buy_date))%>%arrange(user_no,buy_date) 总结 本文介绍了R语言中的偏移窗口函数,在处理“错位“数据的时候可以使用偏移窗口函数,例如计算同比、环比、第一次消费时间、最近一次消费时间、每次消费时间间隔等。
data1%>%group_by(user_no)%>%mutate(cumamt=order_by(buy_date,cumsum(amt)))%>%arrange(user_no,buy_date) R语言中的累计计算函数,当order_by的字段记录相同时候,累计值不再相同,而sql中当记录相同的时候,累计值是相同的【窗口函数】第三弹:聚合函数和分布函数,觉得这一点是很好的优化。下图是sql中的...
order(data$c1,decreasing = FALSE),] # 数据框根据某一列排序，经常用在输出结果的日期排序上melt() # 行列转换，宽表变长表，列转行dcast() # 行列转换，长表变宽表，行转列# 1. 聚合计算：dplyr包中group_by()data_order<-read_excel('data_order.xlsx',sheet='订单')head(data_order,2)# 计算...
iris[order(iris$Sepal.Width, decreasing= T), ] 1. 2. 3. 4. 升序: 降序: dplyr包的arrange函数。arrange函数用法简单,使用形式为arrange(数据表名,变量名),如果是降序排列则可以arrange(数据表名,-变量名)或arrange(数据表名,desc(变量名))。特别值得一提的是,arrange函数还有arrange(数据表名,变量名1...
bub=dotplot(kk,showCategory = showNum, orderBy = "GeneRatio",split="ONTOLOGY", color = colorSel) + facet_grid(ONTOLOGY~., scale='free')+scale_y_discrete(labels=function(x) stringr::str_wrap(x, width=60)) print(bub) dev.off() ...