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）
slice(df, 3:7) # 选择3-7 行 slice_head(df, n, prop) # 从前面开始选择若干行 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...
分别是summaryBy(),orderBy(),sampleBy()。 1.1 doBy()的准备 首先需要安装doBy包: install.packages("doBy") library(doBy) 1. 2. 1.2 doBy()三个函数的描述 intro <- data.frame(functions = c("doBy::summaryBy","doBy::orderBy","doBy::sampleBy"), features = c("根据列的值将数据框分组后,...
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...
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
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...
df%>%index_by(week=~yearweek(.))%>%summarise(across(death:resp,~mean(.x,na.rm=TRUE)),...
6. 排序order 7. 计数table 8. 分裂split 9. 去重与找重unique 10.转置 1. 初识R语言支持的数据类型 开始之前,需要先了解一下R语言支持的数据类型,以及这些常用类型的特点。以下4种类型是最常用的:向量、矩阵、数据框、时间序列。 可参考↓↓ 向量Vector : c ...
r4=GO_result%>%group_by(ONTOLOGY)%>%slice_min(order_by=p.adjust,n=5)r4 slice_min会根据指定的p.adjust有小到大排序,然后取每组前5行 方法五、使用group_modify结合head 代码语言:javascript 复制 #使用group_modify r5=GO_result%>%group_by(ONTOLOGY)%>%group_modify(~head(.x,5))r5 ...