如果n=5,是按从大到小排序。 方法三、使用slice_head #使用slice_headr3=GO_result%>%group_by(ONTOLOGY)%>%slice_head(n=5)r3 方法四、使用slice_min #使用slice_minr4=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...
slice 就是对行切片的意思,该系列函数的共同参数: n: 用来指定要选择的行数 prop: 用来指定选择的行比例 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 ...
slice_head(n =10) mpg %>% slice_head(prop =0.1) mpg %>% slice_tail(n =10) mpg %>% slice_tail(prop =0.1) mpg %>% slice_sample(n =10) # 选择hwy前5大的行 mpg %>% slice_max(hwy, n =5) # 选择hwy前5小的行 mpg %>% slice_min(hwy, n =5) 3.3 行删除 用distinct函数删...
如果n=5,是按从大到小排序。 方法三、使用slice_head #使用slice_head r3=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% slice_head(n=5) r3 方法四、使用slice_min #使用slice_min r4=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% slice_min(order_by = p.adjust, n = 5) r4 slice_min会根据指定的p.a...
gapminder %>% slice_head(n = 5) #后5行 gapminder %>% slice_tail(n = 5) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 4.2 slice_max、slice_min 函数 分组查询每组的前n个值,是我们统计排行榜数据时经常需要用到的,比如电商中每个品类销量前10的商品。
iris %>% as_tibble() %>% slice_max(Sepal.Width,n=3) 若有重复值加 with_ties=FALSE 只取一行mtcars %>% slice_min(cyl,n=1,with_ties=FALSE) slice_sample 随机无重复抽样iris %>% as_tibble() %>% slice_sample(n = 5) slice_sample 随机有重复抽样...
library(tidyverse)，slice_min(mtcars,mpg)欢迎来http://rlearner.com提问
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 方法六、使用filter 代码语言:javascript ...
- **方法三**：利用slice_head函数提取每个分组的前几行，简单直接且易于实现。- **方法四**：采用slice_min结合分组，根据指定的p调整值从小到大排序后，获取每个分组的前五行。- **方法五**：将group_modify与head结合，实现更加灵活的分组处理，适应不同需求。- **方法六**：通过filter函数控制...
slice_head(n =10) set.seed(1234) # 使用smaple函数做有放回地抽样 device <- sample(c("Desktop","Mobile","Tablet"), size =25, replace =TRUE) device # 数据类型检验 is.factor(device) # 数据类型转换 as.factor(device) # 或者使用forcats包的as_factor函数 ...