summarize at R语言 r语言 summarise R语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值(分组为离散变量、被统计列为连续变量) 目录 R语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值(分组为离散变量、被统计列为连续变量) #导入包和库 仿真数据1 仿真数据2 仿真数据...
1summarise(mydata,Y2015_mean=mean(Y2015),Y2015_med=median(Y2015)) 1. 实例19:总结多个变量 在下面的例子中,我们计算了记录的数量,变量Y2005和Y2006的平均值和中位数。 summarise_at函数允许我们通过名称选择多个变量。 1summarise_at(mydata,vars(Y2005,Y2006),funs(n(),mean,median)) 1. 实例20:...
summarise_all函数用于对所有列进行统一的汇总操作。summarise_at函数则用于对特定列进行统一的汇总操作。计数操作：add_count函数可以按分类变量分组并计数，它会在数据集中增加按指定条件计数的列。数据重塑：为了使汇总结果更易于理解，可以使用如gather等函数转换数据格式，重塑汇总结果。通过tidyverse的这些工...
summarise_if():对满足条件的列,执行一个或多个函数; summarise_at():对选定的变量列,执行一个或多个函数; summarise_all():对所有列,执行一个或多个函数。 使用它们的好处是,可以借助辅助选择器或判断条件选择多列,还能在这些列上执行多个函数,只需要将它们放入一个列表。 (2)summarise_if() ...
summarise(mean=mean(var1)) # 计算列指定列名 ## # A tibble: 2 x 2 ## label mean ## <chr> <dbl> ## 1 a 2 ## 2 b 3 单函数应用多列 单个函数应用于分组数据的多个列,进行批量计算。当采用summarise_at、summarize_all、summarise_if函数时,如果需要对计算列进行重命名,计算函数需要采用list的...
msleep%>%group_by(vore)%>%summarise_at(vars(contains("sleep")),mean,na.rm=TRUE)%>%rename_at(vars(contains("sleep")),~paste0("avg_",.)) top_n( ) 保留值最高的5个 msleep %>% group_by(order) %>% summarise(average = mean(sleep_total)) %>% ...
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 ...
在R语言中,要按ID分组并保留除ID外的每一列的最小值,你可以使用dplyr包中的group_by和summarise_all(或summarise_at对于特定列)函数。但请注意,summarise_all会针对所有列应用同一函数(在这种情况下是min),因此你可能需要特别处理ID列,以确保它不被包含在求最小值的操作中。不过,由于问题要求保留除ID外的最小...
我们可以使用summarise函数,对数据框进行汇总。此外我们还可以使用summarise_if、summarise_at、summarise_all函数,对所有变量、对某些变量、对满足特定条件的变量进行汇总。注意汇总时需要使用的函数,往往只需要返回一个值作为汇总结果。 # 汇总观测值数量> summarise(mtcars, n())# 汇总去重后的观测值数量> distinct(...
编辑：dplyr版本〉= 1的以下两个方法的修改版本，因为summarise_at已被取代