通过groupby函数,我们可以将数据按照某一列的数值进行分组,并对组内数据进行相应的处理,如求和、平均、中位数等。 1. groupby函数的基本语法 groupby函数的基本语法如下: group_by(data, by) 其中data表示需要进行分组处理的数据框,by表示分组依据的列名或列名列表。例如: library(tidyverse) data(mpg) grouped_...
group_by函数是dplyr包中的一个函数,用于按照指定的变量对数据进行分组。它通常与其他函数(如summarise、mutate和filter)一起使用,用于对每个组进行汇总、变换或筛选操作。 group_by的基本用法是:group_by(df, variable),其中df是要进行分组的数据框或数据表,variable是要分组的变量名。分组后,可以对每个组进行各种...
2、数据分组、汇总函数group_by、summarise 其他延展函数 group_by_all、group_by_if、group_by_at(将在后续文章中解析) group_by函数按照某个变量分组,对于数据集本身并不会发生什么变化,只有在与mutate(), arrange() 和 summarise() 函数结合应用的时候会体现出它的优越性,将会对这些 tbl 类数据执行分组操作 ...
group_by()函数可以根据指定的变量对数据进行分组,然后可以对每个组进行汇总统计或其他操作。 使用group参数可以让我们按照指定的变量对数据进行分组,这样我们可以针对每个组进行不同的操作,比如计算每个组的平均值、总和、标准差等统计量。这在数据分析和统计建模中是非常常见的操作。 另外,在可视化操作中,group参数也...
在上述代码中,我们首先使用group_by(Subject)将数据按科目进行分组,然后使用summarise(Average_Score = mean(Score))计算每个科目的平均分数。最后,通过print函数输出结果。 结果分析 通过以上步骤,我们可以清楚地看到各科目的平均成绩。例如,在执行上述代码后,输出可能如下所示: ...
dplyr函数很多,前面几节介绍了最基础的5个函数: filter() 筛选列 arrange() 排序列但仍可展示其余的列 select() 选择列,不展示其余的列 mutate() 添加新的变量 summarise() 对变量进行分组摘要,经常和group_by()组合使用 五个函数结合group_by()函数的用法更加丰富。