在R中,可以使用dplyr包中的group_by函数来对数据进行分组操作。group_by函数可以根据一个或多个变量对数据进行分组,并为每个组创建一个独立的数据子集。 使用group_by函数的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 grouped_data <- group_by(data, var1, var2, ...) ...
但前天学习了新的函数(filter过滤,group_by分组,summarise统计),想要尝试一下。 我的逻辑是,针对每一个变量,先将缺失值过滤掉,然后分组,然后计算每组数的个数(注意,之前已经过滤掉了缺失值,所以这里是计算所有数的个数即为非缺失值个数) 先尝试对第一列数据进行操作,查看代码有无问题: 最后一步为重新命名表头 ...
6、关于group_by()函数的综合应用 6.1、按多个变量进行分组 daily<-group_by(flights,year,month,day)(per_day<-summarise(daily,flights=n()))(per_month<-summarise(per_day,flights=sum(flights)))(per_year<-summarise(per_month,flights=sum(flights)))#运行:# A tibble: 365 x 4# Groups: year,...
该函数通常用于数据框或数据表对象,可以根据一个或多个变量对数据进行分组,并对每个组进行汇总统计。 具体而言,vargroup函数的语法通常类似于以下形式: R. vargroup(data, by = NULL, FUN = NULL)。 其中,参数含义如下: data: 要分组的数据框或数据表对象。 by: 一个或多个用于分组的变量,可以是变量名、...
r语言win.graphR语言group_by 最近整理一批数据,要求是统计所有变量的非缺失值数,再按照地区分组总计非缺失值数。数据长这样(信息敏感,就涂掉了部分),包括一万多个对象以及726个变量。可以看到第三列County是一个地区分组变量(包含南宁和玉林两个选项)。等会儿就用到dplyr包中的group来进行分组。一、设置环境、导入...
6、关于group_by()函数的综合应用 6.1、按多个变量进行分组 daily <- group_by(flights,year,month,day) (per_day <- summarise(daily,flights=n())) (per_month <- summarise(per_day,flights=sum(flights))) (per_year <- summarise(per_month,flights=sum(flights))) #运行: # A tibble: 365 x...