创建查找向量，然后匹配：
# 导入数据df<-read.csv("data.csv")# 创建一个新的变量"total",将"var1"和"var2"相加df<-df%>%mutate(total=var1+var2)# 修改现有变量"var3",将其乘以2df<-df%>%mutate(var3=var3*2)# 使用ifelse函数创建一个新的变量"category",根据"var4"的值进行分类df<-df%>%mutate(category=ifelse(v...
通过ifelse判断语句对数据进行操作,如果brainwt > 4返回NA,不满足此条件返回原值 msleep%>%select(name,brainwt)%>%mutate(brainwt2=ifelse(brainwt>4,NA,brainwt))%>%arrange(desc(brainwt)) name brainwt brainwt2 <chr> <dbl> <dbl> 1 African elephant 5.71 NA 2 Asian elephant 4.60 NA 3 Human ...
mutate函数还可以结合ifelse函数使用,来实现对变量的逻辑判断。以iris数据框为例,我们可以在Species列中,将"setosa"字样替换为"Type1",将"versicolor"和"virginica"替换为"Type2": 这段代码使用ifelse函数将Species列中的每个值转换为Type1或Type2。在本例中,ifelse函数将"setosa"替换为"Type1",并将其他值替换...
• cumsum(), cummean(), cummin(), cummax(), cumany(), cumall() • na_if(), coalesce() • if_else(), recode(), case_when() 相关延展函数:transmute、mutate_all、mutate_if、mutate_at(后期文章分享) mtcars %>% as_tibble() %>% mutate( cyl2 = cyl*3, cyl4 = cyl2+2)...
mutate函数还支持使用if-else条件语句,可以根据一定条件来创建新变量。同时,还可以使用不同的函数来处理变量,比如min函数,可以求出一个变量中最小值,max函数可以求出最大值,sum函数可以求出总和,mean函数可以求出平均值等。 另外,mutate函数还能够实现数据的组合,把若干变量合并成一个新的变量,这种操作可以帮助我们...
across的第一个参数可以合并多种选择方式，包括添加matches("B")：
注意，seq调用需要返回相同的长度，因此这里是length.out=。在你最初的调用中，单独使用interval会产生几...
到目前为止,我们一直在通过索引对向量进行重新排序。然而,一旦我们开始更高级的分析,数据存储的首选单元不是向量,而是数据框。接下来介绍R语言数据分析中很重要的一个库:tideverse 收入导入库,显示没有该库可以使用install.packages(‘要安装的库名’) library(tidyverse) ...
mutate(data, new_col = if_else(is.na(age), unknown age) ) 在本例中,is.na()函数检查age列中的单元格是否为空,如果为空,则新列中的值设为“unknown”,否则,新列中的值为age列中的值。 总之,R语言的mutate功能是一个非常有用的工具,它可以帮助数据科学家和数据分析师们创建新变量或者修改现有变量...