使用dplyr包预处理时建议使用tbl_df()函数或tbl_cube()函数或tbl_sql()函数将原数据转换为tbl对象,因为dplyr包用C语言开发,对处理tbl对象是非常迅速的。语法: tbl_df(src, ...) tbl_cube(dimensions, measures) tbl_sql(subclass, src, from, ..., vars = attr(from, 'vars')) #观测筛选 如果需要将...
ds <- tbl_df(mtcars) df <- as.data.frame(ds) 1. 2. 3. 2. 筛选: filter filter() 和slice()函数可以按给定的逻辑条件筛选出符合要求的子数据集, 类似于 base::subset() 函数,但代码更加简洁, 同时也支持对同一对象的任意个条件组合(表示AND时要使用&或者直接使用逗号),返回与.data相同类型的对象。
步骤3:将数据框架转换成“r语言 tbl”格式 行内代码tbl_data <- tbl_df(data) 这行代码将之前创建的数据框架转换成“r语言 tbl”格式,使其更适合进行数据操作和分析。 代码说明 library(dplyr): 导入dplyr包,提供数据处理函数。 data <- data.frame(ID = 1:5, Name = c("Alice", "Bob", "Cathy", ...
R语言TCR 图r语言tbl_df #tbl对象 使用dplyr包预处理时建议使用tbl_df()函数或tbl_cube()函数或tbl_sql()函数将原数据转换为tbl对象,因为dplyr包用C语言开发,对处理tbl对象是非常迅速的。语法:tbl_df(src, ...)tbl_cube(dimensions, measures)tbl_sql(subclass, src, from, ..., vars = attr(f ...