R语言使用apply函数和quantile函数计算dataframe中所有数据列的百分位数、通过设置probs参数计算百分位数 我们还可以使用apply()函数同时为多个列查找百分位数; 数据集的第n个百分位数是当所有值从最小到最大排序时,将前n%的数据值剪掉或者进行分割的那一个值。 最常用的分位数之一是第50%分位数,它代表数据集的中...
但是,我们可以使用apply()函数来简化这个过程: averages <- apply(df, 2, mean) 在这个例子中,apply()函数的第一个参数是我们要操作的数据框df,第二个参数2表示我们要对列进行操作,第三个参数是我们应用的函数mean。这将返回一个向量,其中包含每列的平均值。
# 创建一个空的dataframe df <- data.frame() # 定义需要创建的列的值 values <- c(1, 2, 3, 4, 5) # 使用apply()函数创建新的列,并将其添加到dataframe中 df <- cbind(df, apply(values, 1, function(x) x * 2)) # 这里以乘以2为例 # 打印输出dataframe print(df) 以下是使用dplyr包中...
R语言与Python中的apply函数都有着丰富的应用场景,恰到好处的使用apply函数,可以避免在很多场景下书写冗余的代码,这不仅能提高代码可读性,而且提高代码执行的效率。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 apply(X,MARGIN,FUN,...)X#一个数组(包括矩阵)MARGIN#一个给定下标的向量,将被指定函数执行计...
R语言使用dplyr包内连接两个dataframe数据(inner join) inner_join(data1, data2, by = "ID") # Apply inner_join dplyr 编辑 R语言使用dplyr包左连接两个dataframe数据(left join) left_join(data1, data2, by = "ID") # Apply left_join dplyr function ...
mapply :ApplyaFunctiontoMultiple List or Vector Arguments rapply :Recursively ApplyaFunctiontoaList tapply :ApplyaFunction OveraRagged Array 除此之外,还有可作为lapply变形的sapply,vapply和 replicate,共计10个函数。具体的内容,见apply()函数族的详细讲解!!!
注意:在处理大数据集中的行和列时,R中的循环可能比较低效费时。只要可能,最好联用R中的内建数值/字符处理函数和 apply族函数。 五、用户自定义函数 语法: 例1: mysum<-function(x,y){ z<-x+y return(z) } mysum(1,5) 1. 2. 3. 4.
The get R function is typically applied to data objects such asvectors,data.frames, orlists. In this example, I’m going to apply the get command to a vector. So let’s create an example vector first: x1<-c(3,1,1,7,9)# Create example vector ...
seq(from(开始), to(到), by(步长), length.out(指定向量的元素个数), along.with(长度与指定的向量长度相同)) 提取子集: 数字下标(正数:获取指定元素,从1开始,负数:排除的意思) which()函数(按条件来进行筛选) #向量 (x1<- c(10,11,12,13)) ...
Only then can you start to get, for example, the mean and the median of your numeric data. You can do this with theapply()function. The first argument of this function should be your smaller data frame, in this case,Ages. The second argument designates what data you want to consider ...