distinct函数看起来好多了:干净,简短,易于理解。 它不是抓住每个组的第一行,而是必须搜索并排除重复项。.keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其他变量。 比较不同方法的速速优劣 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(tidyverse) d1 <- function() { k <- match(unique(starwars$ge...
distinct函数看起来好多了:干净,简短,易于理解。 它不是抓住每个组的第一行,而是必须搜索并排除重复项。.keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其他变量。 比较不同方法的速速优劣 library(tidyverse) d1 <-function() { k <- match(unique(starwars$gender), starwars$gender) starwars[k,c('name','gender...
也能与 group_by(), count() 和 distinct() 连用,此时 .fns 为 NULL,只起选择列的作用。 across() 函数的引入,使得可以弃用那些限定列范围的后缀: _all, _if, _at: across(everything(), .fns): 在所有列范围内,代替后缀 _all across(where(), .fns): 在满足条件的列范围内,代替后缀 _if across...
用distinct函数删除重复行。 根据所有列或者指定列,判定重复,只保留第1个,其余行删除。 注意:默认只返回选择的列,若要返回所有列,设置参数.keep_all = TRUE drop_na函数,删除包含NA的行。 代码演示 # 行删除 # 删除重复行 mpg %>% distinct mpg %>% distinct(drv) mpg %>% distinct(drv, .keep_all =...
cumany [dplyr] – Apply cumulative version of any Function. cume_dist [dplyr] – Rank a vector. cummean [dplyr] – Apply cumulative version of mean Function. cumsum – Calculate the cumulative sum of the elements of a numeric vector. ...
sheet='订单')head(data_order,2)# 计算每天的订单量、下单客户数、交易额、利润率data_res<-data_order%>%group_by(purchasedate)%>%dplyr::summarise(订单量=n_distinct(orderid), 下单客户数=n_distinct(custid), 交易额=sum(sales*quantity), ...
#查看对象x的模式:空(NULL),数值(numeric),字符(character),逻辑(logical),复数(complex),列表(list),函数(function) class(f) #查看对象x的类型:除了mode里列出的几种类型外,还有整数(integer),矩阵(matrix),因子(factor),阵列(array),数据框(data frame),时间序列(ts) 等其他类型。mode主要用于区别数据存放...
6 distinct_dt :去除重复 7 drop_na_dt :去除NA行 8 dummy_dt:数据长变宽 9 export_fst :fst格式数据保存 10 filter_dt :行筛选 11 slice_fst:选择行;select_fst:选择列;filter_fst按照行过滤 12 group_by_dt;分组 13 group_dt :分组计算 14 in_dt: 综合函数 15 lead_dt:快速创建...
拼写错误;存在于某R包,没有加载该R包;对于自定义函数没有生成该函数,用function() 3.安装过程是不是有问题 常用函数 代码语言:txt 复制 sort()/table()/length() unique()/duplicated() names() ifelse和str_detect() #分组 arrange() # 排序 distinct() #去重-数据框 merge() #连接 重点总结 原创声...
# Python # Rdf.drop_duplicates() df %<% distinct()df[df.col > 3] df %<% filter(col > 3)排序 # Python # Rdf.sort_values(by='column') arrange(df, column)聚合 # Pythondf.groupby('col1')['agg_col').agg(['mean()']).reset_index()# Rdf %>% group_by(col1)...