R中的dplyr包是一个用于数据处理和转换的强大工具。其中的distinct()函数用于去除数据框中的重复行。然而,distinct()函数默认情况下不会保留除了第一个出现的重复行之外的其他重复行。如果想要保留所有重复行,可以使用.keep_all参数,并将其设置为TRUE。 使用.keep_all = TRUE的distinct()函数将返回一个数...
Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量。 总结 根据一个或多个列值删除重复行:my_data%>%dplyr :: distinct(Sepal.Length) R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素:unique(my_data) R基函数确定重复元素:duplicated(my_data) 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点...
distinct(origin, dest, .keep_all = TRUE) 如果想找出现的次数,可以使用count (),并使用sort = TRUE参数,你可以按照出现次数的降序排列它们 flights |> count(origin, dest, sort = TRUE) 4.3 列(columns) mutate()生成的新列 select ()更改存在的列 rename()更改列的名称 relocate()更改列的位置 4.3.1...
distinct(species,homeworld)%>%#只根据species和homeworld判定重复 glimpse()%>% anyDuplicated() 注:默认只返回选择的列,要返回所有列,需要设置参数 .keep_all=TRUE. 三. 删除包含 NA 的行 用tidyr 包中的 drop_na() 删除所有包含 NA 的行:...
R dplyr distinct 保留不同/唯一的行 仅保留 DataFrame 中唯一/不同的行。这与unique.data.frame()类似,但速度要快得多。 用法 distinct(.data,..., .keep_all =FALSE) 参数 .data 数据帧、数据帧扩展(例如 tibble)或惰性数据帧(例如来自 dbplyr 或 dtplyr)。有关更多详细信息,请参阅下面的方法。
NHANES_unique <- NHANES %>% distinct(ID, .keep_all = TRUE) 如果我们在新的数据框中的行数,应该与唯一的ID数(6779)相同。 nrow(NHANES_unique) ## [1] 6779 在下一个例子中,当我们开始将多个功能串联成一个操作(或 "流水线")时,你将看到管道的威力。 使用pull()和head()观察单个变量 ...
R语言 根据两列中的组合删除“重复”行这个想法是考虑v1和v2是可互换的。
n_distinct(x):不相同的观测值的个数 first(x),last(x)和nth(x, n)获取第一个,最后一个,和第n个数据 ```{r first and last value} summarise(tbl, first = first(odate), last = last(odate)) # A tibble: 1 × 2 # first last ...
flight_data %>% distinct(date) %>% mutate(numeric_date = as.numeric(date)) 它可能有助于添加从日期派生的模型术语,这些术语对模型具有潜在重要性。 从单个日期变量派生以下有意义的特征: 星期几 月份 日期是否对应于假日 将三个步骤添加到食谱中: R 复制 flights_rec <- recipe(arr_delay ~ ., da...
join-common-by.R join-cross.R join-rows.R join.R lead-lag.R locale.R mutate.R n-distinct.R na-if.R near.R nest-by.R nth-value.R order-by.R pick.R progress.R pull.R rank.R recode.R reexport-magrittr.R reexport-pillar.R ...