Note:dplyr::distinct()函数对数据框去重,默认保留重复记录的第一条记录 1.1 通过指定一列或多列进行去重 df %>% distinct( `column1` , `column2` , `···`, .keep_all = T) #.keep_all表示去重后返回数据框的所有列向量 1.2 通过基于所有列向量去除重复行记录 df %>%distinct() 2、group_by-sl...
group_by(): 根据指定变量对数据进行分组。 *_join()系列: 连接两个数据集。 进阶函数 across()函数 if_any()和if_all() 附录 dplyr是tidyverse集合包中一个功能强大的R包,用于进行数据处理和数据操作。它提供了一组简洁而一致的函数,使数据的筛选、切片、排序、汇总等操作变得更加直观和高效 下面是一些特别...
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...
使用你已经知道的dplyr知识,你可能会写出下面的代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 by_dest <- group_by(flights, dest) delay <- summarize(by_dest, count = n(), dist = mean(distance, na.rm = TRUE), delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE) ) delay <- filter(...
dplyr包做各种数据操作,无论多复杂,都可以分解5种基本的数据操作组合: select——选择列 filter/slice——选择行 arrange——对行排序 mutate——修改列/增加列 summarize——数据聚合运算 它们都可以与 group_by——分组 结合使用,以改变数据操作的作用域: ...
group_by(year) %>% summarise(n = n_distinct(continent)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 3. 排序函数 dplyr 中的排序函数和 SQL 类似,有 row_number、rank 和 dense_rank 三种,特别注意的是 rank 函数,在 dplyr 包中的写法是 min_rank 而不是 rank,...
1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data为数据集...为分组变量,可以是一个也可以是多个,多个的话以逗号分割group_by(mtcars,vs,am) 1.2 summarise语法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
dplyr 预览数据 # Wrapped in a function for display purposes head_<-function(x,n=5)kable(head(x,n)) head_(data) 1. 2. 3. 4. 选择几列 使用WHERE过滤行 使用WHERE和IN过滤列中的多个值 在DISTINCT列中查找唯一值 ## City ## 1 BROOKLYN ...
更多例子见 vignette("introduction", package = "dplyr") (7)一些汇总时的小函数 n(): 计算个数 n_distinct(): 计算 x 中唯一值的个数. (原文为 count_distinct(x), 测试无用) first(x), last(x) 和 nth(x, n): 返回对应秩的值, 类似于自带函数 x[1], x[length(x)], 和 x[n] ...
library(dplyr) df <- tibble::tibble( x = sample(10, 100, rep = TRUE), y = sample(10, 100, rep = TRUE) ) df # 以全部列去重 distinct(df) # 以列x去重,仅返回去重后的x列