今天在使用dplyr数据分析时遇到一个问题,就是如何在分组汇总时自动生成多列。 下面的代码和数据源主要来自:https://stackoverflow.com/questions/51063842/create-multiple-columns-in-summarize,以计算分位数为例。 > library(dplyr) > library(tidyr) > > Z<-data.frame(x=runif(1000,min=0,max=20))%>% ...
reframe()可以为每组返回任意数量的行,而summarise()将每个组减少为单行。 reframe()始终返回未分组的数据帧,而summarise()可能返回分组或按行数据帧,具体取决于具体情况。 我们预计您使用summarise()的频率要比使用reframe()的频率高得多,但是当您需要应用不返回单个汇总值的复杂函数时,reframe()会特别有用。 用法 r...
dat %>% summarise_all(count) # Error in summarise_impl(.data, dots) : # Evaluation error: no applicable method for 'groups' applied to an object of class "character".I feel like I'm missing something obvious and the solution should be straightforward. dplyr solutions particularly welcome ...
R的dplyr包对多列进行summarise的方法 summarise 是一个dplyr中常用的功能,经常和group_by()联合使用。如下所示: 导入R包 library(tidyverse) library(nycflights13) 查看flights的内容 flights |> head() A tibble: 6 × 19 year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr...
summarise(across(height:mass, ~ mean(.x, na.rm =TRUE)))#> # A tibble: 1 × 2#> height mass#> <dbl> <dbl>#> 1 174. 97.3# The _if() variants apply a predicate function (a function that# returns TRUE or FALSE) to determine the relevant subset of# columns. Here we apply mean...
利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析,及为后续数据建模创造环境;本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by、select、summarise。 1、数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 ...
#gather Gather columns into key-value pairs;students2为数据集,grade为第一列,不参与gather;剩下的列名及数据作为键值对放入sex_class(key)和count(value)下。 接下来seperate将sex_class列分成俩列。separate :Separate one column into multiple columns. ...
R语言:dplyr,根据ID合并列(summarise_all) 原始数据df1如下所示,ID=3有重复行,对于重复的行,则合并列。 ID Val1 Val2 Val3 0 2 3 4 1 5 3 2 2 3 4 3 345 9 325 9 变成如下所示: ID Val1 Val2 Val3 0 2 3 4 1 5 3 2 2 3 4 3...
dplyr::summarise是R语言中的一个函数,用于对数据进行汇总和计算。它可以根据指定的条件对数据进行分组,并对每个分组进行汇总操作。 根据另一列max拉取值的意思是,我们希望根据某一列的最大值,从其他列中获取相应的值。 在使用dplyr::summarise函数时,可以结合其他函数来实现这个功能。以下是一个示例代码: ...
dplyr中的summarise函数是一种重要的数据汇总统计函数,它可以对数据框中的变量进行聚合操作,计算出每个变量的总和、均值、中位数、标准差等统计量,或者进行自定义的聚合操作。通过summarise函数,我们可以快速、高效地计算出每个变量的统计量,并对数据框进行分组汇总统计。熟练掌握summarise函数的用法,可以大大提高我们的数...