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))%>% ...
group_by(month) |> summarise( across(c(arr_delay,dep_delay),~ mean(.x, na.rm = TRUE)) ) A tibble: 12 × 3 month arr_delay dep_delay <int> <dbl> <dbl> 1 NA NA 2 NA NA 3 NA NA 4 NA NA 5 NA NA 6 NA NA 7 NA NA 8 NA NA 9 NA NA 10 NA NA 11 NA NA 12 NA ...
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...
Example 1: Sums of Columns Using dplyr Package In this Example, I’ll explain how to use the replace,is.na, summarise_all, andsumfunctions. data%>%# Compute column sumsreplace(is.na(.),0)%>%summarise_all(sum)# x1 x2 x3 x4# 1 15 7 35 15 ...
The reason for the message “`summarise()` has grouped output by ‘X’. You can override using the `.groups` argument.” is that the dplyr package drops the last group variable that was specified in the group_by function, in case we are using multiple columns to group our data before ...
#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. ...
当前在加载的包中可以使用以下方法: dplyr (data.frame) 。 也可以看看 其他单表动词:arrange()、filter()、mutate()、rename()、select()、slice()、summarise() 例子 table <- c("a","b","d","f") df <- tibble( g = c(1,1,1,2,2,2,2), ...
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...
更多知识分享请到 https://zouhua.top/。dplyr是data manipulation的包,其包含多个处理数据的函数。主要函数有:mutate() 添加新变量. select() 选择列名. filter() 过滤行. summarise() 求和统计. arrange() 排序. group_by() 分组处理.安装#install.packages("dplyr") #install.packages("nycflights13") #...
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...