好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化,任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析神器,它可以让我们像在dplyr、data.table操作data.frame一样,使用rlist轻松的实现对list数据类型的map(映射)、filter(筛选)、update(更新)、group(分组)、sort(排序)。 任坤老师的主页提供了很好地rlist实践方案,...
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 #filter(.data=,condition_1,condition_2)#将返回相匹...
dplyr有filter()函数来做这样的过滤。 使用dplyr,可以帮助使用者像使用SQL或者传统BI工具以简单且更直观的方式进行过滤。 导入数据,这一次主要使用的是flight数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 rm(list=ls()) library(nycflights13) library(dplyr) flights > flights # A tibble: 336...
好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化,任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析神器,它可以让我们像在dplyr、data.table操作data.frame一样,使用rlist轻松的实现对list数据类型的map(映射)、filter(筛选)、update(更新)、group(分组)、sort(排序)。 任坤老师的主页提供了很好地rlist实践方案,...
R语言日常笔记(1)filter函数 在处理数据时,过滤数据是最基本的操作之一。 如果想删除一部分无效或者根本不感兴趣的数据。 dplyr有filter()函数来做这样的过滤。 使用dplyr,可以帮助使用者像使用SQL或者传统BI工具以简单且更直观的方式进行过滤。 ###导入数据,这一次主要使用的是flight数据集 rm...
3.1.2 使用filter筛选数据集 现在假设我们只想观察谋杀率小于0.7的数据集,我们使用filter()函数,和mutate一样,第一个变量是数据框,第二个变量是筛选条件 filter(murders,rate<=0.7) A data.frame: 5 × 6 3.1.3 使用select选择某些特定列 虽然给出的案例数据集只有六列,但有时数据集有上百列,但我们并不对...
d= dplyr::filter(a1, (Species == "setosa" | Species == "versicolor") & Petal.Length>1.5) #筛选a1数据中所有符合Species == "setosa" 、 Species == "versicolor"和Petal.Length>1.5的行 #数据特定列的选择 a2.2[, c("Species", "Sepal.Length", "Sepal.Width")] ...
如果对区域内出方向的Type3 LSA设置过滤条件,需要执行filter export(OSPFv3)命令。 使用实例 # 配置对进入本区域的Type3 LSA进行过滤。 <HUAWEI>system-view [~HUAWEI]ospfv3 100 [*HUAWEI-ospfv3-100]area 1 [*HUAWEI-ospfv3-100-area-0.0.0.1]filter ipv6-prefix my-prefix-list import ...
rlist 0.4.6.2 rmapshaper 0.5.0 rmarkdown 2.28 Rmisc 1.5.1 Rmpfr 0.9-5 rms 6.8-1 RMySQL 0.10.28 rngtools 1.5.2 robCompositions 2.4.1 robfilter 4.1.5 robustbase 0.99-4 robustHD 0.8.1 ROCR 1.0-11 RODBC 1.3-23 Rook 1.2 rootSolve 1.8.2.4 roxygen2 7.3.2 rpart 4.1.23 rpart.plot...
通过filter函数可以筛选出对照治疗方案,进而计算其风险函数值“pred.doce”。最后由“mutate(lnhr = pred-pred.doce)”命令计算出各时点全部治疗方案与对照方案相比的lnHR。具体代码如下: for(i in 1:length(models)){ pred.KM.data[[i]]$pred=predict.glm(fits[[i]], pred.KM.data[[i]]) d=pred.KM...