select()——选择列 filter()/slice()——筛选行 arrange()—— 对行排序 mutate()——修改列/创建新列 summarize()——汇总 这些函数都可以与 group_by()——分组 连用,以改变数据操作的作用域:作用在整个数据框,或数据框的每个分组。 这些函数组合使用就足以完成各种数据操作,它们的相同之处是: 第1 个参...
filter(model =='a4', (year ==1999| drv =='f')) %>% head # 闭区间,between函数 mpg %>% filter(between(year,1999,2004)) %>% head 在限定列范围下做行选择 用if_all或者if_any函数与filter函数结合。 代码演示 # 选择第8-9列,所有值都>20的行 mpg%>% filter(if_all(8:9, ~.x> 20...
jan1 <- filter(flights, month == 1, day == 1) #但不会直接print 若想既得到新数据框有直接print出来:加上括号 (dec25 <- filter(flights, month == 12, day == 25)) ## # A tibble: 719 x 19 ## year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time ## <int...
iris_data%>% filter_at(vars(starts_with("Sep")), any_vars(. >3)) 1. #R中自带数据集mtcars,筛选任意一个属性大于150的行 filter_all(mtcars, any_vars(. > 150)) 1. #筛选以d开头的属性任一可被2整除的行 filter_at(mtcars, vars(starts_with("d")), any_vars((. %% 2) == 0)) 1...
数据筛选filter 排序arrange 创建新变量mutate 作者:秦媛 dplyr 背景简介 在处理数据的过程中,经常需要根据需求从完整的实验设计和数据中筛选、整理出可以直接使用的部分,这就涉及到数据整理和变换工作。 常用的数据整理和变换主要包括以下几类: - 选取特定分析变量 ...
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 代码语言:javascript 复制 rm...
1filter_all(mtcars,any_vars(.>150))#筛选任何变量>150的样本2filter_at(mtcars,vars(starts_with("d")),any_vars((.%%2)==0))3#筛选变量以“d”结尾,并且变量"%%2"等于04filter_if(mtcars,~all(floor(.)==.),all_vars(.!=0))5# 筛选变量向下取整==原变量数值,并且这部分变量的数值!=0的样...
3.1.2 筛选filter 按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集, 类似于 base::subset() 函数 用R自带函数实现: 除了代码简洁外, 还支持对同一对象的任意个条件组合, 如: 3.1.3 排列 arrange 用R自带函数实现: 3.1.4 选择select 用列名作参数来选择子数据集: ...
(1)filter()函数是基于观测的值筛选出一个观测子集。第一个参数是数据框名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。如,筛选出 1 月 1 日的所有航班: filter(flights, month == 1, day == 1) # 这里,flights是数据框,“month == 1, day...
2. 用 filter() 根据值或条件选择行 sw_dup%>% filter(species=="Human",homeworld!="Earth") 注:多个条件之间用“,”隔开,相当于 and. sw_dup%>% filter(species=="Human",(is.na(mass)|height>180)) sw_dup%>% filter(between(heig...