通过summarise函数,我们可以对每个组进行各种统计计算,如求和、平均值、中位数等。 然而,如果R语言中的group_by和summarise函数不再起作用,可能存在以下几种可能的原因和解决方法: 未加载dplyr包:首先要确保已经使用library(dplyr)加载了dplyr包,否则group_by和summarise函数无法正常调用。 未对数据集进行分组:在使用...
data为数据集,如果data被group_by定义分组,则根据分组变量分组计算...为计算函数,可以是一个也可以是多个,多个的话以逗号分割summarise(data,disp=mean(disp),hp=mean(hp))summarise计算函数Useful functions拓展Center:mean(),median()Spread:sd(),IQR(),mad()Range:min(),max(),quantile()Position:first(),...
1.1 group_by语法 group_by(.data, ...,) 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 summarise(.data, ...) data为数据集,如果data被group_by定义分组,则根据分组变量分组计算 ...为计算函数,可以是一个也可以是多个,多个的...
情况1:group_by + summarise df %>% group_by(A, B) %>% summarise(max = max(value)) 情况2:group_by + arrange result <- df %>% group_by(A, B) %>% filter(value == max(value)) %>% arrange(A,B,C) 情况3:group_by + top_n df %>% group_by(A, B) %>% top_n(n=1) ...
group_map(~ head(.x,2)) 分组汇总 group_by + summarise:对数据框分组,然后做汇总处理。 summarise 与很多自带或自定的汇总函数连用。 代码演示 # 分组汇总 names(iris) iris %>% group_by(Species) %>% summarise(n = n, Sepal_Length_Mean = mean(Sepal.Length, na.rm =TRUE), ...
当然也可以使用 group_by 和 summarise 函数实现上述计数的统计,此时需使用 n() 函数,有时候我们需要去重计数,实现类似于 count distinct 的功能,这时可以使用 n_distinct 函数。 #按 year 分组计数, 与 count 等价 gapminder %>% group_by(year) %>% ...
在R语言的tidyverse库中，分组汇总功能主要通过group_by和summarise等函数实现。以下是具体说明：分组操作：使用group_by函数对数据进行分组。分组后，后续操作将在每个独立的分组单元上进行，而不是在整个数据集上统一执行。汇总操作：summarise函数是分组汇总的核心，它能与各种汇总函数结合使用，对分组后的...
此时会输出message:summarise()ungrouping output (override with.groupsargument),告诉我们summarise()输出是没有组属性的。 (2).groups = "drop" > trans_loan_lab %>% group_by(label) %>% + summarise(rmean = mean(rInternal), + fmean = mean(frequency), ...
table("text.txt",header = T,sep = "\t") > myda <- group_by(rt,Tumor_Sample) #如果要求和谁,就group_by谁 > realdata <- summarise(myda,naw=sum(score)) > realdata # A tibble: 491 x 2 Tumor_Sample naw <fct> <dbl> 1 TCGA-18-3406 95.7 2 TCGA-18-3407 31.1 3 TCGA-18-3408...
当然也可以使用 group_by 和 summarise 函数实现上述计数的统计,此时需使用n()函数,有时候我们需要去重计数,实现类似于 count distinct 的功能,这时可以使用n_distinct()函数。 #按 year 分组计数, 与 count 等价gapminder%>%group_by(year)%>%summarise(n=n())# 按 year、continent 分组计数, 并降序排, 与...