在dplyr 中使用 summarize 函数进行数据汇总时,通常要结合分组函数 group_by 一起使用。 1. group_by:分组函数 group_by 一般会和 mean、sum、max、min、median 等函数一起使用,对数据进行分组汇总,可以同时处理多个字段。 library(dplyr) library(gapminder) #按 year 字段分组, 统计 lifeExp 的均值、对 pop ...
+ group = c(rep('A', 8), rep('B', 15), rep('C', 6)), + sex = sample(c("M", "F"), size = 29, replace = TRUE), + age = runif(n = 29, min = 18, max = 54) + ) > > ddply(dfx, .(group, sex), summarize, + mean = round(mean(age), 2), + sd = round...
其中group_by函数用于指定分组变量,summarize函数用于指定具体的聚合过程,关于这两个函数的用法及参数含义如下: group_by(.data,...,add=FALSE) .data:指定需要聚合统计的数据框;...:指定数据库中的哪些变量需要用作分组变量; add:bool类型的参数,是否在已分组的数据框上再添加group_by的分组设置,默认为FALSE; ...
summarize(): 计算每组数据的摘要统计量 group_by(): 按照指定的列对数据进行分组 join(): 将多个表格合并成一个表格 union(): 将两个表格合并为一个表格(类似于SQL中的UNION) intersect(): 取两个表格的交集(类似于SQL中的INTERSECT) anti_join(): 取两个表格的差集(类似于SQL中的EXCEPT) ##mutate() ...
group_by()和summarize()的组合构成了使用dplyr包时最常用的操作之一:分组摘要。 summarize(),可以将数据框折叠成一行,比如我们求flights数据集中变量dep_delay的平均值: library(dplyr)library(nycflights13)summarize(flights,delay=mean(dep_delay,na.rm=TRUE)) ...
探索性数据分析的一个重要部分是描述性统计。平均值和标准差是广泛使用的描述数据的两个指标。本节介绍一些dplyr函数来处理数据,group_by、summarize和pull 3.3.1 summarize dplyr中的summarize函数提供了一种通过直观易读的代码计算描述性统计信息的方法。我们以height数据为例。height数据集包括学生在课堂调查中报告的身...
summarize——数据聚合运算 它们都可以与 group_by——分组 结合使用,以改变数据操作的作用域: 是作用于整个数据框,还是作用于数据框的每个分组。 上述函数组合使用,可以实现各种数据操作,不管是简单的,还是复杂的,都可以很好处理。 这些函数的相同之处:
summarize函数可以进数据框折叠成一行 group_by为分组函数，是如果我们添加了group_by函数后，我们可以理解为电脑自动给我们的数据进行了按照我们指定的列进行了分组整合，该函数通常和summarize函数合在一起使用，也可以和filter，select函数合在一起使用 count函数可以不用先分组，可以直接加上列名字，比如...
max_mpg = max(cty), min_mpg = min(cty)) 除了summarize函数之外,我们还可以使用mutate()函数对每一个分组进行转换操作。mutate()函数可以添加新列,或者对现有列进行转换(例如去重)。例如: 3. groupby函数的高级用法 groupby函数还支持多列分组,可以通过传入一个列名列表来实现。例如: 在这个例子中,我们按照制...
dplyr 中的summarize函数使用直观易读的代码对统计数据进行汇总 msleep%>%summarise(n=n(),average=mean(sleep_total),maximum=max(sleep_total)) ## # A tibble:1x3## n average maximum ##<int><dbl><dbl>##18310.419.9 group_by( )按分组进行汇总 ...