在R语言中,可以使用dplyr包中的group_by函数来实现数据分组操作。同时,group_by函数还能与其他函数连用,例如summarize、mutate等,实现更加灵活的数据处理。 什么是group_by函数? group_by函数是dplyr包中的一个核心函数,用于对数据进行分组操作。通过group_by函数,我们可以将数据按照指定的变量进行分组,然后对每个组进行...
在使用函数group_by进行数据分组时,如果在for循环中不起作用,可能是由于以下几个原因: 基础概念 group_by是一种常见的数据处理函数,用于将数据按照某个或多个列的值进行分组。在 R 语言中,通常使用dplyr包中的group_by函数来实现这一功能。 相关优势
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 个参数是数据框,方便管道操作 根据列名访问数据框的列,且列名不用加引号 返回结果是一个新数据框,不改变原数据框 ...
1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 代码语言:javascript 复制 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 代码语言:javascript 复制 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...
首先计算平均值和标准差,使用group_by按gene分组,对每组做summarize # 获取平均值和标准差 data_m_sd_mean <- data_m %>% group_by(gene) %>% dplyr::summarise(sd=sd(value), value=mean(value)) data_m_sd_mean <- as.data.frame(data_m_sd_mean) ...
Batting %>%group_by(playerID) %>%summarise(total = sum(G)) %>%arrange(desc(total)) %>%head(5) 1. 二、tidyr包基本操作 2.1 宽转长:gather() 使用gather()函数实现宽表转长表,语法如下: gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE) ...
by中的变量必须在一个列表中(即使只有一个变量)。也可以在列表中为各组声明自定义的名称,例如by=list(Group.cyl=cyl,Group.gears=gear)。 1.3 apply 待整理 1.4 union和intersect 1.5 合并 cbind和rbind 纵向合并数据通常用于向数据框中添加观测。
aggregate(x, by, FUN) 其中x是待折叠的数据对象,by饰一个变量名组成的列表,这些变量将被去掉以新的观测,而FUN则是用来计算表述性统计量的标量函数,它将被用来计算新观测中的值。 by中的变量必须在一个列表中(即使只有一个变量)。也可以在列表中为各组声明自定义的名称,例如by=list(Group.cyl=cyl,Group.ge...
data %>% group_by(D) %>% summarise(N=n(), Means=mean(RR), SS=sum((RR - Means)^2), SD=sd(RR), SEM=SD/N^.5) 展示数据: boxplot ggboxplot(data_drop, x = "D", y = "RR", color = "D", ylab = "RR", xlab = "D") step5: 单因素方差分析 one-way ANOVAs: 使用aov...
group_by可以将分析单位从整个数据集更改为单个分组 iris %>% group_by(Species) %>% summarize(m = mean(Sepal.Length,na.rm=T)) # na.rm=T 表示移除缺失数据 `summarise()` ungrouping output(override with `.groups` argument)# Atibble:3 x 2 Species m <fct> <dbl> 1 setosa 5.01 2 versicolo...