1 dplyr包中的group_by联合summarize 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...
group_by函数用于按照一个或多个变量对数据进行分组,创建一个分组对象。通过group_by函数,我们可以对数据集按照某些特征进行分组,以便后续对每个组进行进一步的汇总和计算。 summarise函数用于对分组对象中的数据进行汇总计算,生成一个新的数据框或向现有数据框添加新的变量。通过summarise函数,我们可以对每个组进行各...
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_by(year, continent) %>% summarise(cnt = n()) %>% arrange(desc(cnt)) # 分组去重计数,按 year 分组,去重统计 continent 的个数 # 类似于 select year, count(distinct continent) from table group by year gapminder %>% group_by(year) %>% summarise(n = n_distinct(continent)) 1. 2...
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), ...
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,可以是一个也可以是多个,多个的话以逗号分...
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), ...
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...
dat_df%>%group_by(type)%>%summarise(kk=mean(x1)) 在计算均值等函数的时候,一最好给结果一个名字,二是所有的函数要写在summarise()里面,否则会报错 image.png count加上sort参数表示从到小排列 ttttt2=not_cancel%>% count(tailnum,sort = T)...
group_by(cyl) %>%summarise(disp = mean(disp), sd = sd(disp))#> # A tibble: 3 × 3#> cyl disp sd#> <dbl> <dbl> <dbl>#> 1 4 105. NA#> 2 6 183. NA#> 3 8 353. NA# Refer to column names stored as strings with the `.data` pronoun:var <-"mass"summarise(starwars,...