mutate_if函数是R语言中用于对数据进行批量处理的函数。它允许我们根据某些条件来修改数据集的某些列。通过使用mutate_if函数,我们可以方便地对数据集中满足特定条件的列进行操作,比如进行数值转换、字符替换或者添加新的列。 2. 如何使用R语言的mutate_if函数对数据集进行条件性修改? 使用mutate_if函数时,我们需要指定...
mutate_all()——应用函数到所有列 将所有列转化为小写: msleep%>% mutate_all(tolower) 2. mutate_if()——应用函数到满足条件的列 将所有 Double 型的列,转化为 Integer: iris%>% mutate_if(is.double,as.integer) 也可以对满足条件的列...
与mutate增加新变量不同,mutate的衍生函数主要是按列对数据赋予function,如果想增加按行,可以增加group_by以及rowwise函数。
_if:affects variables selected with a predicate function: 其中,all是针对所有列,at是针对特定的列,if的满足特定条件的列 参数如下: mutate_all(.tbl, .funs, ...) mutate_if(.tbl, .predicate, .funs, ...) mutate_at(.tbl, .vars, .funs, ..., .cols = NULL)©...
= FALSE) fp_denmark <- dfHRQoL |> filter(group == "Denmark") |> mutate...
mutate( class = map_bfs_chr(node_is_root(), .f = function(node, dist, path, ...) { if (dist <= 1) { return(shortName[node]) } path$result[[nrow(path)]] }) ) 绘制矩形树状图 ggraph(flareGraph, 'treemap', weight = size) + ...
mutate——修改列/增加列 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。
3.1.1 使用mutate添加一个列 我们希望数据表中包含分析所需的所有信息。因此,第一项任务是将谋杀率添加到我们的谋杀数据框中。函数mutate将要处理的数据框作为第一个参数,将变量的名称和值作为第二个参数。因此,为了增加谋杀率列,我们使用: library(dslabs)data('murders')murders<-mutate(murders,rate=total/popul...
1data=mutate(data,X=x1+x2+x3,Y=y1+y2+y3) 1. data.table包的“:=”函数(原地更新,无需赋值) 1# 单变量计算2data[,X:=x1+x2+x3]3# 多变量同时计算4data[,":="(X=x1+x2+x3,Y=y1+y2+y3)] 1. 2. 3. 4. 变量少还好说,然而,一旦遇到几十个甚至几百个变量,我们都希望利用更简便的...
(train_y_categ), train_y_categ, sep = ": ", collapse = ", ") ) ) # Resample the training dataset by using SMOTE smote_train_df <- train_df %>% mutate(Class = factor(Class)) %>% oversample(ratio = 0.99, method = "SMOTE", classAttr = "Class") %>% mutate(Class = as....