在R中,使用mutate_at函数可以对多个列进行操作和转换。mutate_at函数允许我们选择要操作的列,并对这些列应用相同的函数或操作。 具体语法如下: ```R mutate_at(.tbl,...
在R中,可以使用mutate_at()函数来更改列。mutate_at()函数允许我们选择特定的列,并对这些列应用相同的变换操作。 mutate_at()函数的基本语法如下: ``` mutate_...
iris%>%mutate_if(is.double,as.integer) 也可以对满足条件的列应用自定义函数,用更简洁的匿名函数写法,还可以使用管道操作。例如,将所有因子列,转化为 Character 型,再变成大写: iris%>%as_tibble()%>%mutate_if(is.factor,~as.character(.)%>%str_to_upper()) 3. mutate_at()——应用函数到指定的列...
mutate(tbl_df, var3=var1+var2, var4=var3+…):优势在于可对刚添加的列进行变换 mutate_each(iris, funs(min_rank), [var1,var2]):对每一列运行窗口函数 mutate_all():对每一列运行窗口函数 mutate_at():对指定的列运行窗口函数 mutate_if():对指定类型的列运行窗口函数 窗口函数: min_rank # ...
mutate_at的参数中使用vars(), funs()来完善整个函数 eg: >head(iris)Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析,及为后续数据建模创造环境;本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by、select、summarise。 1、数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 ...
mutate(`Car name` = fct_reorder(`Car name`, `Car name`, .desc = TRUE)) %>% heatmap( `Car name`, Property, Value, cluster_rows = FALSE ) 部分结果图 学习迁移: 结合上面的热图代码,首先把自己的数据加工成复合函数输入的格式,然后选择合适热图展示方式。
mutate(): 计算并向数据表中添加新变量。它保留了现有的变量。 transmute(): 计算新列,但删除现有变量。 我们还将提供mutate()和transmute()的三种变体,以便同时修改多个列: mutate_all() /transmute_all(): 对数据框中的每一列应用一个函数 mutate_at() /transmute_at(): 将函数应用于用字符向量选定的特定...
mutate还有三个衍生函数: mutate_at();mutate_if();mutate_all() 在官网上的关于这三个后缀的解释如下: _all:affects every variable _at:affects variables selected with a character vector or vars() _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...
mutate_at head(Gloa_3_Fars ) 现在我们的因子有了数字数据,日期列有更好的标签,但格式错误。 我们可以使用该 lubridate 包将该日期字符串解析为更好的日期格式。我们将使用该 parse_date_time() 函数,并调用该 ymd() 函数以确保最终结果为日期格式。同样,在处理来自新来源的数据时,日期,事实上,任何列都可以...