R语言使用dplyr包对数据对象进行排序并添加排序序号、使用percent_rank函数对向量进行排序并添加数值对应的百分数序号R语言使用dplyr包对数据对象进行排序并添加排序序号 类似于SQL中的排序函数: ROW_NUMBER、RAN…
R dplyr percent_rank 比例排名函数这两个排名函数实现了两种略有不同的计算百分位数的方法。对于x中的每个x_i: cume_dist(x) 计算小于或等于 x_i 的值的总数,并将其除以观测值的数量。 percent_rank(x) 计算小于 x_i 的值的总数,并将其除以观测值的数量减 1。 在这两种情况下,在计算观测值数量时...
min_rank() 是给出每个数据的排名,而不是把数据本身从大到小排列! row_number()、dense_rank()、percent_rank()、cume_dist()、ntile()等等 y <-c(1,4,6,3,8,4,5,0)min_rank(y)#运行: [1] 2 4 7 3 8 4 6 1 min_rank(desc(y))#运行: [1] 7 4 2 6 1 4 3 8 min_rank(y)#...
row_number(x) [1] 5 1 4 2 3 NAmin_rank(x) # 相同的值,排名较前的值 [1] 5 1 4 2 2 NAdense_rank(x) # 相同的值,排名较前的值,但与后一位没有间隔 [1] 4 1 3 2 2 NApercent_rank(x) [1] 1.00 0.00 0.75 0.25 0.25 NAcume_dist(x) [1] 1.0 0.2 0.8 0.6 0.6 NAntile(x...
percent_rank [dplyr] – Rank a vector. permn [combinat] – Generate all possible permutatins of vector object. pexp – Return corresponding value of exponential cumulative distribution function. pf – Return corresponding value of F CDF.
5> percent_rank(y) 6[1] 0.00 0.25 0.25 NA 0.75 1.00 7> cume_dist(y) 8[1] 0.2 0.6 0.6 NA 0.8 1.0 3.6使用summarize()进行分组摘要 最后一个核心函数是summarize(),它可以将数据框折叠成一行: 1> summarize(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) ...
# row_number() , dense_rank() , percent_rank() , cume_dist() ntile() #8数据汇总和分组汇总 # summarize()和group_by() summarize(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm =TRUE)) by_day <- group_by(flights,year,month,day)
如果min_rank()解决不了你的需求,看看变种row_number()、dense_rank()、percent_rank()、cume_dist()和ntile(),查看他们的帮助页面获取使用方法。 代码语言:javascript 复制 row_number(y)#>[1]123NA45dense_rank(y)#>[1]122NA34percent_rank(y)...
dense_rank(x) percent_rank(x) cume_dist(x) 例如,对一个向量的元素进行排序: x <- c(5,1,3,2,2, NA) row_number(x) 12,去重 对数据对象去重 distinct(data, ..., keep_all = FALSE) 参数注释: data:tbl对象 ... :可选的变量,用于指定去重的变量,如果去重的变量不唯一,那么只保留第一个...
• dense_rank(), min_rank(), percent_rank(), row_number(), cume_dist(), ntile() • cumsum(), cummean(), cummin(), cummax(), cumany(), cumall() • na_if(), coalesce() • if_else(), recode(), case_when()