没有特别系统的学习 tidy evaluation 这方面的高级操作，最近有空准备补一补，学习下这方面的知识。
R使用通配符使用rename_with()重命名多个列。 在R中,可以使用dplyr包中的rename_with()函数来重命名多个列。rename_with()函数允许我们使用通配符来匹配列名,并对匹配到的列进行重命名操作。 下面是rename_with()函数的基本语法: 代码语言:txt 复制 rename_with(.data, .fn, .cols = everything(), ...)...
glimpse() # 使用rename函数对变量名做重命名 marine3 %>% rename(class = Class, genus = Genus, species = Species) %>% # renames only chosen columns glimpse() # 若是用函数来对变量名重命名 # 使用rename_with函数 marine3 %>% rename_with(tolower) %>% glimpse() marine4 <- marine3 %>%...
rename_with(~paste0(.x,"_",pairItem),-1) }) %>% reduce(full_join) return(diffResult) } 3.2 封装后的t函数 library(limma) library(tidyverse) #' t做差异分析 #' #' @param df 预处理后的数据,此函数内部无处理过程,此函数计算FC用的除法 #' @param dfGroup 共2列,第一列为Sample,第2列...
record_count <- function(df) { return(data.frame(count = nrow(df))) } 1. 2. 3. 返回值类型是data.frame类型,是为即将介绍的ddply()函数做铺垫。先来看看2008年,数据集中有多少记录。 baby_names_2008 <- subset(baby_names, year == 2008) ...
R语言中的rename()函数用于重命名数据框的列名,基于旧的名称。 语法:rename(x, names) 参数: x:数据框 names:旧名称和新名称 例1: # R program to rename a Data Frame # Adding Package df <- library(plyr) # Creating a Data Frame df<-data.frame(row1 = 0:2, row2 = 3:5, row3 = 6:...
rename_with( ~ paste0("new_", .x), matches("s")) %>% head(n =10) 2.5 多列用函数处理 使用强大的across函数。 可以让0个或1个或多个函数作用所选择的列,即同时对所选择的多列应用若干函数。 across函数的基本格式: across函数工作示意图: ...
renalin renalinfarction rename inhibit renata batteries renato cruz de castro renato dirnei florÊnc renaud van ruymbeke renault vehicules ind renault4 render a layer render an award render engine render manager render up render vt renderanaccountsubmit rendering object rendering skills rendering venge...
rename folder rename sim renate gunzel-horatz renault mÉgane renault nederland rencailiaowang rencana rence call renchuan airport rend and maim rendan - quartet for rendeing rendeng render a rope in coil render objects inside render oneself up to render queue preferen render service to rep ren...
x<- unlist(map(df[,1:4],mean))data.frame(x) %>%rownames_to_column() %>%rename(c("rowname"="ID","x"="mean"))# ID mean#1 Sepal.Length 5.843333#2 Sepal.Width 3.057333#3 Petal.Length 3.758000#4 Petal.Width 1.199333 所以...