好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化，任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析...
2 修改列中元素函数:str_replace/recode/mapvalues 3 其他修改列中元素函数:if_else/case_when/rec 4 如果给列中元素加上标或下标 Reference 本文分享的内容为修改列中元素的6种方案,仅供参考 1 加载包和创建数据 # load packages library(tidyverse) library(stringr) library(dplyr) library(plyr) libr...
(imputed,~ age | .imp) data <- mice::complete(imputed, 3) #检查填补后缺失值情况,可以看到缺失数据为0,已经插补完了 var <- names(data) tab <- list() total <- nrow(data) for (i in 1:length(var)){ tab[i]=data.frame(Variables=var[i], Total=total, Freq=total-sum(is.na(data[...
tibbles可以取代data.frame,虽然前者仍然可以认为是数据框类型,在数据处理过程中,tibbles数据类型消耗资源更少,处理速度更快。dplyr的函数可以直接处理tibbles数据类型。#install.packages("tibble") library(tibble) as_tibble(iris) ## # A tibble: 150 x 5 ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width...
在R语言中,可以通过使用dplyr包中的函数来实现高效的数据筛选与子集提取。以下是一些常用的dplyr函数:1. filter():根据指定条件筛选数据集中的行。2. select():选择数据...
加载SparkR、sparklyr 和 dplyr 将sparklyr 连接到群集 将JSON 数据文件上传到工作区 将JSON 数据读取到 DataFrame 显示另外 5 个 本文介绍如何使用 R 包(如SparkR、sparklyr和dplyr)来处理 Rdata.frame、Spark DataFrame和内存中表。 请注意,使用 SparkR、sparklyr 和 dplyr 时,可能会发现可以使用所有这些包完成特...
distinct()函数是dplyr包中提供的用于去重复的函数。它可以根据指定的列名对数据集进行去重复操作,并返回去重后的数据集。 下面是使用distinct()函数进行去重复的示例代码: # 导入dplyr包library(dplyr)# 创建一个包含重复行的数据集data<-data.frame(ID=c(1,2,3,1,2),Name=c("Tom","Jerry","Alice","Tom...
tibble:Tibble和tidyverse生态系统中的其他包(如tidyr)提供了更强大的缺失值处理功能。例如,使用tidyr的replace_na()函数可以轻松地替换或填充缺失值。 七、总结 虽然R语言的数据框(data.frame)和tibble在功能上有很多相似之处,但tibble在语法、性能和易用性方面提供了显著的改进。Tibble与dplyr和tidyr等包的紧密集...
How to Replace NA with 0 in Multiple R data frame Columns? How to Replace NA with Empty String in an R data frame? R dplyr::mutate() – Replace Column Values How to Replace String with Another String or Character How to Replace Values Based on Condition ...
2 str_replace_all函数 第二组: 1 str_remove函数 2 str_remove_all函数 library(tidyverse) # 第一组:str_replace和str_replace_all函数 # 选择采用什么内容来替换掉与模式匹配成功的字符 fruits <- c("one apple","two pears","three bananas") ...