dplyr包提供了rowwise()函数为数据框创建按行方式(rowwise) ,使用rowwise()后并不是真的改变数据框,只是创建了按行元信息,改变了数据框的操作逻辑: rf=df%>%rowwise()rf%>%mutate(total=sum(c(chinese,math,english))) 函数c_across()是为按行方式(rowwise)在选定的列范围汇总数据而设计的,它没 有提供...
在R语言中，rowwise()是dplyr包中的一个函数，用于在数据框中按行执行操作。具体来说，rowwise()函数...
通过rowwise说明对数据按行进行处理,c_across选择多列 方法4 iris%>%as_tibble()%>%rowwise()%>%mutate(mean=rowMeans(across(where(is.numeric))) 通过across函数只选择了数值列,此函数异常强大,灵活使用能使代码简洁无比 按行统计最小值 iris%>%as_tibble()%>%rowwise()%>%mutate(min=min(across(whe...
irisDF <- sdf_copy_to( sc = sc, x = iris, name ="iris", overwrite =TRUE) sdf_collect(irisDF,"row-wise")# A tibble: 150 × 5# Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr># 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa# 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa...
函数的输出包括整体的数据有多少行多少列,列的不同类型(数值,字符,时间)有几种,然后不同的列的类型还会输出我们关心的指标,比如字符型的列都会有每一列的缺失比例,极值,非重复值,空白等: 比如对于每一个数值型的列都会有缺失数量,均值标准差百分位数,直方图等等我们关心的东西: ...
函数的输出包括整体的数据有多少行多少列,列的不同类型(数值,字符,时间)有几种,然后不同的列的类型还会输出我们关心的指标,比如字符型的列都会有每一列的缺失比例,极值,非重复值,空白等: 比如对于每一个数值型的列都会有缺失数量,均值标准差百分位数,直方图等等我们关心的东西: ...
管道函数代码 > f2=.%>%round%>abs%>%sum 1. 我们来看看源码的显示: > f1 function(x)sum(abs(round(x))) > f2 Functional sequence with the following components: 1. 2. 3. 4. 1. round(.) 2. abs(.) 3. sum(.) 1. 2. 3. ...
到这儿大家数据导入了,列名改好了,自己需要操作的原始数据也选齐了,就该去重了,去重大家就去研究一个函数,叫distinct就行。 四、新变量生成和变量转换 在数据处理中我们还会涉及到变量的改变和根据原有变量生成新变量,变量生成和转换都可以用mutate来实现,具体规则就是: ...
反正就是大家用skim函数就可以从整体上把握住我们的数据的样子了。 另外还会推荐大家用names函数看看数据的列名,有了对数据集的整体把握和全部的变量名,我们可以紧接着进行下一步:变量名的转换。 列名的清洗转换 转化的目的就是使得之后的操作调用变量可以更加的清晰和方便,我可以瞅瞅我的原始数据的列名: ...
反正就是大家用skim函数就可以从整体上把握住我们的数据的样子了。 另外还会推荐大家用names函数看看数据的列名,有了对数据集的整体把握和全部的变量名,我们可以紧接着进行下一步:变量名的转换。 列名的清洗转换 转化的目的就是使得之后的操作调用变量可以更加的清晰和方便,我可以瞅瞅我的原始数据的列名: ...