用relocate() 函数,将选择的列移到某列之前或之后,基本语法为: relocate(.data, ..., .before, .after) 例如,将数值列移到 name 列的后面: df %>% relocate(where(is.numeric), .after = name)5. 重命名列 set_names() 为所有列设置新列名:...
) { #(A1) 自定义函数:功能用到再探究 MapVals <- function(vec, from, to) { vec2 <- setNames(object = to, nm = from)[as.character(x = vec)] vec2[is.na(x = vec2)] <- vec[is.na(x = vec2)] return(unname(obj = vec2)) } #(A2) 如果是roc检验,默认是wilcox,跳过这里 ...
使用set_names函数为所有列重命名 使用rename函数为部分列重命名,格式:新名 = 旧名 使用rename_with(.data, .fn, .cols)函数为选中cols采用函数fn对列重命名 代码演示 economics %>% set_names(paste0("x",1:6)) %>% head(n =10) economics %>% rename(日期 =date) %>% head(n =10) economics ...
用tidyr 包中的pivot_wider() 函数来实现长表变宽表,其基本格式为:pivot_wider(data, id_cols, names_from, values_from, values_fill, ...)data: 要重塑的数据框 id_cols: 唯一识别观测的列,默认是除了names_from 和values_from 指定列之外的列 names_from: 指定列名来自哪个变量列 values_from: 指定...
2、setkey()函数设置 [plain]view plaincopy print? setkey(dt,a) setkey(DT, colA, colB),可以使得检索和分组更加快速。同时设置两个key变量的方式,也是可以的。 查看数据集是否有key的方式: [html]view plaincopy print? key(data) #检查该数据集key是什么?
dplyr中是arrange函数,而data.table是setorder函数,同时降序的方式。 dplyr的降序是,arrange(data,desc(x)),而data.table的降序是setorder(data,-x) ——— 四、分组求和、求平均 代码语言:javascript 复制 mygroup=group_by(try,gender,buy_online)from_dplyr<...
ageCanVote=factor(setNames(c(16,18,18,"Unknown"),c("Austria","Australia","Afghanistam","Zambia")))as.numeric(ageCanVote)# This is a mistake, as it converts to the rank of the factor levelas.numeric(as.character(ageCanVote))# This converts properly ...
4、数据查看函数——names、str、unique组合、typeof()、mode()、class() ##数据查看函数 names(iris) #查看所有变量名字 str(iris) #变量属性(int整数,num数值) unique(iris$setosa) #查看分类变量的水平 table(iris$setosa) #分类水平,不同水平的个数(=unique+sum功能) ...
可使用names函数 names(leadership)[2] 1. 另外,plyr中的rename函数可用来修改变量名 rename(dataframe,c(oldname="newname",oldname="newname",...)) 1. 4.5 缺失值 在进行数据处理前必须要进行的一个步骤,当然缺失值的处理还有更高级的处理方法,这里只是比较简单的几个处理方法。