# ... with 355 more rows 4.2研究目的地距离和平均延误之间的关系 by_dest <- group_by(flights,dest) #按照目的地分组 delay1 <- summarise(by_dest, count=n(), #生成一个计数列 dist=mean(distance,na.rm=TRUE), delay=mean(arr_delay,na.rm=TRUE), ) #计算距离均值和延误时间均值 delay1 #查...
另外,若要同时对所选择的多列应用函数,还有强大的 across() 函数,它支持各种选择列语法,搭配 mutate() 和summarise() 使用,产生非常强大同时修改/汇总多列的效果。 2.5.1 选择列 选择列,包括对数据框做选择列、调整列序、重命名列。 下面以虚拟的学生成绩数据来演示,包含随机生成的 20 个 NA: ...
delay3<-flights%>%group_by(dest)%>%summarise(count=n(),dist=mean(distance,na.rm=TRUE),delay=mean(arr_delay,na.rm=TRUE))%>%filter(count>20,dest!="HNL")delay3ggplot(data=delay3,mapping=aes(x=dist,y=delay))+geom_point(aes(size=count),alpha=1/3)+geom_smooth(se=FALSE)#生成和dela...
10summarise(speed.last = last(speed)) 11## # A tibble: 1 x 1 12## speed.last 13## <dbl> 14## 1 25 15#第3行 16cars1 %>% 17summarise(speed.nth = nth(speed,3)) 18## # A tibble: 1 x 1 19## speed.nth 20## <dbl> 21## 1 7 计 算汇总 1#首行 2cars1 %>% 3summa...
Not_cancelled%>%group_by(year,month,day)%>%summarise(first_dep=first(dep_time),last_dep=last(dep_time))#运行:# A tibble: 365 x 5# Groups: year, month [12]year month day first_dep last_dep<int><int><int><int><int>120131151723562201312422354320131332234942013142523585201315142357620131616235572013...
summarise(hwy_qs = quantile(hwy, qs, na.rm =TRUE), q = qs) %>% pivot_wider(names_from = q, values_from = hwy_qs, names_prefix ="q_") # 分组统计 mpg %>% count(class, sort =TRUE) mpg %>% group_by(hwy_level = cut(hwy, ...
count(x)给出x的每个不同值的个数(类似于table()函数), 但count(x)只能单独作为管道运算的一个步骤, 不能用在summarise函数中。 这里有些函数是dplyr包提供的, 仅适用于tibble类型。 count()函数允许用wt添加一个权重, 实际是重复观测数。 例如,
countcars <- summarise(cars, count = n()) # count = n()用来计算次数 # A tibble: 3 x 2 cyl count <dbl> <int> 1 4 11 2 6 7 3 8 14 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1.7 连接符%>% 包里还新引进了一个操作符, 使用时把数据名作为开头, 然后依次对此数据进行多步操作. ...
则根据分组变量分组计算...为计算函数,可以是一个也可以是多个,多个的话以逗号分割summarise(data,disp=mean(disp),hp=mean(hp))summarise计算函数Useful functions拓展Center:mean(),median()Spread:sd(),IQR(),mad()Range:min(),max(),quantile()Position:first(),last(),nth(),Count:n(),n_distinct()...
test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length count统计某列的unique值 代码语言:cpp 复制 count(test,Species) 6、dplyr处理关系数据 即将2个表进行连接 代码语言:cpp 复制 test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), z = c("A","B","C",'D'))...