或者: library(stringr) df1 %>%group_by(ID) %>%summarise_all(~ toString(unique(.)))
如果是统计计算直接找summarise 和它的小伙伴们，其他的玩意儿也各有不同，掉头左转： 34. R 数据整理...
4.5 summarize、 summarise_all summarize(data frame, function(var1,. . . ,varX)) 可以调用多个函数内置函数: sd(), min(), max(), median(), sum(), cor() (correlation), n() (length of vector)_, first() (first value), last() (last value) and n_distinct() (number of distinct v...
summarise(across(height:mass, ~ mean(.x, na.rm =TRUE)))#> # A tibble: 1 × 2#> height mass#> <dbl> <dbl>#> 1 174. 97.3# The _if() variants apply a predicate function (a function that# returns TRUE or FALSE) to determine the relevant subset of# columns. Here we apply mean...
summarise_if():对满足条件的列,执行一个或多个函数; summarise_at():对选定的变量列,执行一个或多个函数; summarise_all():对所有列,执行一个或多个函数。 使用它们的好处是,可以借助辅助选择器或判断条件选择多列,还能在这些列上执行多个函数,只需要将它们放入一个列表。 (2)summarise_if() ...
dplyr包中的summarise系列函数 summarise(df1,arv_weight=mean(weight),arv_height=mean(height)) 上面这种方式是一般人都会用的,但是如果没有看过dplyr包的文档,就不知道还有summarise_all等函数。当需要对每列都进行计算时,或者选择某一些列计算,只是summarise一个一个指定就会非常麻烦。下面我们介绍一些批量筛选计算...
问使用summarize_all结合colMeans和colVar在R中创建枢轴表EN最近接了项目时，由于客户需要分库分表，而且...
1summarise_all(mydata["Index"],funs(nlevels(.),nmiss=sum(is.na(.))) 1. 实例23:按多个变量排序数据 arrange()函数的默认排序顺序是递增的。 在这个例子中,我们通过多个变量来排序数据。 AI检测代码解析 1arrange(mydata,Index,Y2011) 1. 假设...
直接在函数中写明需要运行的函数 summarise(., vars(), mean) 结合funs写出调用的函数 summarise(., vars(), funs(mean)) summarise_if(.tbl, .predicate, .funs):对指令类型的列运行概述函数 funs的用法 summarise_all(df1[,-1],funs(mean,sum)) # 若出现两个及以上的函数,列名中自动添加后缀 ...
summarise_all(., sum, na.rm = TRUE) 我可以很容易地将其转换为如下函数: MergeAndSum <- function(df1,df2) newdf <- bind_rows(df1, df2) %>% group_by(V1) %>% summarise_all(., sum, na.rm = TRUE) return(newdf) 但我真的不知道如何调用它来进行循环。我会尝试以下方式: ...