summarise vs. summarise_each function in dplyr package 我正在尝试使用 dplyr 包将数据与 group_by 拆分后总结一个变量的值,以下代码工作正常,输出如下所示,但我不能用 summriase 替换 summarise_each 甚至只有一个列需要计算,不知道为什么? 1 2 iris %>% group_by(Species) %>% select(one_of(‘Sepal.L...
summarise_each((~sum(is.na(.)) 数据中,经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见,我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。 二元逻辑回归 探索数据:按性别和学前教育分类的留级数量 group_by(性别) %>% summarise(是否留过级 = sum(是否留过级)) 看来,留...
summarise_each((~sum(is.na(.)) 数据中,经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见,我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。 二元逻辑回归 探索数据:按性别和学前教育分类的留级数量 group_by(性别) %>% summarise(是否留过级 = sum(是否留过级)) 看来,留...
检查缺失的数据 summarise_each((~sum(is.na(.)) 1. 数据中,经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见,我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。 二元逻辑回归 探索数据:按性别和学前教育分类的留级数量 group_by(性别) %>% summarise(是否留过级 = sum(是...
summarise(iris, avg=mean(Sepal.Length)) :对数据进行概述,并创建新的子集 (将数据概括为单行数值) summarise_all(.tbl, .funs, …):对每一列运行概述概述 summarise_each(iris, funs(mean)) :对每一列运行概述函数 summarise_at(.tbl, .vars, .funs, …, .cols=NULL):对指定的列运行概述函数 ...
summarise_each((~sum(is.na(.)) 数据中,经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见,我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。 二元逻辑回归 探索数据:按性别和学前教育分类的留级数量 group_by(性别) %>%summarise(是否留过级 = sum(是否留过级)) ...
dplyr可以方便地对数据框进行概述,相当于ddply中的summarize。summarise(iris, avg=mean(Sepal.Length))将数据概括为单行结果输出;summarise_each(iris, funs(mean))对每一列运行概述函数。支持的概述函数有first,last,nth,n,n_distinct,min,max,mean,median,var,sd。
注意:R语言中没有summarise_each(),但是summarise_all()有相同的处理方式。 3 窗口函数 窗口函数,是对某列操作,返回长度相同的一列,主要包括排名函数、偏移函数、累计聚合函数。R语言中窗口函数可以查看: 3.1 排名函数 Python中排名函数主要有row_number()、min_rank()、dense_rank(),R语言也是这个3个函数,函数...
注意:R语言中没有summarise_each(),但是summarise_all()有相同的处理方式。 3 窗口函数 窗口函数,是对某列操作,返回长度相同的一列,主要包括排名函数、偏移函数、累计聚合函数。R语言中窗口函数可以查看: 【R语言】窗口函数系列一:排名窗口函数 【R语言】窗口函数系列二:偏移窗口函数 ...
summarise_each(funs(mean), value) means.without.ols df1 element <- sample(letters[1:5], 1e4, replace=T) value <- rnorm(1e4) df <- data.frame(element, value) means.without.ols <- tapply(value, element, function(x) { mean(x[!(abs(x - median(x)) > 2*sd(x))]) ...