summarise_all()影响每个变量 summarise_at()影响使用字符向量或 vars() 选择的变量 summarise_if()影响使用谓词函数选择的变量 用法 summarise_all(.tbl, .funs,...) summarise_if(.tbl, .predicate, .funs,...) summarise_at(.tbl, .vars, .funs,..., .cols =NULL) summarize_all(.tbl, .funs,.....
summarize()和summarize_all()用来计算指定统计量 group_by用来指定分组 library(dplyr) library(carData) #某大学教授薪水数据 data(Salaries,package = "carData") head(Salaries) #总体的汇总数据 #计算所有老师的薪水的描述性统计量 Salaries%>% summarize(med=median(salary), min=min(salary), max=max(...
order vore n<chr><chr><int>1Rodentia herbi162Carnivora carni123Primates omni104Artiodactyla herbi5 summarize dplyr 中的summarize函数使用直观易读的代码对统计数据进行汇总 msleep%>%summarise(n=n(),average=mean(sleep_total),maximum=max(sleep_total)) ## # A tibble:1x3## n average maximum ##<int...
虽然与summarize()函数结合起来使用是最有效的,但分组也可以与mutate()和filter()函数结合,以完成非常便捷的操作。示例如下: 03 dplyr中的across操作 dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all,用法更加灵活,初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂,用习惯后真是利器!
select()——选择列 filter()/slice()——筛选行 arrange()—— 对行排序 mutate()——修改列/创建新列 summarize()——汇总 这些函数都可以与 group_by()——分组 连用,以改变数据操作的作用域:作用在整个数据框,或数据框的每个分组。 这些函数组合使用就足以完成各种数据操作,它们的相同之处是: 第1 个参...
行操作,等价于后面加上代表所有变量的_all。 */ . summarize _all //注意到该命令输出结果与上一个命令完全一样 . sum //与前一命令等价,sum 为summarize 的略写 . su // su 是summarize 的最简化略写,不能再简化为s . s //简写前提是不引起混淆。执行这个命令将出现错误信息 ...
在R中,可以使用across和summarize函数来处理列名。 across函数是dplyr包中的一个函数,用于在多个列上应用相同的操作。它可以接受列名、列索引或逻辑向量作为参数。通过across...
summarize——数据聚合运算 它们都可以与 group_by——分组 结合使用,以改变数据操作的作用域: 是作用于整个数据框,还是作用于数据框的每个分组。 上述函数组合使用,可以实现各种数据操作,不管是简单的,还是复杂的,都可以很好处理。 这些函数的相同之处:
median_sale_price <- summarize(df, median(SALE_PRICE)) #KPI1 number_of_sales <- count(df, NEIGHBORHOOD_ID) #KPI2 standard_deviation <- summarize(df, sd(SALE_PRICE)) #KPI3 AVEPRICE_price <- summarize(df, sum(SALE_PRICE) / sum(GROSS_SQUARE_FEET)) #KPI4 ...
dplyr包中的group_by联合summarize group_by和summarise单变量分组计算 group_by和summarise多变量分组计算 ddply分组计算示例 5.1 aggregate语法 aggregate(x,by,FUN)#x为数据集#by为分组变量列表#FUN为计算函数 5.2 aggregate分组计算 >row_names<-rep(c("A","B","C"),3)> col_names <- LETTERS[1:3]> ...