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...
head(ToothGrowth) # Summarize ToothGrowth %>%group_by(supp, dose) %>% summarise( n = n(), mean = mean(len), sd = sd(len) ) 计算多个变量的统计量 关键R函数: summarise_all(), summarise_at() 和summarise_if() 形式如下: summarise_all(.tbl, .funs,...) summarise_if(.tbl, .predicat...
最后一条命令告诉R通过总结我们传入的数据(这里的数据是PhysActive变量,按不同的级别分组)来创建一个新的数据框。我们告诉summarize()函数创建一个新的变量(称为AbsoluteFrequency),该变量将包含每个组的观测数的计数,这个计数是由n()函数生成的。 NHANES_unique %>% # 将隐式的缺失值转变为显式 mutate(PhysActiv...
group_by(value) %>% summarize(n=n()) -> vertices colnames(vertices) <- c("name", "n") # Create a graph object with igraph mygraph <- graph_from_data_frame( connect, vertices = vertices, directed = FALSE ) # Find community com <- walktrap.community(mygraph) # Create a graph ob...
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。 如下图，使用x == np....
Example: Group Data Frame Based On Multiple Columns Using dplyr Package This example explains how to group and summarize our data frame according to two variables using the functions of thedplyr package. In order to use the functions of the dplyr package, we first have to install and load dpl...
現在使用dplyr::group_by依資料行分組資料Species列。 搭配 使用dplyr::summarize,依 資料行Species的 25th、50th、75 和 100th 分位數Sepal_Length計算摘要dplyr::percentile_approx統計資料。 使用sparklyr::collect列印結果: 注意 dplyr::summarize只接受符合 Hive 內建函式 (也稱為 UDF) 和內建彙總函式 (也稱...
使用summarizeBy()函数瓦解数据: 代码语言:javascript 复制 library(doBy) # 给每一组运行长度、均值、标准差等函数 # 每一组依据性别+条件划分 cdata <- summaryBy(change ~ sex + condition, data=data, FUN=c(length,mean,sd)) cdata #> sex condition change.length change.mean change.sd #> 1 F as...
(自建循环)——rlistjson处理:Rjson+RJSONIO——jsonlite数据抓取:RCurl+XML——httr+xml2循环任务:for/while——apply——plyr::a_ply——并行运算(foreach、parallel)切片索引:subset——dplyr::select+filter聚合运算:aggregate——plyr::ddply+mutate——dplyr::group_by+summarize数据联结:merge——plyr::...
affect_columns = selector_name(c("posteam","defteam")), applicator = as.factor) %>>% po("filter", # 去除高度相关的列 filter = mlr3filters::flt("find_correlation"), filter.cutoff=0.3) %>>% po("scale", scale = F) %>>% # 中心化 ...