数据框的colwise和rowwise操作 前置推文:dplyr | 数据导入和预处理的常用函数 前面介绍了dplyr工具包中一些用于数据处理的常用函数,在处理的变量较少时,可以在相应的函数中逐个写入变量名,但当变量过多时,就需要寻求更加有效率的方式进行批量处理了。本篇介绍的colwise和rowwise操作就是一种对数据框更加省力的处理方式...
R dplyr rowwise 按行对输入进行分组 rowwise()允许您在数据帧上计算row-at-a-time。当向量化函数不存在时,这是最有用的。 大多数 dplyr 动词保留按行分组。例外是summarise(),它返回grouped_df。您可以使用ungroup()或as_tibble()显式取消分组,或使用group_by()转换为grouped_df。 用法 rowwise(data,......
dplyr 1.0.0 之 rowwise 加载包 library(tidyverse,warn.conflicts=F) 在 R 中 dplyr 通常是对列进行操作,然而对于行处理方面还是b比较困难,本节我们将学习通过rowwise()函数来对数据进行行处理,常与c_across()连用。 本节中列举了三个常见的案例: 行水平的计算(比如,xyz 的平均值) 使用不同的参数调用同一...
https://dplyr.tidyverse.org/articles/rowwise.html 依然还是使用我们熟悉的iris数据集 library(tidyverse) iris %>% as_tibble() Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 se...
这可能是由于在dplyr之后加载了plyr包,从而从dplyr中屏蔽了mutate
整洁是一种数据处理原则,旨在使数据集更易于理解、分析和使用。它强调数据的一致性、可读性和可操作性。 在R语言中,可以使用tidyverse包中的dplyr库来实现整洁数据的创建。如果要创建一个不需要...
如果我们需要创建一个返回vector或list或tibble的函数
如果我们需要创建一个返回vector或list或tibble的函数
To go further:https://dplyr.tidyverse.org/articles/rowwise.html This post is better presented on its original ThinkR website here:Row-wise operations with the {tidyverse} Toleave a commentfor the author, please follow the link and comment on their blog:Rtask. ...
colwise()- data.table has always tried to use base R functions whenever possible. That is the reason why we have not had any such functions implemented until now. But there have beenfeature requests / questionsfor functionality likedplyr::summarise_each(). There's no equivalent for this in ...