在R语言中,summarise_each和summarise_all是dplyr包中的两个函数,用于对数据进行汇总和计算。 summarise_each函数可以对指定的多个列进行相同的汇总操作,例如计算平均值、总和等。它的语法如下: 代码语言:R 复制 summarise_each(.data, funs(.), ...) 其中,.data表示要进行汇总操作的数据框或数据表,funs(.)表...
可以使用如下命令: library(dplyr) df1 %>%group_by(ID) %>%summarise_all(~ list(unique(.))) 或者: library(stringr) df1 %>%group_by(ID) %>%summarise_all(~ toString(unique(.)))
summarise(across(where(is.numeric), ~ mean(.x, na.rm =TRUE)))#> # A tibble: 1 × 3#> height mass birth_year#> <dbl> <dbl> <dbl>#> 1 174. 97.3 87.6by_species <- iris %>% group_by(Species)# If you want to apply multiple transformations, pass a list of# functions. When ...
dplyr中的summarise函数是一种重要的数据汇总统计函数,它可以对数据框中的变量进行聚合操作,计算出每个变量的总和、均值、中位数、标准差等统计量,或者进行自定义的聚合操作。通过summarise函数,我们可以快速、高效地计算出每个变量的统计量,并对数据框进行分组汇总统计。熟练掌握summarise函数的用法,可以大大提高我们的数...
在dplyr的summarise()函数中使用循环可以通过使用across()函数来实现。across()函数可以在多个列上应用相同的操作。 具体步骤如下: 1. 首先,确保你已经安装了dplyr...
dplyr是一个R语言中用于数据处理和操作的包,它提供了一组简洁且一致的函数,可以对数据进行筛选、排序、汇总、分组和变形等操作。其中,汇总每列并返回列表列是dplyr中的一个功能。 具体来说,汇总每列并返回列表列是指对数据集中的每一列进行汇总计算,并将计算结果以列表列的形式返回。列表列是一种特殊的数据类型,...
dplyr 数据操作 统计描述(summarise) 在R中,summary()是一个基础包中的重要统计描述函数,同样的在dplyr中summarise()函数也可以对数据进行统计描述。 不同的是summarise()更加的灵活多变,下面来看下summarise这个函数 summarise(.data, ...) 其灵活性和其他dplyr函数一样,主要在于条件的使用上...
普通summarise()函数指定需要概括的变量,形如:library(dplyr) summarise(mtcars, avg = mean(mpg)) # 指定用mpg均值概括mpg变量 此外,summarise()的变体有下面3种,summarise_all()概括所有列 summarise_all(mtcars, mean) # 对mtcars的所有列进行均值计算 summarise_at()使用变量名称指定列进行概括 ...
(-id) %>% dplyr::summarise_all(.funs = list(mean=mean(.,na.rm=T), sd=sd(.,na.rm=T), P10=~quantile(., c(0.1), na.rm=T), P50=~quantile(., c(0.5), na.rm=T), P90=~quantile(., c(0.9), na.rm=T)), na.rm=TRUE) %>% ...
date dplyr summarize 1个回答 0投票 为您的下一个问题提供更少的代码和一些示例数据! 在这里: (玩具数据在最后) 原始和提议的拍摄: library(tidyverse) # Original original_output <- my_df %>% group_by(group_id) %>% summarize( some_date = ifelse( all(is.na(some_date)), NA, last(some...