常用的汇总函数包括sum、mean、median、min、max等。 下面是一个示例代码,演示如何在group_by函数后使用summarise_all函数: 代码语言:txt 复制 library(dplyr) # 创建一个示例数据集 data <- data.frame( group = c("A", "A", "B", "B"), var1 = c(1, 2, 3, 4), var2 = c(5, 6, 7, ...
上述代码中,summarise_each函数应用了mean和sum两个汇总函数,对df中的每一列进行计算,得到了每一列的平均值和总和。 相反,summarise_all函数用于对所有列进行相同的汇总操作。它的语法如下: 代码语言:R 复制 summarise_all(.data, funs(.)) 与summarise_each类似,.data表示要进行汇总操作的数据框或数据表,funs(...
We could also apply use more complex logical statements, for example by selecting columns that have at least one missing value. av_survey_sample%>%# select columns with at least one NA# the expression evaluates to TRUE if there is one or more missing valuesselect_if(~sum(is.na(.x))>0...
a年末余额与资产负债表各项目核对 Year's end remaining sum and property debt table various projects checkup[translate] aTraveling with Trafalgar 旅行与Trafalgar[translate] a由于我方客户急需此货物,请按规定的时间发运。 Because our customer urgently needs this cargo, please act according to the regulatio...
"summarise_all"是一个用于数据处理和分析的函数,它通常用于R语言中的数据框(data frame)或数据表(data table)对象。该函数可以对数据进行汇总统计,并生成一个包含各种统计指标的摘要结果。 该函数的主要参数包括: funs:用于指定要应用于每个变量的汇总函数。可以使用内置的汇总函数(如mean、sum、min、max等),也可...
在使用group_by函数后,可以使用summarise_all函数对分组后的数据进行汇总计算。 summarise_all函数可以对每个分组的变量应用相同的汇总函数。它可以接受多个参数,其中每个参数都是一个汇总函数。常用的汇总函数包括sum、mean、median、min、max等。 下面是一个示例代码,演示如何在group_by函数后使用summarise_all函数: ...