iris%>%as_tibble()%>%mutate_at(vars(contains("Length"),contains("Width")),~.*10)%>%rename_at(vars(matches("Length|Width")),~paste0(.,"_mm")) 四. 替换 NA replace_na() 实现用同一个值替换一列中的所有 NA 值,该函数接受一个命名列表,其成分为“列名=替换值”: starwars%>%replace_...
用dplyr 包中的mutate() 创建或修改列,返回原数据框并增加新列; 若改用transmute() 则只 返回增加的新列,新列默认加在最后一列,参数.before, .after 可以设置新列的位置。在同一个mutate() 中可以同时创建或计算多个列,它们是从前往后依次计算,所以可以使用前面 新创建的列,例如...
在上述示例中,使用replace_na()函数将数据框df中的NA值替换为0,并将替换后的结果存储在df_filled变量中。 使用dplyr包中的函数:mutate()函数结合ifelse()函数可以用来对数据框中的某列进行条件替换。以下是示例代码: 代码语言:txt 复制 library(tidyverse) # 创建一个包含NA值的数据框 df <- data.frame(x ...
在同一个mutate() 中可以同时创建或计算多个列,它们是从前往后依次计算,所以可以使用前面新创建的列。 iris %>% mutate(new_len = Sepal.Length*2.54, new_len1 = Sepal.Length/2) ## # A tibble: 150 x 7 ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new_len new_len1 ## <dbl...
mutate_at(vars(contains("Length"),contains("Width")),~.*10)%>% rename_at(vars(matches("Length|Width")),~paste0(.,"_mm")) 四. 替换 NA replace_na() 实现用同一个值替换一列中的所有 NA 值,该函数接受一个命名列表,其成分为...
这里使用了stringr包中的str_replace(),将newrel替换new_rel。 代码语言:javascript 复制 who2 <- who1 %>% mutate( names_from = stringr::str_replace(key,'newrel','new_rel') ) who2 字符分割 接下来就是将key中的字符进行分割,我们使用separate()对字符进行两次分割。 1.将在每个下划线处拆分...
who2 <- who1 %>%mutate( names_from = stringr::str_replace(key,'newrel','new_rel'))who2 字符分割 接下来就是将key中的字符进行分割,我们使用separate()对字符进行两次分割。 1.将在每个下划线处拆分代码。 who3 <- who2 %>%separate(key,c('new','type','sexage'),sep = '_')who3 ...
who2 <- who1 %>% + mutate(key = str_replace(key,"newrel","new_rel")) >...
, na.rm=TRUE)) %>% mutate(count_na = rowSums(is.na(select(.,everything())) %>% mutate(across(starts_with("col"), ~case_when(count_na ==1 ~coalesce(.,rowsum1), TRUE ~ as.numeric(.)) ), .keep ="unused" ) 输出: 代码语言:javascript 复制 col_1 col_2 col_3 col_4 1 35...
示例3：使用 mutate() 函数来创建一个新列 new_column，它的值是 column1 和 column2 的和。df <...