summarise函数是分组汇总的核心，它能与各种汇总函数结合使用，对分组后的数据进行汇总。summarise支持多列操作和条件判断，通过列表传递多个函数，可以灵活地对多列数据进行汇总处理。条件汇总：summarise_if函数用于对满足特定条件的列进行汇总。例如，可以筛选数值列后计算平均值。统一汇总：summarise_all函数用...
summarise_if()则是针对满足特定条件的列进行汇总，例如筛选数值列后计算平均值。重塑汇总结果，使其更易于理解，可以使用如gather()等函数转换数据格式。summarise_all()和summarise_at()则分别对所有列或特定列进行统一的汇总操作。例如，按分类变量分组并计数，可以使用add_count()函数，它会在数据集中...
数据汇总(一般会与分组结合): summarise() summarise_all(.tbl, .funs, …) summarise_if(.tbl, .predicate, .funs, …) summarise_at(.tbl, .vars, .funs, …, .cols = NULL) 所有列采用相同汇总函数时也可用map()、map_*(),但其无法和group...
summarise_if()msleep <- ggplot2::msleep msleep %>% dplyr::group_by(vore) %>% #dplyr::summarise_all(~mean(.,na.rm=TRUE)#里面存在非数值变量因此要使用条件判断 dplyr::summarise_if(is.numeric,mean,na.rm=TRUE) image-20220908154201429 filter_if()filter...
summarise_if():对满足条件的列,执行一个或多个函数; summarise_at():对选定的变量列,执行一个或多个函数; summarise_all():对所有列,执行一个或多个函数。 使用它们的好处是,可以借助辅助选择器或判断条件选择多列,还能在这些列上执行多个函数,只需要将它们放入一个列表。 (2)summarise_if() ...
[-1], 1, \(x) sum(x * w) / (sum(w) * n)), barR = rank(RSR)) %>% arrange(RSR) %>% summarise(ID = list(ID), f = n(), .by = c(RSR, barR)) %>% mutate(sumf = cumsum(f), barRn = barR / n, barRn = if_else(barRn == 1, 1-1/(4*n), barRn), Probit...
select_if(is.numeric) 也可以使用,能够检验某条件并返回 TURE 或 FALSE 的自定义函数: less_than_500<-function(x){ sum(x)<500 } iris[1:4]%>% select_if(less_than_500) 实现上述选择,更简单的做法是用“~”表示的匿名函数: iris[1...
summarise(mm = mean(hwy)) ## # A tibble: 2 × 2## drv mm## <chr> <dbl>## 1 4 25.3## 2 f 28.3 管道符和tidyverse是天生绝配,那基础语法和管道符可以连用吗?答案是可以。但是由于基础语法中的函数设计不如tidyverse那么统一规范,会出现各种初学者搞不懂的报错!所以我建议你只在使用tidyverse时才...
1.2 ,summarise_if完成一类变量的汇总 iris%>% summarise_if(is.numeric,~mean(.,na.rm=TRUE)) # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width #1 5.843333 3.057333 3.758 1.199333 1.3,summarise_at完成指定变量的汇总 summarise_at配合vars,可以更灵活的筛选符合条件的列,然后进行汇总 ...
使用summarise()动词找出已支付的平均票价: # Check out mean Fare passengers %>% summarise(meanFare = mean(Fare)) ## meanFare ## 1 32.20421 使用summarise()动词找出已支付的中位数车费: # Check out mean Fare passengers %>% summarise(medianFare = median(Fare)) ...