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() dat<-iris%>...
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 iris %...
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 iris%>% sum...
1.2 ,summarise_if完成一类变量的汇总 代码语言:javascript 复制 iris%>%summarise_if(is.numeric,~mean(.,na.rm=TRUE))# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width #15.8433333.0573333.7581.199333 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 ...
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 ...
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...
Dplyr(https://dplyr.tidyverse.org/)是一种数据操作语法,提供了一组一致的动词,帮助我们解决最常见的数据操作,比如行操作(filter、slice、arrange)、列操作(slelect、rename、mutate、relocate)、折叠操作(summarise)、合并table(left_join、right_join、inner_join)。查看包中的所有函数: library(dplyr) ls('package...
Issue described (with solutions) here but I feel like this would be an excellent feature, contingent on it not being too nightmarish to program. Currently summarise_at/summarise_if/summarize_at/summarize_if can only be used once, on a si...
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...
# reduce multiple values down to a single summary using summarise()stocks_wday %>% group_by(weekday) %>% summarize(meanX = mean(X), n= n()) 数据可视化 ggplot2是一个 R 包,用于以声明的形式基于图形的语法创建图形。 你提供数据,告诉ggplot2如何将变量映射到美学、要使用哪些图形基元,以及它负...