对于数据缺失的情况,可以使用如下的代码来清洗数据: 1. `summarise_all(funs(sum(is.na(.)))`:该函数可以查找整张数据表中的缺失值情况,并返回每一列中缺失值的数量。 例如,我们有如下一个数据表: 我们可以使用 `summarise_all(funs(sum(is.na(.)))` 函数来查找每一列中的缺失值数量,代码如下: library...
函数summarise() 也有一些作用域的变种: 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...
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_by结合 对summarise系列函数,...
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_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，它会在数据集中增加按指定条件计数的列。以上功能的运用，极大地增强了数据分析的灵活性和效率。通过tidyverse的这些工具，你可以轻松实现复杂的数据分组和汇总，以满足你的...
问Tidyverse，使用mutate_all执行数学函数EN我正在尝试弄清楚如何使用mutate_all或mutate_at对多个列执行...
利用tidyverse进行数据汇总
此外，选择过滤功能通过select函数实现，允许用户选择特定列进行输出。arrange函数用于对数据进行排序，mutate函数则用于添加新列数据。数据分组与总结功能则通过summarise()与group_by()函数实现，实现按不同维度对数据进行统计。在tidyverse中，去除缺失值非常方便，用户只需筛选非NA值即可。综上所述，tidyverse...
filter_at(vars(contains("Sepal")),all_vars(.>4)) 修改数据框的列,计算新列。 一. 创建新列 用dplyr 包中的 mutate() 创建或修改列: iris%>% as_tibble(iris)%>% mutate(new_column="recycle_me") 若只给新列提供长度为 1 的向量...
german %>% group_by(status) %>% summarise( across(c(duration,age), .fns = list(mean = mean, stdev = sd)), .groups = "drop" ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 对列进行重新编码 if_else() 多用于处理二分类,也可以多分类但不推荐 #当age>=60,老人,1 german %>% mutate(old = if_else(ag...