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...
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()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...
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() ...
1.2 ,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() 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 ...
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[1:4]%>% select_if(~sum(.)<500)#结果同上 结合n_distinct() 选择唯一值数目满足某条件的列: msleep%>% select_if(~n_distinct(.)<10) 三. 对列...
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...
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 %>% su...