在dplyr中,group_by和count是用于数据处理和分析的两个函数。当在使用这两个函数时,如果出现了"找不到对象"的错误,通常是因为以下几种情况: 未正确加载dplyr包:在使用dplyr函数之前,需要先加载dplyr包。可以使用以下代码加载dplyr包: 代码语言:txt 复制 library(dplyr) 未正确引用数据框:group_by和count函...
dplyr是一个在R语言中广泛使用的数据处理包,它提供了一套简洁、高效的函数,用于对数据进行快速、灵活的操作和转换。而group_by是dplyr中的一个函数,用于按照某些变量对数据进行分组。 具体来说,dplyr包提供了一系列的函数,包括filter、select、mutate、arrange和summarize等,可以用来对数据进行筛选、选择特定列、添加新...
tally和add_tally函数用在数据被group_by函数分类后再对样本进行计数 # 结果同count(mtcars, cyl) mtcars %>% group_by(cyl) %>% tally() # 结果同add_count(mtcars, cyl) mtcars %>% group_by(cyl) %>% add_tally() n函数在mutate函数内对各类包含的样本进行计数 # 结果同add_count(mtcars, cyl)...
当然也可以使用 group_by 和 summarise 函数实现上述计数的统计,此时需使用n()函数,有时候我们需要去重计数,实现类似于 count distinct 的功能,这时可以使用n_distinct()函数。 #按 year 分组计数, 与 count 等价gapminder%>%group_by(year)%>%summarise(n=n())# 按 year、continent 分组计数, 并降序排, 与...
group_size用于返回每个分组的记录数,n_groups返回分成的组数。 对数据集的每个分组计数,类似于base::table()函数。其中count已经过group_by分组,而tally需要对数据集调用group_by后对分组数据计数。tally(x,wt,sort=FALSE)count(x,...,wt=NULL,sort=FALSE)#使用count对分组计数,数据已按变量分组count(mtcars,cy...
group_by(dest) %>% summarise( count=n(), #对分组后的dest各元素个数进行计数 dist=mean(distance,na.rm = T), delay=mean(arr_delay,na.rm = T) ) %>% filter(count > 20,dest != "HNL") > head(delay) # A tibble: 6 x 4 ...
group_by——分组 结合使用,以改变数据操作的作用域: 是作用于整个数据框,还是作用于数据框的每个分组。 上述函数组合使用,可以实现各种数据操作,不管是简单的,还是复杂的,都可以很好处理。 这些函数的相同之处: 第1个参数是数据框,便于管道操作,形如(df %>% select) ...
by_dest <- group_by(myFlights, destination)#按目的地分组 delay_sum <- summarise(by_dest, count = n(),#统计各分组目的地的航班数 dist = mean(distance, na.rm = TRUE),#计算平均航行距离 delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE))#计算平均延误时间 ...
5.6 分组: group_by 6 tidyr包的下述四个函数用法 6.1 宽数据转为长数据:gather (excel透视表反向操作) 6.2 长数据转为宽数据:spread (excel透视表功能) 6.3 多列合并为一列:unit 6.4 将一列分离为多列:separat 正文 先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容,但这仅仅是第一步,我们...
tally是一个很方便的计数函数,其根据最初的调用而决定下一次调用n或者sum(n)。它还有其他的小伙伴比如count和n,都是计数家族的。 iris%>%group_by(Species)%>%tally iris%>%group_by(Species)%>%tally 1. 2. 3. ### 抽样函数:sample系列 此sample系列是对数据框进行随机抽样,只作用于数据框和dplyr自带...