count函数用于对各类包含的样本进行计数 该函数计数后会生成新的数据框,类似于summarise函数: count(mtcars, cyl) ## cyl n ## 1 4 11 ## 2 6 7 ## 3 8 14 add_count函数在原数据框中生成新变量n记录计数结果,类似于mutate函数: add_count(mtcars, cyl) %>% head() ## mpg cyl disp hp drat w...
定位度量:first(x)、 nth(x, 2) 和 last(x) 计数:n() 返回当前分组的大小, sum(!is.na(x)) 计算出非缺失值的数量, n_distinct(x) 计算出唯一值的数量,count()返回指定组合的计数 逻辑值的计数和比例:sum(x > 10) 找出 x 中 TRUE 的数量, mean(y == 0) 找出x 中 TRUE 的比例。 用ungroup...
count():计数 slice():行切片。slice_max();slice_head() distinct():删除重复行 bind_cols(),bind_rows():按列或者按照行连接数据框 进阶函数 across()函数 用于在多个列上应用相同的变换操作。它可以方便地对多个列进行相同的数据操作,减少了繁琐的代码重复。 # 使用mutate函数对iris数据集中的Sepal.Length...
6.简单合并 在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意,bind_rows()函数需要两个表格列数相同,而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数 test1<-data.frame(x=c(1,2,3,4),y=c(10,20,30,40))test1 ## x y ## 1 1 10 ## 2 2 20 ## 3 3 30 ## 4 4 40...
group_rows(iris_group) # 解除分组 ungroup(iris_group) 其它分组函数 group_split:数据框分割多个分组,返回列表 group_nest:数据框分组,再做嵌套 purrr风格分组迭代,把函数.f依次应用到分组数据框.data的每个分组 代码演示 iris%>% group_split(Species) ...
实用函数(Convenience functions):sample _ n, sample_frac, glimpse, Count 连接数据库操作(Connecting to databases) 1.1筛选: filter() 按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集, 类似于base::subset()函数,例如: filter(hflights_df, Month ==1, DayofMonth ==1) ...
count统计某列的unique值 代码语言:cpp 复制 count(test,Species) 6、dplyr处理关系数据 即将2个表进行连接 代码语言:cpp 复制 test1<-data.frame(x=c('b','e','f','x'),z=c("A","B","C",'D'))test1 代码语言:cpp 复制 test2<-data.frame(x=c('a','b','c','d','e','f'),y=c(...
使用summarize函数对每个组进行汇总统计,可以使用各种统计函数(如sum、mean、count等)计算指定变量的统计值。 使用ungroup函数取消分组,返回原始数据。 不完整二进制组收集成功和总计的优势在于它可以快速、灵活地对数据进行分组和汇总,方便用户进行数据分析和统计。它适用于各种数据分析场景,如销售数据分析、用户行为分析...
with 28 more rows 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 除了根据现有的变量进行分组外,还可以根据现有变量的函数进行分组,这样做类似于先mutate()再group_by()。 bmi_breaks <- c(0,18.5,25,30,Inf) starwars %>% group_by(bmi_cat = cut(mass/(height/100)^2,...
类似于 rbind、cbind 函数,但这两个函数会对行列进 行更加严格的检查,所以使用 bind_rows 纵向合并时,可以根据变量 名合并数据;而使用 bind_cols 横向合并时,需要两个数据框拥有相同 数量的观测值。 > df <- tibble(x = 1:3, y = 3:1) > df1 <- tibble(x = 4, y = 0) > df2 <- tibble(z...