# 结果同add_count(mtcars, cyl) mtcars %>% group_by(cyl) %>% mutate(n = n()) distinct和n_distinct函数对类本身进行计数 distinct函数会删去数据框或某变量中的重复值,对标于base包中的unique函数: distinct(mtcars) distinct(mtcars, hp) n_distinct函数用于计算非重复值的个数,即类本身的个数: n_...
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...
> length(unique(x)) > n_distinct(x) #与上一行代码相当 因为计数太常用了,所以dplyr提供了一个简单的辅助函数,用于只需要计数的情况。 > not_cancelled %>% count(dest) #计算每架飞机飞行的总里程,实际上就是求和。 > not_cancelled %>% count(tailnum,wt=distance) 1.6.4 逻辑值的计数和比例 当与...
df %>% summarize(count = n()) 唯一值(Distinct):使用distinct函数可以返回字符列的唯一值。示例如下: 代码语言:txt 复制 df %>% distinct(name) 排序(Arrange):使用arrange函数可以按照数值列的升序或降序对数据框进行排序。示例如下: 代码语言:txt 复制 df %>% arrange(value) 分组汇总(Group by):使用...
对一些像group_by()、count()和distinct()这样的动词,你可以省略汇总函数: 寻找所有的唯一值: starwars %>% distinct(across(contains("color"))) #> # A tibble: 67 x 3 #> hair_color skin_color eye_color #> <chr> <chr> <chr> #> 1 blond fair blue ...
distinct(drv) mpg %>% distinct(drv, .keep_all =TRUE) mpg %>% drop_na 3.4 行排序 用arrange函数,对行排序,默认递增。 代码演示 # 行排序 # arrange函数 mpg%>% arrange(hwy) %>% head mpg %>% arrange(desc(hwy)) %>% head mpg %>% ...
# 汇总观测值数量> summarise(mtcars, n())# 汇总去重后的观测值数量> distinct(mtcars, wt) %>% tally()# 汇总某个变量取特定值时对应有多少条观测值> count(mtcars, cyl)7.1、变量汇总型函数 我们在使用summarise函数汇总变量时,往往需要用到变量汇总型函数。这样的函数往往需要接收一个(或多个)变量作为参...
distinct()用于对输入的tbl进行去重,返回无重复的行,类似于 base::unique() 函数,但是处理速度更快。原数据集行名称会被过滤掉。 语法:distinct(.data, ..., .keep_all = FALSE) 举例1: [plain] view plain copy print? df <- data.frame( x = sample(10, 100, rep = TRUE), y = sample...
- 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() - 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。 (7)用 ungroup() ...
> distinct(mtcars, wt) %>% tally() # 汇总某个变量取特定值时对应有多少条观测值 > count(mtcars, cyl) 7.1、变量汇总型函数 我们在使用summarise函数汇总变量时,往往需要用到变量汇总型函数。这样的函数往往需要接收一个(或多个)变量作为参数,并返回一个单一的值作为汇总结果。这样的函数可以是分位数计算函...