mutate函数用于在原数据框中修改变量或生成新变量,在group_by函数后使用也可实现汇总功能,对标于base包中的transform函数 transmute函数只保留新生成的变量,相当于生成新数据框 summarise函数的新数据框中除了新生成的汇总变量外,还包含分类变量; transmute函数的新数据框只包含新生成变量,不包含分类变量。 ungroup函数用于...
然后,通过group_by函数按照month和id两列分组,并使用summarise函数计算每个组的唯一值计数(count)。 如果你想要查看计数结果,可以使用print(df_count)或者View(df_count)来查看数据框df_count的内容。 关于dplyr的更多详细信息和使用方法,可以参考腾讯云文档中关于dplyr的介绍:dplyr介绍。 请注意,以上回答仅针对dplyr在...
(加载任意一个tidyverse包即可用管道符号) test%>%group_by(Species)%>%summarise(mean(Sepal.Length),sd(Sepal.Length)) ## # A tibble:3x3## Species `mean(Sepal.Length)` `sd(Sepal.Length)` ##<fct><dbl><dbl>##1setosa50.141##2versicolor6.70.424##3virginica6.050.354 2:count统计某列的unique...
summarise是对数据框中的变量调用函数进行数据汇总,单一地说来,其与plyr包中的summarise是一样的,不过,我们即将介绍dplyr包中的另一大功能,分组计算,使用分组计算的summarise能做的事情就多了非常多,其可以实现几乎所有的类似于Excel中数据透视表的汇总功能。 > summarise(mtcars,meanDisp=mean(disp),sumMpg=sum(mpg...
summarise 对数据按函数进行汇报 …… 首先是dplyr包的安装 install.package("dplyr") 系统会提醒同时安装使用dplyr包时用的到的包,比如assertthat_0.1、BH_1.60.0-1、chron_2.3-47、data.table_1.9.6、DBI_0.4、、lazyeval_0.1.10、magrittr_1.5.、R6_2.1.2、Rcpp_0.12.4等。
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 dest count dist delay ...
9.#返回unique的gear数 10.summarise(mtcars, n_distinct(gear)) 11.#返回disp的第一个值 12.summarise(mtcars, first(disp)) 13.#返回disp的最后个值 14.summarise(mtcars, last(disp)) 8. 抽样: sample 抽样函数,sample_n()随机抽取指定数目的样本,sample_frac()随机抽取指定百分比的样本,默认都为不放回...
test%>%group_by(Species)%>%summarise(mean(Sepal.Length),sd(Sepal.Length 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 ...
1by_package<-group_by(cran,package)#按package列进行分组统计2summarise(by_package,mean(size))#计算分组后每组记录的平均size3pack_sum <- summarize(by_package,#对分组数据by_package进行汇总统计4count =n(),#n()统计每组频数5unique = n_distinct(ip_id),#统计每组有多少不同的ip_id6countries =n_...
summarise(mtcars, n()) #返回unique的gear数 summarise(mtcars, n_distinct(gear)) #返回disp的第一个值 summarise(mtcars, first(disp)) #返回disp的最后个值 summarise(mtcars, last(disp)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.