across()减少「dplyr」需要提供的函数数量。这使「dplyr」更容易使用(因为需要记住的函数更少),也使我们更容易实现新的动词(因为我们只需要实现一个函数,而不是四个)。 across()统一了_if和_at的语义让我们可以随心按照位置、名字和类型选择变量,甚至是随心所欲地组合它们,这在以前是不可能的。例如,你现在可以转...
> 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 当与数值型函数一同使用时,TR...
在上面的代码中,我们创建了一个包含 id、name 和 gender 列的数据表。然后我们使用 count 函数来获取每个 name 列数据的出现次数。最后打印输出结果。 结语 如上所述,我们介绍了在 R 的 dplyr 包中如何使用 count 和 distinct 函数来计算去重数和计数。这些函数在数据清洗和处理中非常有用。
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,cyl)#设置sort=TRUE,对分组计数按降序排序count(mtcars,cyl,sort=TRUE)#使用tally对分组计数,需要使用group_by分组tally(group_by(mtcars,cyl))#使用summarise对分组计数summarise(group_by(mtcars,cyl...
用dplyr 包实现各种数据操作,通常的数据操作无论多么复杂,往往都可以分解为若干基本数据操作步骤的组合。 共有5 种基本数据操作: select()——选择列 filter()/slice()——筛选行 arrange()—— 对行排序 mutate()——修改列/创建新列 summarize()——汇总 ...
R语言学习:dplyr包数据操作 2022年第15周、16周。 这些周R语言学习,记录如下。 01 数据操作概述 数据操作是一个对数据加工处理以满足后续数据工作(分析或者建模)的过程。 数据操作主要做的事情,包括: 数据列的操作。 数据行的操作。 数据的聚合操作。
更多例子见 vignette("introduction", package = "dplyr") (7)一些汇总时的小函数 n(): 计算个数 n_distinct(): 计算 x 中唯一值的个数. (原文为 count_distinct(x), 测试无用) first(x), last(x) 和 nth(x, n): 返回对应秩的值, 类似于自带函数 x[1], x[length(x)], 和 x[n] ...
dplyr是R语言中为数不多的,也是最好用的数据清洗R包,这也是hendly团队的核心产品,承载着在数据到绘图或者分析过程的桥梁。其中包含的函数超过100条,值得我们花费很长的时间一步步学习,尤其是统计函数summury,结合许多子函数可以做到很强大的功能,例如:统计数据框中...
R语言dplyr包的学习 dplyr包可以看作是plyr包的一个扩展,主要是针对数据框的数据操作。 在使用dplyr包中的函数对数据框进行操作之间,最好将其转换为tbl对象:tbl_df() 一个很好的效果是,tbl对象可以根据显示空间大小来进行部分显示。 利用dplyr包常见的数据操作可归纳为以下5种:...
在云计算领域,与dplyr中的distinct一起保留的控制行是指在使用dplyr包进行数据处理时,通过distinct函数可以去除数据集中的重复行,而保留的控制行则是指在去除重复行的同时,可以选择保留某些特定的行。 distinct函数是dplyr包中的一个常用函数,它可以根据指定的列或变量,去除数据集中的重复行。在使用distinct函数时,可以...