在嵌套的tibble中使用lag()和mutate()连接当前和以前的数据帧，以生成新的list-column

在嵌套的tibble中使用lag()和mutate()连接当前和以前的数据帧，以生成新的list-column。

在R语言中，可以使用dplyr包中的lag()和mutate()函数来实现在嵌套的tibble中连接当前和以前的数据帧，并生成新的list-column。具体步骤如下：

首先，确保已经安装了dplyr包，并加载该包：

library(dplyr)

创建一个嵌套的tibble，其中包含需要处理的数据：

data <- tibble(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
) %>%
  group_by(group) %>%
  nest()

使用mutate()函数和lag()函数来连接当前和以前的数据帧，并生成新的list-column：

data <- data %>%
  mutate(new_column = lag(data, default = NULL))

这将在每个嵌套的数据帧中生成一个名为new_column的list-column，其中包含当前数据帧和前一个数据帧的连接。

最后，可以通过访问list-column中的元素来查看生成的新数据：

data$new_column

这样就可以在嵌套的tibble中使用lag()和mutate()函数连接当前和以前的数据帧，生成新的list-column。这种方法可以用于各种数据分析和处理任务，例如时间序列分析、数据预处理等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
人工智能平台AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
云存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务BCS：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/metaverse

相关·内容

R数据科学|3.7内容介绍及习题解答

3.7 分组新变量（和筛选器）虽然与summarize()函数结合起来使用是最有效的，但分组也可以与mutate()和filter()函数结合，以完成非常便捷的操作。...一般不使用分组筛选器，除非是为了完成快速、粗略的数据处理，否则很难检查数据处理的结果是否正确。在分组新变量和筛选器中最常使用的函数称为窗口函数（与用于统计的摘要函数相对）。...你可以在相应的使用指南中学习到更多关于窗口函数的知识：vignette("windowfunctions")。习题解答问题一查看常用的新变量函数和筛选函数的列表。...is.na(dep_delay_lag)) 下面绘制了前一航班所有值与平均延误之间的关系。对于延误小于两小时的航班，前一航班的延误与当前航班的延误关系接近一条直线。...你能否发现有些航班的速度快得可疑？（也就是说，这些航班的数据可能是错误的。）计算出到目的地的最短航线的飞行时间。哪架航班在空中的延误时间最长？

4.1K3 2

「R」dplyr 行式计算

z 的和，我们县创建一个行式数据框： rf % rowwise(id) 我们然后使用 mutate() 添加一个新的列，或者使用 summarise() 仅返回一个汇总列： rf %>...这可能会让人感到困惑，但我们确信这是最差的解决方案，特别是在错误消息中给出了提示。...❞ 建模 rowwise() 数据框允许我们以一种特别优雅的方式解决很多的建模问题。...你可以使用 expand.grid()或者tidyr::expand_grid()来生成数据帧，然后重复上面的模式： df <- expand.grid(mean = c(-1, 0, 1), sd =...它有两种主要的运作模式: 没有参数名：你可以调用函数来输入和输出数据框。引用“当前”组。

6.2K2 0

数据处理第2节：将列转换为正确的形状

转换列：基础部分您可以使用mutate（）函数创建新列。 mutate中的选项几乎是无穷无尽的：你可以对普通向量做任何事情，可以在mutate（）函数内完成。...mutate中的任何内容都可以是新列（通过赋予mutate新的列名），或者可以替换当前列（通过保持相同的列名）。最简单的选项之一是基于其他列中的值的计算。...在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...Mutate全部列 mutate_all（）版本是最容易理解的，在清理数据时非常漂亮。您只需传递要在所有列中应用的操作（以函数的形式）。...如果要添加另一个数据框的信息，可以使用dplyr中的连接函数。

8.1K3 0

在GAN中通过上下文的复制和粘贴，在没有数据集的情况下生成新内容

魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准，但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗？还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能？...我相信这种可能性将打开数字行业中许多新的有趣应用程序，例如为可能不存在现有数据集的动画或游戏生成虚拟内容。 GAN 生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，这意味着它可以生成与训练数据类似的现实输出。...GAN的局限性尽管GAN能够学习一般数据分布并生成数据集的各种图像。它仍然限于训练数据中存在的内容。例如，让我们以训练有素的GAN模型为例。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。...快速的解决方案是简单地使用照片编辑工具编辑生成的人脸，但是如果我们要生成大量像这样的图像，这是不可行的。因此，GAN模型将更适合该问题，但是当没有现有数据集时，我们如何使GAN生成所需的图像？

1.6K1 0

【DB笔试面试156】在Oracle中，如何查询数据库系统或当前会话的Redo和Undo的生成量？

♣ 题目部分在Oracle中，如何查询数据库系统或当前会话的Redo和Undo的生成量？...♣ 答案部分答案：反映Undo、Redo生成量的统计指标分别是： l Redo：redo size l Undo：undo change vector size 1、查询数据库系统Redo生成量，可以通过...V$SYSSTAT视图查询，如下所示： SELECT NAME, VALUE FROM V$SYSSTAT WHERE NAME = 'redo size'; 2、查看当前会话的Redo...V$STATNAME ST WHERE MY.STATISTIC# =ST.STATISTIC# AND ST.NAME = 'redo size'; 可以创建视图来同时查询当前会话...Redo和Undo的生成量，如下所示： CREATE OR REPLACE VIEW VW_REDO_UNDO_LHR AS SELECT (SELECT NB.VALUE FROM

1.3K1 0

R数据科学|3.5内容介绍及习题解答

上节我们对选择现有的列进行了介绍与习题解答，现在对数据框添加新列进行介绍，这里使用mutate()函数，注意：mutate()总是将新列添加在数据集的最后。...() 在处理取值范围横跨多个数量级的数据时，对数是特别有用的一种转换方式。...偏移函数：lead()和lag()函数它们可以返回一个序列的领先值和滞后值。它们可以计算出序列的移动差值（如）或发现序列何时发生了变化（）。它们与group_by()组合使用时特别有用。...逻辑比较：、>= 和 != 如果需要进行一系列复杂的逻辑运算，那么最好将中间结果保存在新变量中，这样就可以检查是否每一步都符合预期。...，生成与较长向量相同长度的向量。

2.6K5 0

玩转数据处理120题｜R语言版本

大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。...题目：将createTime列设置为索引难度：⭐⭐ R解法 df %>% tibble::column_to_rownames('createTime') 42 数据创建题目：生成一个和df...``包裹变量名 44 数据计算题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列难度：⭐⭐ R解法 df % mutate(new = salary - `0`) 45...seq(0, 99, 5)") 84 数据创建题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注使用numpy生成20个指定分布(如标准正态分布)的数 R语言解法 df3 <- as.data.frame...题｜R语言版全部内容，如果能坚持走到这里的读者，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望你能够从容的解决！

8.8K1 0

「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下..._if, _at, _all 「dplyr」以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...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。...它们已经有选择语义，所以通常以与 across() 不同的方式使用，我们需要使用新的 rename_with() 代替。...2 小结「dplyr」的开发者们通过 across() 简化了「dplyr」对于一些数据复杂操作的处理逻辑，提高了整体的学习和使用效率，让我们使用者更关注于逻辑而非实现上。

2.4K1 0

MLQuant：基于XGBoost的金融时序交易策略（附代码）

下载数据并将其存储到新环境中。...：我们可以使用nest()函数将数据放入方便的嵌套表中，我们可以简单地对其进行map()覆盖并应用rsample包中的rolling_origin()函数，这样，我们的每项资产都将有自己的rolling_origin...nested_df % mutate(duplicate_ID = ID) %>% nest(-ID) 我们将时间序列数据分为多个列表，以使该analysis()列表在每个列表中包含...第一个rolling_origin()函数是用于通过获取前100天的数据并计算其上的tsfeatures函数来帮助在滚动的基础上向下折叠时间序列数据，这与使用zoo包的rollapply()函数来计算使用滚动平均值...接下来，我们使用变量X_train和X_test把数据拆分成X个变量以及使用Y_train和Y_test把相应的Y变量分开。xgboost包需要一个特定类型的xgb.DMatrix()。

2.9K4 1

dplyr_下篇

，对行进行操作 # 按照行实现两列的行求和 iris[,1:4] %>% rowwise() %>% mutate(total = sum(c(Sepal.Length, Sepal.Width...，批量处理，那么就可使用nest_by()做嵌套处理 by_species % nest_by(Species) head(by_species) ## # A tibble:...，模型和预测值计算rmse、r方和偏回归系数 # 这里的by_species为上述代码执行后产生的数据 # 对于这些统计量的计算，建议查看统计相关教材 by_species = by_species...0.2 5 ## 6 setosa 5.4 3.9 1.7 0.4 6 summarise() 返回汇总结果 # 求百分位数，最终的结果为一个长数据的格式...，总体来说新版本还是有些都东西的，后续处理数据的时候，应该是能用的到的。

6822 0

「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》《R 实战》其他推荐见...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...拓展表格 expand complete 分割和连接 separate separate_rows unite 数据导出 write_* data.table 与 base 数据导入 fread 数据导出...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理整数索引逻辑索引命名索引进一步的学习参考小抄、...文档和《R 语言编程指南》后几期主题本期未讲述的内容？？？

1.6K3 0

玩转数据处理120题｜Pandas&R

>% mutate(test = paste0(df$education,df$createTime)) 36 数据处理题目：将education列与salary列合并为新的一列难度：⭐⭐⭐...('createTime') 42 数据创建题目：生成一个和df长度相同的随机数dataframe 难度：⭐⭐ Python解法 df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint...rename(`0` = df1) # 非常规命名需要用``包裹变量名 44 数据计算题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列难度：⭐⭐ Python解法 df["new"...（默认），True-在原数据集上操作 57 数据可视化题目：绘制收盘价的折线图难度：⭐⭐ 期望结果 ?...120题全部内容，如果能坚持走到这里的读者，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望武装了Pandas的你能够从容的解决！

6.1K4 1

「R」数据操作（七）：dplyr 操作变量与汇总

使用mutate()添加新变量除了选择已存在的列，另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。 mutate()函数通常将新增变量放在数据集的最后面。...为了看到新生成的变量，我们使用一个小的数据集。...有很多函数可以结合mutate()一起使用来创造新的变量。...模运算（%/%和%%） %/%整除和%%取余。对数 log()，log2()和log10() 位移量/偏移量 lead()和lag()允许你前移或后移变量的值。...让我们看另一个例子：棒球运动中击球手的平均表现与上场击球次数的关系。这里我们使用来自Lahman包的数据计算每个选手平均成功率（击球平均得分数，击球数/尝试数）。

2.6K2 0

韦恩图进阶！ggupset版upset plot

前面用2篇推文介绍了如何使用venndiagram和ggvenndiagram画韦恩图，再用5篇推文详细介绍了使用upsetR和complexheatmap画upset plot。...() masks stats::lag() library(ggupset) “使用的数据集还是电影数据，tibble格式，来自IMDB的50000部电影以及它的信息，比如上映时间、时长、评分、...，首先我们需要一个长数据，对数据进行以下变换，注意这是使用了部分数据，并没有用全部的数据哦： avg_rating % mutate(Genres_collapsed...以上就是今天的内容，希望对你有帮助哦！欢迎点赞、在看、关注、转发！欢迎在评论区留言或直接添加我的微信！...完欢迎关注公众号：医学和生信笔记 “医学和生信笔记公众号主要分享：1.医学小知识、肛肠科小知识；2.R语言和Python相关的数据分析、可视化、机器学习等；3.生物信息学学习资料和自己的学习笔记！

1.4K2 0

R海拾遗-tidyverse

() masks stats::lag() # 建立测试数据集 my_data <- as_tibble(iris) my_data %>% head() ## # A tibble: 6 x 5...R基础功能 names(my_data)[names(my_data) == "Sepal.Length"] <- "sepal_length" 计算新变量 # 使用mutate my_data <-...as_tibble(iris) my_data %>% mutate(sepal_by_petal_l = Sepal.Length/Petal.Length) %>% head() ## # A...1.97 1.42 0.551 0.0787 ## 6 2.13 1.54 0.669 0.157 # 生成新变量添加后缀...my_data2 %>% mutate_all(funs(cm = ./2.54)) %>% head() ## # A tibble: 6 x 8 ## Sepal.Length Sepal.Width

1.2K1 0

tidyHeatmap使用长数据绘制热图

tidyHeatmap基于ComplexHeatmap，遵循图形语法，最大的好处是直接使用长数据画热图，这是目前其他画热图的R包所不具备的。...目前大部分图形都是基于ggplot2绘制的，需要长数据，现在画热图也可以直接用长数据了，不需要再进行各种转换，这是我认为最大的优点。...() masks stats::lag() 首先一定是把数据变为长数据！...mtcars_long % as_tibble(rownames = "car name") %>% mutate_at(vars(- `car name`,-hp,...tidy，直接使用group_by()即可。

3622 0

tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...例如：x %>% f(y) 等价于 f(x,y) Rstudio中快捷键： ctrl+shift+m 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： > head(iris,n=3) Sepal.Length...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-

4.1K1 0

R语言之 dplyr 包

使用 select( ) 选择列函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。...4.使用 mutate( ) 添加新变量函数 mutate( ) 用于在数据框中创建新的变量。...下面的命令将数据集 birthwt 里的变量 lwt（单位：lb）乘以系数 0.4536 后生成新的变量 lwt.kg（1lb ≈ 0.4536kg）。...# 当然如果想要用新变量替换原来的变量，只需把新变量命名为原来的变量名： mutate(birthwt, lwt.kg = lwt*0.4536) 5.使用 summarise( ) 计算统计量函数...相对于传统的数据框，tibble 在很多方面具有优势，感兴趣的读者可以参阅函数 tibble( ) 的帮助文档。

4302 0

R语言从经济时间序列中用HP滤波器，小波滤波和经验模式分解等提取周期性成分分析

它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson（1999）关于商业周期的章节，但也介绍了一些较新的方法，例如汉密尔顿（2018）替代HP滤波器，小波滤波和经验模式分解。...数据我使用从1970Q1到2016Q4的美国对数实际GDP的季度数据来说明不同的方法。时间序列是通过 Quandl 及其相应的R包获得的。...该方法的一个相对严重的缺点是，平滑因子导致序列开始和结束时观测值的损失。当样本量较小且当前经济状况令人关注时，这可能是一个问题。...小波滤波器 Yogo（2008）提出使用小波滤波器从时间序列数据中提取业务周期。该方法的优点是该函数不仅允许提取序列的趋势，周期和噪声，而且还可以更明确地了解周期发生的时间段。...R中的方法实现也很简洁，但是在使用之前需要进行一些其他的数据转换。

2.3K0 0

「R」tidyverse 中的公式函数

构造数据本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...基本用法假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...$x 和 df$y，这里使用了 dplyr 包的 mutate() 语境，所以可以直接写列名。...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。

4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云