在dplyr包中使用summarise和across，同时区分数字列和非数字列 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

「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...原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...载入包： library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) 基本用法 across() 有两个主要的参数：第一个参数是 .cols ，它用来选择你想要操作的列。..._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。..._at() 函数是「dplyr」中唯一你需要手动引用变量名的地方，这让它们比较奇怪且难以记忆。为什么过了这么久才发现 across()？

2.4K1 0

dplyr_下篇

dplyr_newversion sunqi 2020/6/9 ##概述 dplyr下篇 library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following...masked from 'package:base': ## ## intersect, setdiff, setequal, union rowwise 按照行的形式，对行进行操作 # 按照行实现两列的行求和...()选择 # 从iris中选择数字列，并进行计算 iris %>% rowwise() %>% mutate(total = sum(c_across(where(is.numeric))))...(total = sum(c_across(where(is.numeric)))) %>% head() ## `summarise()` regrouping output by 'id' (override...[50 x 5] ## 3 virginica [50 x 5] # 结果为包含每个鸢尾花种类的数据，模型和预测值

6892 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

R语言基于dplyr实现数据快捷操作

R语言在处理大数据方面一直是被人诟病的地方，那么有人就为R语言打造了一个dplyr包可以实现高效的数据预处理，减少内存的消耗，提升处理效率。今天就给大家详细看下这个包的具体功能。...首先看下包的安装： install.packages("dplyr") 接下来我们看下具体的功能： 1. as_tibble 将大的数据转化为友好展示的格式。...实例： library(dplyr) mtcars <- as_tibble(mtcars) ? 2. arrange 对数据集进行整体基于单列或者多列进行排序。...16. across 针对某一列进行操作，两个参数：第一个为列名，第二个为操作函数。...最后我们看下更高级的应用实例： ###自定义函数在通道中的应用 var_summary <- function(data, var) { data %>% summarise(n = n(),

1.5K4 0

dplyr中的across操作

dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all，用法更加灵活，初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂，用习惯后真是利器！...主要是介绍across函数的用法，这是dplyr1.0才出来的一个函数，大大简化了代码可用于对多列做同一个操作。...一般用法陷阱 across其他连用和filter()连用一般用法 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) across()有两个基本参数： .cols：选择你想操作的列...where(is.numeric)，因为第2个across会使用新创建的列（“min_height”, “min_mass” and “min_birth_year”）。... ## 1 66 15 8 264 1358 896 陷阱在使用

7203 0

「R」dplyr 行式计算

「原文来自：dplyr 文档」上一篇：「R」dplyr 列式计算通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。...按行汇总统计 dplyr::summarise() 让一列多行的统计汇总变得非常简单，当它与 rowwise() 结合时，它也可以简便地操作汇总一行多列。...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。...summarise() 所取代，后者现在可以创建多列和多行。

6.2K2 0

dplyr中的行操作

在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...简介 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) “rowwise()和group_by()很像，本身不做任何操作，但是使用了rowwise之后，再和mutate()...33 43 112 ## 5 5 14 24 34 44 116 ## 6 6 15 25 35 45 120 可以和列操作联合使用...`rowSums()函数和rowMeans()`等函数联合使用。

1.3K3 0

dplyr_new version-across

("dplyr") # install.packages("dplyr") across 和mutate合用 Note that the echo = FALSE parameter was added...to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot. across 和summarise合用实现按照鸢尾花种类分组...，并按照组输出包含Petal的变量的均值 iris %>% group_by(Species) %>% summarise(across(contains("Petal"), mean))...和filter联合使用 iris %>% filter(across(where(is.numeric), ~ .x > 0.5)) # 选择选定列大于0.5 的行 ## Sepal.Length...这次更新的内容还是比较多的，也解决了我以前处理数据中遇到的一些问题，这次更新across的内容，愿世界美好， love&peace.

3963 0

玩转数据处理120题｜R语言版本

data的行号难度：⭐ R解法 rownames(df) <- NULL # 如果是tibble则索引始终是按顺序备注有时我们修改数据会导致索引混乱 65 异常值处理题目：删除所有换手率为非数字的行...is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),] # 或者根据前几题的经验，非数字就是'--' df % filter(`换手率(%)` !...(df$col1 %in% df$col2),1] 90 数据提取题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字难度：⭐⭐⭐ R语言解法 count(unlist(c(df$col1,df$col2...(col3,col2,everything()) 94 数据提取题目：提取第一列位置在1,10,15的数字难度：⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找题目：查找第一列的局部最大值位置...难度：⭐⭐ 备注从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法 #如果文件特别大又不想全部再选指定列可以用如下办法

8.9K1 0

DAY6-学习R包

安装和加载R包镜像设置使用R配置文件使用file.edit()编辑文件——输入file.edit('~/.Rprofile') options("repos" =c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...()$BioC_mirror 即配置好安装R包安装命令是install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)install.packages("dplyr")...加载 library和require 使用一个R包需先安装再加载 library(dplyr）dplyr五个基础函数mutate(),新增列——mutate(test, new = Sepal.Length...test中的第一列和第五列select(test,Sepal.Length)#筛选test中名为Sepal.Length的一列按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width...)选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用one_of函数vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")select(test, one_of

2383 0

DAY06-R包学习

安装和加载R包（1）镜像设置options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options(BioC_mirror...2 行，第 51-52 行和第 101-102 行的所有列，你需要使用逗号 , 在子集选择中明确区分行和列。...：先按照Species分组，再计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))dplyr使用技能1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)test %>% group_by(Species...) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))2:count统计某列的unique值dplyr处理关系数据将两个表进行链接test1 <

1171 0

Day-6 香波🐟

Day-6 学习R包什么是R包R包是多个函数的集合安装和加载R包1.镜像设置options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/...")library(dplyr)3.加载library()dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列2.select(),按列筛选(1)按列号筛选(2)按列名筛选3.filter()筛选行4.arrange...summarise()：汇总对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强summary(test)#区分base包里的summary和dplyr包里的summarise函数summarise(test..., mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差...semi_join5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join6.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

1681 0

R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...在 dplyr 包的 rename() 中用 “新名字 = 旧名字” 格式修改变量名，如： d2.class % dplyr::rename(h=height, w=weight...) rename() 这个函数可能出现在其它包中，保险起见写成 dplyr::rename()。...，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。

10.9K3 0

生信学习小组Day6笔记—Chocolate Ice

安装与加载R包镜像设置目的：加快加载速度方法：应用R的配置文件：Rprofile说起来这个，就必须提到Rstudio最重要的两个配置文件：在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，其中一个就是...-微信公众号：生信星球首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件；然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置...”)：安装Biocductor的包加载R包library(包)或者require(包)Rstudio中包只需要安装一次，但每次启动都需要重新加载R包dplyr包的五个基础函数以R自带的iris数据框为例...()：汇总结合group_by使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照...Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species) #test按照Species分组summarise(group_by(test, Species

7553 0

学习R包

R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。...使用一个R包：先安装，再加载，最后使用实操代码（依旧以dplyr为例）options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...(Sepal.Length))#用desc从大到小summarise()：汇总，对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length),...+ shift + M)同时执行三件事（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连inner_join,取交集左连left_join

1231 0

玩转数据处理120题｜Pandas&R

df.reset_index(drop=True) R解法 rownames(df) <- NULL # 如果是tibble则索引始终是按顺序备注有时我们修改数据会导致索引混乱 65 异常值处理题目：删除所有换手率为非数字的行...is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),] # 或者根据前几题的经验，非数字就是'--' df % filter(`换手率(%)` !...= 2, col3 = 3) # 或者用类似pandas的方法 names(df) <- c('col1','col2','col3') 89 数据提取题目：提取第一列中不在第二列出现的数字...(df$col1 %in% df$col2),1] 90 数据提取题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字难度：⭐⭐⭐ Python解法 temp = df['col1'].append(df...select(col3,col2,everything()) 94 数据提取题目：提取第一列位置在1,10,15的数字难度：⭐⭐ Python解法 df['col1'].take([1,10,15

6.1K4 1

生信学习-Day6-学习R包

3 加载 library和require，两个函数均可。使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。...在 iris 数据集中，Petal.Length 和 Petal.Width 分别代表花瓣的长度和宽度。因此，当你使用 vars 变量时，你实际上是在引用那些具有这些名称的列。...在dplyr包的filter()函数中使用时，它可以用于筛选数据框中匹配给定集合中任一值的行。这行代码的作用如下： filter(test, ...): 在test数据框中筛选行。...summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))：在每个分组内，这一步计算了Sepal.Length列的平均值（mean）和标准差（sd）。...2.inner_join(test1, test2, by = "x")內连inner_join,取交集在R中，inner_join(test1, test2, by = "x") 是一个使用 dplyr

2171 0

数据处理|R-dplyr

dplyr包实现数据的清洗处理，包括数据整合、关联、排序、筛选、汇总、分组等。...1）安装、加载dplyr包、准备数据 install.packages("dplyr") #加载dplyr包使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl对象。...data(iris) #本文使用iris示例数据集。 2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...Q：按品种分组，分别计算花萼宽度的均方差 summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width)) 8）连接操作符 dplyr包里还新引进了一个操作符,%...11）数据合并 dplyr包中也添加了类似cbind()函数和rbind()函数功能的函数，它们是bind_cols()函数和bind_rows()函数。

2K1 0

数据清洗与管理之dplyr、tidyr

通过行列值引用：数据集[行值,列值] 如行值或列值仅1个数字，表示仅引用该行或列的数据 > iris[1,] #引用第1行数据 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...，其中因数据过长，使用head()函数取前5个数字 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据 > iris[1:5,1:3] Sepal.Length...通过变量名引用（多用于二维数组中）：数据集$变量名 > head(iris$Petal.Length,5) [1] 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1 创建新变量在R语言中，可以通过变量计算/...包的下述五个函数用法【高级数据管理包】 # install.packages("dplyr") library(dplyr) #使用datasets包中的mtcars数据集做演示，首先将过长的数据整理成友好的...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 <- data.frame(person=c('Alex

1.9K4 0

Day6-蓝色柠檬

今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。...")library(dplyr)R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)。...(Sepal.Length)) #计算每组Sepal.Length的平均值和标准差三、dplyr两个实用技能3.1管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)加载tidyverse包后才可用...(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))哪些报错了，哪些目前可以使用，在加载时展示出来，如果暂时不需要用到，也没有Error就可以往后继续进行。...dplyr的使用。

2282 0

R||R语言基础（三）_R包

今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...:102),] 这里的“,”怎么理解呢，在我们上一期推文中提到，提取元素时z[x,y]指代提取z中第x行，第y列，如果我们只需要提取行，则应该写作z[x,],同理，如果只需要提取列，应该写作z[,y]...M）加载任意一个tidyverse包都可以使用管道符号，啥是tidyverse包呢？...其核心包有ggplot、readr、tibble、purrr、 tidyr 、dplyr、ggplot、forcats 和stringr8个. 我们这里用的是dplyr包，因此可以使用管道。...() 简单合并（相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数）需要注意：bind_rows()将行连接起来，需要两个表格的列数相同；同理bind_cols()将列连接起来，需要两个表格的行数相同

3.4K5 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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭