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

应用group_by和sum(Sum)，但保留大量附加列

应用group_by和sum(Sum)是一种常见的数据处理操作，用于对数据进行分组和求和计算。在数据库和数据分析领域，这两个函数经常被用于生成汇总报表、统计数据、分析趋势等。

group_by是一种分组操作，它将数据按照指定的列进行分组，然后对每个组进行聚合计算。通过group_by，我们可以将数据按照某个列的取值进行分类，从而对每个分类进行统计分析。例如，我们可以按照地区对销售数据进行分组，然后计算每个地区的销售总额。

sum(Sum)是一种求和操作，它用于对指定列的数值进行求和计算。通过sum(Sum)，我们可以对某个列的数值进行累加，得到总和。例如，我们可以对销售数据中的销售额列进行求和，得到总的销售额。

在应用group_by和sum(Sum)时，保留大量附加列是指在进行分组和求和计算的同时，保留其他列的数据。这样可以确保在生成汇总报表或统计数据时，不仅能够得到分组和求和的结果，还能够查看其他相关信息。

应用group_by和sum(Sum)的优势在于能够高效地对大量数据进行分类和汇总计算。通过合理地使用这两个函数，我们可以轻松地对复杂的数据进行分析和统计，从而得到有价值的信息。

应用场景：

销售数据分析：可以按照地区、产品类别等进行分组，并计算销售额、销售量等指标。
用户行为分析：可以按照用户、时间等进行分组，并计算用户活跃度、访问次数等指标。
财务报表生成：可以按照科目、时间等进行分组，并计算总收入、总支出等指标。
日志分析：可以按照IP地址、访问路径等进行分组，并计算访问次数、错误率等指标。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云数据库 TencentDB：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持MySQL、SQL Server、MongoDB等多种数据库引擎。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云服务器 CVM：提供弹性计算能力，支持按需购买、弹性伸缩，适用于各种应用场景。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云原生容器服务 TKE：提供高度可扩展的容器化应用管理平台，支持Kubernetes，帮助用户快速构建和管理容器化应用。链接：https://cloud.tencent.com/product/tke
人工智能平台 AI Lab：提供丰富的人工智能服务和工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，帮助用户实现智能化应用。链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网平台 IoT Hub：提供全面的物联网解决方案，包括设备接入、数据管理、消息通信等功能，帮助用户构建稳定可靠的物联网应用。链接：https://cloud.tencent.com/product/iothub
移动应用开发平台 MSDK：提供一站式移动应用开发解决方案，包括用户认证、支付、推送等功能，帮助开发者快速构建高质量的移动应用。链接：https://cloud.tencent.com/product/msdk

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

懒癌必备-dplyr和data.table让你的数据分析事半功倍

以外的所有列 distinct( ) 去重 distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重在基础包里面也有一个去重函数unique() ※注意distinct()可以针对某些列进行去重...mutate( ) 为数据增加新列 mutate(df,vnew1=v1-v2,vnew2=vnew1+v3) 与基础包里的transform()函数接近，但mutate可以使用你刚刚创建的column...group_by和summarise的结合实现了对数据集分组分析，并进行统计量计算的一个功能。...(v1,v2)] 回顾一下我们在上一节最后保留的一段代码： group_by() grouped<-group_by(df,v1,V2) #data被v1,v2进行分组 newdata<-summarise...data.table把我们刚刚用group_by和summarise组合才能实现的功能，直接在一句代码里面就实现了，而且代码的可读性和可扩展运用性非常强！

2.4K7 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。...你可以在 rowwise() 中提供“标识符”变量，这些变量将在你调用 summarise() 的时候保留，因此它的行为类似于将变量传入 group_by()： df <- tibble(name =...这不是你通常需要考虑的事情（它会工作），但知道什么时候出错是很有用的。分组数据框（每个组恰好有一行）和行数据框（每个组总是有一行）之间有一个重要的区别。...summarise() 所取代，后者现在可以创建多列和多行。...cur_data()/across() 的添加和 summarise() 应用范围的增加意味着不再需要 do()，所以它现在被废弃了。

6.2K2 0

R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...先合并 2018 和 2019 这两列，然后再拆分 x 和 y: dlong6 %>% pivot_longer( `2018`:`2019`, names_to = "year", values_to...，不保留原来的所有变量。...如sum, mean, median, min, max。...比如： CO2 %>% group_by(Type, Plant) %>% summarise(freq=n()) %>% summarise(ntotal=sum(freq)) `summarise

10.8K3 0

tidyverse|数据分析常规操作-分组汇总（sumamrise+group_by)

使用tidyverse进行简单的数据处理：盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行 Tidyverse|数据列的分分合合...一 summarize汇总汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用 1.1 summarise完成指定变量的汇总统计均值，标准差，最小值，个数和逻辑值...分组汇总 group_by() 和 summarise() 的组合构成了使用 dplyr 包时最常用的操作之一：分组摘要 2.1 按照Species分组，变量汇总 iris %>%...iris %>% group_by(Species) %>% summarise( n_pet_len = n(), noNA_n_pet_len = sum...这使得 sum() 和 mean() 非常适用于逻辑值：sum(x) 可以找出 x 中 TRUE 的数量， mean(x) 则可以找出比例 . iris %>% group_by(Species

2.5K6 0

生信代码：数据处理（ tidyverse包）

大家在学习R语言的时候，大多参考《R语言实战》这本书，但这本书年代过于久远（中文第二版是2016年），主要着力点也是在R base上，R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍，而对于tidyverse...dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...x2=c(3,4,2,8)) ##传统方法 mydata$sum <- mydata$x1+mydata$x2 mydata <-transform(mydata,sumx=x1+x2) attach...(mydata) sum <- x1+x2 detach(mydata) ##dplyr mydata %>% mutate(sumx=x1+x2, meanx...start_with("n")) 3 filter() filter()是对数据行方向的选择和筛选，选出符合我们条件的某些行： df %>% filter( type== "english", score

2K1 0

2-SQL语言中的函数

求和，avg 平均值，max 最大值，min 最小值特点： sum,avg可以处理数值型数据，max,min,count可以处理任何类型数据以上几个分组函数都会自动忽略null值可以和distinct...可以和distinct搭配使用 */ # sum求和 SELECT SUM(salary) FROM employees; # avg求平均值 SELECT AVG(salary) FROM employees...利用having语句筛选，位置在group_by字句的后面 # 分组查询 /* 语法： SELECT 分组函数,列（要求出现在group_by后面） FROM 表【WHERE 筛选条件】 GROUP...BY 分组列表【ORDER BY 子句】注意：查询列表比较特殊，要求是分组函数和group_by后出现的字段分组查询中的筛选可以分为两类 1....应用场景：要查询结果来自多个表，且多个表没有直接的连接关系，单查询的信息一致特点：要求多条查询语句的查询列数是一致的要求多条查询语句每一列的类型和顺序最好是一致的 UNION关键字会自动去重，如果不想去重可以使用

2.8K1 0

用R玩转微店汇总报表

收入明细表自动导出的表，列数足足有几十列，无用信息很多。...所以选出有用的几列，并改为英文列名 4.改掉中文列名 #选列和改列名 fs_s % select('商品名称', '订单金额（不含退款）', '...time,into=c("time","drop"),sep=" ") %>% select(-drop) 6.获得精简版的明细表格这里有一个问题，除了产生退款的订单，其他的退款数值都是空值，应用...,goods) fs_sum1 <- summarise(group_by(fs_details,time,goods), all = sum(as.numeric...fs_sum1) #按商品汇总 fs_count <- count(fs_details,goods) fs_sum1 <- summarise(group_by(fs_details,goods),

1.3K1 0

「R」数据操作（八）：dplyr 的 do, do, do

和data.table不同的是，我们需要为操作指定一个名称，以便将结果存储在列中。而且do()表达式不能直接在分组数据的语义下计算，我们需要使用.来表示数据。...data("diamonds", package = "ggplot2") models = diamonds %>% group_by(cut) %>% do(lmod = lm(...该列不是典型的原子向量，每个元素都是模型的结果，包含线性回归对象的列表。...假如我们需要分析toy_tests数据，要对每种产品的质量和耐久性进行汇总。如果只需要样本数最多的3个测试记录，并且每个产品的质量和耐久性是经样本数加权的平均数，下面是做法。...( quality = sum(quality * sample) / sum(sample), durability = sum(durability * sample

1.6K3 1

R数据科学|3.6习题解答

哪一列才是最重要的？解答如果一架飞机从来没有离开过，那么它就不会到达。如果飞机坠毁，飞机也可能离开而没有到达，或者飞机改道而降落在目的地以外的机场。...因此，最重要的列是arr_delay，它表示到达延误次数。问题四查看每天取消的航班数量。其中存在模式吗？已取消航班的比例与平均延误时间有关系吗？...na.rm = TRUE)) %>% arrange(desc(arr_delay)) 通过比较每个航空公司的平均延误和同一航线内航班的平均延误(从同一出发地到同一目的地的航班)，你可以弄清机场和航空公司的影响...is.na(arr_delay)) %>% group_by(origin, dest, carrier) %>% summarise( arr_delay = sum(arr_delay...), flights = n() ) %>% group_by(origin, dest) %>% mutate( arr_delay_total = sum(arr_delay

3.7K3 0

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

一、日期分组 1、关于时间的包都有很多很好的日期分组应用。...2.aggregate函数不能对分组后的数据进行多种汇总计算，因此要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。显然，上述代码在性能和易用性上存在不足。...3.Lapply函数也不支持多种统计方法，因此也要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。另外，本算法还要额外用到split函数，因此在易用性上没有改进，反而是更差了。...(x) max(x$AMOUNT)) result<-cbind(result1,result2) tapply 专用于数据框，按理说最适合解决本案例，但事实并非如此。...##对于数据框 x是对象，subset是保留元素或者行列的逻辑表达式，对于缺失值用NA代替。 Select 是选取的范围，应小于x。

20.7K3 2

R语言数据处理：飞机航行距离与到达延误时间有什么关系??

进行变量筛选：脚本输入代码： myFlights <- select(flights, year,month, day,dep_delay,arr_delay,distance,dest) #筛选变量列...由于本次分析的目标是找出航行距离与到达延误时间的关系，所以我们得根据到达目的地对数据进行分组，从而计算出不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间；应用函数(Apply)：对不同组的数据，应用相应函数获取所需统计指标...拿上述的代码进行举例，在没用管道之前，代码是这样的： by_dest <- group_by(myFlights, destination)#按目的地分组 delay_sum <- summarise(...#显示列表用了管道“%>%”，代码是这样的： delay_sum % #将右侧航行数据赋值给左侧delay_sum group_by(destination) %>% #...由上图，我们就可以初步分析航程和延误时间并非线性关系，至于这种非线性关系该怎么解释，仍需进一步统计调查分析。

3K4 0

R数据科学|3.6内容介绍

上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。...group_by() 和 summarize()的组合构成了使用 dplyr 包时最常用的操作之一：分组摘要。...例如，如果对按日期分组的一个数据框应用与上面完全相同的代码，那么我们就可以得到每日平均延误时间： by_day <- group_by(flights, year, month, day) summarize...# A tibble: 1 × 2 #> year flights #> #> 1 2013 336776 注意：在循序渐进地进行摘要分析时，使用求和与计数操作是没问题的，但如果想要使用加权平均和方差的话...换句话说，对分组求和的结果再求和就是对整体求和，但分组中位数的中位数可不是整体的中位数。

9942 0

「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。...batters % group_by(playerID) %>% summarize( ba = sum(H, na.rm = TRUE) /...有用的汇总函数仅仅使用均值、计数和求和这些函数就可以帮我做很多事情，但R提供了许多其他有用的汇总函数：位置度量我们已经使用过mean()函数求取平均值（总和除以长度），median()函数也非常有用...有时候整合聚集函数和逻辑操作符是非常有用的： not_cancelled %>% group_by(year, month, day) %>% summarize( #...这让sum()与mean()变得非常有用，sum(x)可以计算x中TRUE的数目，mean()可以计算比例： # 多少航班在5点前离开 not_cancelled %>% group_by(year

2.6K2 0

使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

掌握基本操作：学习如何插入、删除行/列，重命名工作表，以及基本的数据输入。使用公式：学习使用Excel的基本公式，如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等，并理解相对引用和绝对引用的概念。...自定义排序：点击“排序和筛选”中的“自定义排序”，设置排序规则。 6. 筛选应用筛选器：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮。筛选特定数据：在列头上的筛选下拉菜单中选择要显示的数据。...错误检查：使用Excel的错误检查功能识别和修复常见错误。函数库使用Excel函数库：利用Excel提供的大量预定义函数进行复杂的数据处理。...sorted_data % arrange(desc(some_column)) 分组求和：使用group_by()和summarise()进行分组汇总。...grouped_data % group_by(group_column) %>% summarise(sum = sum(numeric_column)) 合并数据：使用

1751 0

dpois函数_frequency函数

当在分组数据框上使用dplyr时，它们将自动“按组”应用。...例如，如果我们将完全相同的代码应用于按日期分组的数据框，我们会得到每个日期的平均延迟： by_day <- group_by(flights, year, month, day) summarise(by_day...5.6.4 实用的汇总功能只使用平均值，计数和求和就可以获得很长的路要走，但R提供了许多其他有用的汇总函数：衡量定位：我们使用均值mean(x)，但中位数median(x)也很有用。...我们还没有谈到这种子集化，但你会在子集中了解更多。...这使得sum()和mean()非常有用：sum(x)给出x中的TRUE数，而mean(x)给出比例。 # How many flights left before 5am?

1.8K1 0

Python面试十问2

Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...df1的末尾 df1.append(df2) 第⼆个DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中，设置ignore_index = True可以避免这种情况。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...如果想要对每个分组应用多个函数，可以使用agg()方法，并传入一个包含多个函数名的列表，例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。...透视表是一种强大的数据分析工具，它可以快速地对大量数据进行汇总、分析和呈现。

801 0

跟着Nature microbiology学作图:R语言ggplot2堆积柱形图柱子单独配色多个图例排序

read_excel("data/20230305/41564_2022_1270_MOESM5_ESM.xlsx", sheet = "Fig2b") head(df) 每一列单独统计频率...(group01) %>% summarise(value=sum(phylum_counts)) %>% ungroup() %>% mutate(group01=factor(group01..."Actinobacteriota"))) -> df01 df01 image.png 以上代码需要单独运行四次这里统计的和论文中的内容有些出入...(group02) %>% summarise(value=sum(class_counts)) %>% ungroup() %>% mutate(group02=factor(group02...(group03) %>% summarise(value=sum(order_counts)) %>% ungroup() %>% mutate(group03=factor(group03

4965 0

MySQL的行转列

MySQL的行转列操作在MySQL中，经常会遇到行转列和列转行的操作，今天来看看这种问题的解决办法，先来说说行转列。...1 case when操作方法要实现上面的功能，我们需要进行分析，首先，我们需要生成三个列，分别是数学，语文和英语，然后给每个列中的值填入对应的数据。...(user_name)的操作，而group_by操作需要和一些聚合函数(MAX,MIN,AVG,SUM，COUNT等)进行搭配。...由于每条记录中只包含当前学科的成绩，其他学科的成绩为0，所以我们使用MAX函数和SUM函数的结果是相同的，但是不能使用AVG函数和MIN函数，这应该很好理解吧。...sum或者max的方法，最后一个列一定要使用sum的方法，因为我们要求的是总成绩，使用max的方法会导致取值变为分数最高的那个值。

12.9K1 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。...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()...: name [2] ## name m ## ## 1 Mara 3 ## 2 Hadley 4 rowwise()可以看做是group_by...rf % rowwise(id) 计算加和： rf %>% mutate(total = sum(c(w, x, y, z))) ## # A tibble: 6 × 6 ## # Rowwise...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

1.3K3 0

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

例如，R 语言使用每种数据类型中的保留位组合，作为表示缺失数据的标记值，而 SciDB 系统使用表示 NA 状态的额外字节，附加到每个单元。...在所有可用的 NumPy 类型中保留特定的位组合，将产生各种类型的各种操作的大量开销，甚至可能需要 NumPy 包的新分支。...也就是说，附加了一个独立的布尔掩码数组的数组，用于将数据标记为“好”或“坏”。Pandas 可能源于此，但是存储，计算和代码维护的开销，使得这个选择变得没有吸引力。...取决于应用，你可能需要其中一个，因此dropna()为DataFrame提供了许多选项。...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。

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

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