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

我想在管道处理中使用dplyr::mutate而不是plyr::ddply函数

在管道处理中使用dplyr::mutate而不是plyr::ddply函数有以下优势和应用场景：

概念：

dplyr::mutate是R语言中的一个函数，用于在数据框中添加、修改或删除变量。
plyr::ddply也是R语言中的一个函数，用于按照指定的变量对数据框进行分组，并对每个分组应用指定的函数。

优势：

性能优化：dplyr::mutate相对于plyr::ddply具有更高的性能，特别是在处理大型数据集时。dplyr使用了C++的底层实现，使得数据处理更加高效。
简洁易用：dplyr提供了一套一致且易于记忆的函数接口，使得数据处理的代码更加简洁、易读和易维护。
兼容性：dplyr与tidyverse生态系统中的其他包（如ggplot2、tidyr等）无缝集成，可以方便地进行数据处理、可视化和分析。

应用场景：

数据清洗：使用dplyr::mutate可以方便地添加、修改或删除数据框中的变量，进行数据清洗和转换操作。
特征工程：在机器学习和数据挖掘任务中，使用dplyr::mutate可以方便地创建新的特征变量，进行特征工程操作。
数据分析：通过dplyr::mutate可以对数据框中的变量进行计算、转换和整理，以满足数据分析的需求。
数据可视化：结合ggplot2等包，使用dplyr::mutate可以对数据进行预处理，为数据可视化提供更好的数据结构和格式。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云服务器（CVM）：提供高性能、可扩展的云服务器实例，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库（TencentDB）：提供稳定可靠的云数据库服务，包括关系型数据库（MySQL、SQL Server等）和非关系型数据库（MongoDB、Redis等）。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云人工智能（AI）：提供丰富的人工智能服务和解决方案，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai

相关搜索:我想在php中通过调用php函数而不是文件来使用ajax上传图像。我是否可以使用管道|在R中，而不是在%>%中在Angular中，为什么要使用管道而不是原生JavaScript函数？Selenium WebDriver:我想在字段中覆盖值,而不是使用Java使用sendKeys附加到它对于ReactJS中的页面，我应该使用函数而不是类吗？我想在另一个函数中使用一个函数的返回值，而不是再次运行该函数。(Python)在Objective C中，我可以使用普通函数而不是方法选择器作为事件处理程序吗？在ReactJS中，我如何使用函数而不是类组件重写以下代码？使用python-asyncio，我如何读取urls而不是在main函数中列出urls？为什么SQL server在我的表中插入0值，而不是使用函数插入正确的值？如何在我的代码中以编程方式组合假设，而不是作为测试？(使用假设来区分自动机和Python函数)我如何在一个函数中迭代一个结构两次，但每次使用不同的参数，而不是在python中使用两个for循环？为什么这个map函数在react中接收的是对象而不是字符串。我需要使用item.item来呈现一个字符串

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

左手用R右手Python系列6——变量计算与数据聚合

R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能，今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。...(iris1<-transform(iris1,dek=Sepal.Length/Sepal.Width,pek=Petal.Length+Petal.Width)) (iris1<-dplyr::mutate...library(dplyr) 使用group_by函数结合summarize可以方便的完成分组聚合功能。...library(plyr) ddply(iris,.(Species),summarize,means=mean(Sepal.Length)) ddply(iris,....使用pandas中的groupby方法可以很快捷的进行分组数据聚合。

1.5K7 0

dplyr-cli：在Linux Terminal上直接执行dplyr

plyr 包中的 ddply()等函数进一步分离强化,专注接受dataframe对象, 大幅提高了速度, 并且提供了更稳健的与其它数据库对象间的接口。...dplyr包的功能主要包括：变量筛选函数 select 筛选函数 filter 排序函数 arrange 变形（计算）函数 mutate 汇总函数 summarize 分组函数 group_by 多步操作连接符...dplyr-cli设计的初衷就是让我们能够方便快速的在不打开R的情况下，在命令行中运行 dplyr，处理csv的文件。...尽管R可以在批处理模式下使用，但r二进制文件完全支持'shebang'样式的脚本（即在脚本的第一行中使用hash-mark-exclamation-path表达式）以及在标准Unix管道。...另外一个很友善的功能是， dplyr-cli使用终端管道 |运行命令。

2K1 0

R支持同名函数，小心李逵变李鬼

今天在星球圈里收到提问： img 我对ddply()这个函数是不熟悉的，只知道hadley一个过时的包plyr里有一系列这样的函数。所以我首先想到的是这位朋友用错了。...不过我马上就排除了，这种问题是非常容易发现和处理的。因此还是得动手实际检验一下这个问题在我的电脑上是否可以重复。...我debug()进去一看，发现全部的数据，而不是单独一个样本的数据作为输入！在确定group_by()函数没有问题后，终于在mutate()上发现了端倪。...而我们实际想要使用的是dplyr包中的同名函数！明确指定命名空间后发现问题也确实解决了。...()非彼mutate()，建议大家在发现类似问题时（一个常用函数做了一件意外的事情），请检查使用的函数来自哪个包。

6221 0

R语言分组计算，不止group_by

最近在研究excel透视图，想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅，顺便学习分享一下。R自带数据集比较多，今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算（操作）。...目录 1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 1.2 summarise语法 1.3 group_by和summarise单变量分组计算 1.4...—————分割线：引入%>%管道符号，等价于上方分步骤使用————————————————————————————————————————————————————————————————————————...语法 ddply(.data, .variables, ... ) .data为数据集 .variables分组变量一定要在“点+括号中”，例如"....(group, sex)" ...为计算函数，可以是一个也可以是多个， 2.2 ddply分组计算示例 > library(plyr); library(dplyr) > dfx <- data.frame

8.2K5 0

R语言包_plyr

基础 R函数和plyr plyr包中一些有用的函数 R程序参考资料 plyr: The split-apply-combine strategy for R 不再是循环，而是向量操作，这个包的目的是简化...其相当于split和apply函数的整合。基础 ? R函数和plyr ?...(baseball,"year",function(df) colMeans(df[,6:9])) # contrast head(result2) head(result) plyr包中一些有用的函数...row.names(mtcars), mtcars) arrange(myCars, cyl, disp) arrange(myCars, cyl, desc(disp)) # rename 可以根据变量名而不是变量位置重新命名...transform,mu=mean(count),sigma=sd(count)) ddply(d,"year",mutate,mu=mean(count),sigma=sd(count),cv=sigma

1.1K2 0

分组统计你只想到group_by操作吗？

最近在研究excel透视图，想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅，顺便学习分享一下。R自带数据集比较多，今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算（操作）。...目录 1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 1.2 summarise语法 1.3 group_by和summarise单变量分组计算 1.4...—————分割线：引入%>%管道符号，等价于上方分步骤使用————————————————————————————————————————————————————————————————————————...语法 ddply(.data, .variables, ... ) .data为数据集 .variables分组变量一定要在“点+括号中”，例如"....(group, sex)" ...为计算函数，可以是一个也可以是多个， 2.2 ddply分组计算示例 > library(plyr); library(dplyr) > dfx <- data.frame

9783 0

R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

最典型的几个技能组合迁移如下：基础字符串处理函数——stringr 绘图系统：plot——ggplot2 代码风格：函数嵌套——管道函数（`%>%`）列表处理：list（自建循环）——rlist json...、parallel）切片索引：subset——dplyr::select+filter 聚合运算：aggregate——plyr::ddply+mutate——dplyr::group_by+summarize...dplyr::fliter() %>% select() %>% group_by() %>% summarize() 虽然可以借助管道函数进行代码优化，但是仍然无法与data.table的简洁想抗衡。...mydata[carrier %in% c("AA","AS"),.N] [1] 26876 .N是一个计数函数，相当于plyr中的count，或者基础函数中的length。...左手用R右手Python系列——数据合并与追加长宽转换：长宽转换仍然支持plyr中的melt/dcast函数以及tidyr中的gather/spread函数。

3.6K8 0

数据处理的R包

plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。...使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。...参数注释： data：函数处理的数据，矩阵或者数据框 fun：应用到每行的函数 progress：是否显示进度条，可以设置为 text parallel：是否使用并行 > # 双参数 > f <- function...教程，可以参考官方文档：http://plyr.had.co.nz/ 3.2.2 dplyr dplyr是一个强大的R包，用于处理，清理和汇总非结构化数据，使得R中的数据探索和数据操作变得简单快捷，也是出于...教程，可以参考dplyr官方文档：https://www.rdocumentation.org/packages/dplyr 3.2.3 tidyr 在数据整合过程中，tidyr包主要用于处理dataframe

4.6K2 0

让Single cell UMAP注释支棱起来

分享是一种态度最近在画UMAP的时候发现有的时候细胞亚群的注释与点重合颜色上不是很搭配，同事提出让注释“支棱”起来，首先想到的是ggforce中的geom_mark_ellipse，实践中遇到一些问题...ggforee 受outlier影响尝试用ggforce注释 library(dplyr) library(Seurat) library(SeuratData) library(patchwork...UMAP_2, label=cluster, col=cluster), inherit.aes = F) + NoLegend() 版本一非常难看不是吗...因为有一些cluster（Naive CD4 T）存在异常值，ggforce中的函数会包含所有的点。所以应该将异常值去掉，这个方法有很多，我使用的是之前用到的置信椭圆的方法。...::ddply(points, "cluster", aux, one="UMAP_1", two="UMAP_2") DimPlot(pbmc3k.final) + geom_mark_ellipse

1.1K2 0

【R语言】三种批量做T检验的方法

小编也给大家总结过一些统计学相关的知识 ☞统计学中数据分析方法汇总！ ☞统计学知识大梳理 ☞100个统计学 & R语言学习资源网站 R语言里面也有专门做t检验的函数，t.test。...我们这里使用的数据是 ☞m6a甲基化相关基因boxplot并显示p值这篇文章中用到的m6a甲基化相关的16个基因在TCGA-CHOL（胆管癌）中的表达情况。...install("reshape2") #加载plyr和reshape2包 library(plyr) library(reshape2) #melt对m6a_expr_type数据格式进行转换 ddply...for循环得到的结果是一致的方法三、使用rstatix和reshape2 #如果没有安装dplyr，rstatix和reshape2这三个R包，先去掉下面三行的#，运行进行安装 #BiocManager...(variable) %>% t_test(value ~ type) #输出result result 你会发现跟前面使用for循环和ddply方法得到的结果是一样的再给大家分享两个小技巧

1.6K5 1

手把手教你画双基因生存曲线

今天我就以TCGA库中的乳腺癌（BRCA）为例，教大家怎么画双基因的生存曲线~ ?...值得注意的是这里的%>%是一个管道符号，作用是将前一个计算得到的结果作为第二个函数的第一个参数。...dplyr包是 Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）的杰作,他将原本plyr 包中的ddply()等函数进一步分离强化,专注接受dataframe对象, 大幅提高了速度...我这里新建了一列用来标记基因表达高低。应该是比较通俗易懂的方法。 ? 此时由于整合的缘故，数据框只剩590个样本。如图，最后一列为分组的标志。 ? 最后就是常规的ggsurvplot画图。...小伙伴们也可以用help命令仔细阅读该包的使用方法，做出你所需要格式的图片，这里就不再赘述。 ? 至此，双基因的生存曲线就画完了。总的来说，双基因的生存曲线和单个基因的差别不大，重要是分组的思路。

2.6K2 0

机器学习算法的R语言实现：朴素贝叶斯分类器

1、引子朴素贝叶斯方法是一种使用先验概率去计算后验概率的方法，其中朴素的意思实际上指的是一个假设条件，后面在举例中说明。...本人以为，纯粹的数学推导固然有其严密性、逻辑性的特点，但对我等非数学专业的人来说，对每一推导步骤的并非能透彻理解，我将从一个例子入手，类似于应用题的方式，解释朴素贝叶斯分类器，希望能对公式的理解增加形象化的场景...是的，朴素的假设在实际世界中是较难满足的，但是实际使用中，基于这个假设作出预测的正确率是在一个可接受的范围。...由于特征值相互独立，那么上式可以转化为 P ( f 1 ∣ c i ) P ( f 2 ∣ c i ) P ( f 3 ∣ c i ) P ( c i ) 整个问题就变为求使得上式取最大值的 c i ，而上式中的每一项都可以从训练集中得到...(trainData, strClassName, "nrow") dTemp <- ddply(dTemp, strClassName, mutate, prob = nrow/length.train

7079 0

R语言包_dplyr_1

有5个基础的函数： - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus) 可以和databases...以及data tables中的数据打交道。...plyr包的特点其基础函数有以下特点：第一个参数df 返回df 没有数据更改in place 正是因为有这些特点，才可以使用%>%操作符，方便逻辑式编程。...载入数据 library(plyr) library(dplyr) # load packages suppressMessages(library(dplyr)) install.packages(...(Speed = Distance/AirTime*60) # store the new variable flights % mutate(Speed = Distance

9522 0

R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

包 dplyr包的数据合并，一般用left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来，但，y中没有的则不放过来。...（RODBC、sqldf包）二、数据增减 x=x[,-1] #这个就代表，删除了x数据集中第一列数据或用dplyr包中的mutate函数 a=mutate(Hdma_dat,dou=2*survived...rowSums函数对行求和，使用colSums函数对列求和。...#do.call函数在数据框中执行函数（函数，数据列） library("plyr") #加载获取rbind.fill函数 #第一种方法 list1<-list() list1[[1]]=data.frame...plyr包中的rbind.fill函数（合并的数据，必须是data.frame），do.call可以用来批量执行。

13.3K1 2

深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。...内容管理系统：基于Django，Python可以快速通过ORM建立数据库、后台管理系统，而R 中的 Shiny 的鉴权功能暂时还需要付费使用。...(plyr) list data frame array list llply() ldply() laply() data frame dlply() ddply() daply() array alply...下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： image.png 我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT...数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table来处理大数据，然后喂给spark和hadoop进行进一步的分布式处理

1K4 0

R语言 | 第一部分：数据预处理

agecat2[age>=55 & age<=75] <- "Middle Aged" agecat2[age<55] <- "Young"} ) 5.修改变量名【rname】 library(plyr...【进阶】数据库相关dplyr install.packages("dplyr") library(dplyr)】 dplyr包最常使用的函数主要包括以下几个：变量筛选函数：select 数据筛选函数...：filter 排序函数：arrange 变形函数：mutate 汇总函数：summarize 分组函数：group_by 管道连接符：%>% 随机抽样函数：sample_n, sample_frac...4398278.html (R语言学习笔记——数据结构 & 数据框基本操作) https://blog.csdn.net/u011596455/article/details/79608475(R语言-数据预处理

9342 0

【R语言】基础知识|dplyr管道函数处理表格

01 select()变形函数 dplyr包的安装就不展示了，dplyr包是内含多函数且功能强大的数据处理包。...02 filter( ) filter( ) 函数筛选数据框内容，选择产品类型是纯棉口罩的数据。 ? 多条件筛选，只要在filter中多增加筛选条件即可 ?...03 mutate( ) mutate( )函数用来创建新的数据框，创建新的1列为销售额。 ?...04 arrange( ) arrange( ) 函数可用于创建一个新的数据框，这个数据框可以按照1个或多个变量进行排序。 desc( ) 函数表示降序排列。让上述表格按照金额和单价进行降序排列。...06 %>%管道操作符 %>%管道操作符，这个是我在dplyr包中最喜欢的一个操作符了，它运用起来特别方便，能够连接前后两个步骤，实现嵌套使用简化代码的同时还能避免存储多余的中间值而节省内存空间。

1.7K3 1

数据流编程教程：R语言与DataFrame

清洁的数据在数据处理的后续流程中十分重要，比如数据变化(dplyr),可视化(ggplot2/ggvis)以及数据建模等。...数据处理 dplyr/rlist/purrr 1. dplyr dplyr包是现在数据流编程的核心,同时支持主流的管道操作 %>%，主要的数据处理方法包括：（1）高级查询操作： select...，我们知道，区别于dplyr包，rlist包是针对非结构化数据处理而生的，也对以list为核心的数据结构提供了类似DataFrame的高级查询、管道操作等等方法。...此外，purrr引入了静态类型，来解决原生的apply函数族类型系统不稳定的情况。我遇到过一个非常头疼的apply函数的问题：apply内的表达式计算结果不一致。...ggvis最明显的区别就是在作图时直接支持%>%的管道操作，比如： ggplot2与ggvis的关系类似于plyr与dplyr的关系,都是一种演化过程。六.

3.8K12 0

R语言 | 第一部分：数据预处理

agecat2[age>=55 & age<=75] <- "Middle Aged" agecat2[age<55] <- "Young"}) 5.修改变量名【rname】 library(plyr...【进阶】数据库相关dplyr install.packages("dplyr") library(dplyr)】 dplyr包最常使用的函数主要包括以下几个：变量筛选函数：select数据筛选函数：filter...排序函数：arrange变形函数：mutate汇总函数：summarize分组函数：group_by管道连接符：%>%随机抽样函数：sample_n, sample_frac

1.1K0 0

r语言学习day6

data %进行链式调用。...包依赖：inner_join()函数属于dplyr包，因此需要先加载dplyr包才能使用。merge()函数是基础R的一部分，无需额外加载包即可使用。...例如，当两个数据框中存在重复的列名时，inner_join()会自动为其中一个数据框的重复列名添加后缀以区分，而merge()函数则不会自动处理，需要手动指定后缀。...总体而言，inner_join()函数提供了更为简洁和易读的语法，适用于在数据处理中的大多数情况，但是如果你更熟悉基础R的函数或者需要与基础R的其他函数进行交互，那么merge()函数也是一个很好的选择

1441 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