dplyr::summarise根据另一列max拉取值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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「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。...min_max <- list( min = ~min(.x, na.rm = TRUE), max = ~max(.x, na.rm = TRUE) ) starwars %>% summarise..._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。

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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...the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot. c_across()选择 # 从iris中选择数字列，...从前面开始选择若干行 # slice_tail(df, n, prop) # 从后面开始选择若干行 # slice_min(df, order_by, n, prop) # 根据...order_by选择最小的若干行 # slice_max(df, order_by, n, prop) # 根据order_by选择最大的若干行 # slice_sample(df, n, prop

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「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。...既然已经到了这里，你可能已经猜到了答案：这只是行模式的另一个应用。...如果你忘记使用list()， dplyr 会给你提示： df %>% rowwise() %>% mutate(data = runif(n, min, max)) #> Error: Problem...但是，这很有挑战性，因为您需要根据变化的参数数量和结果类型来选择映射函数，这需要相当多的 purrr 函数知识。

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数据处理|R-dplyr

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。...select函数:可以通过指定列名选择指定的变量进行分析，得到的为选择的列。...Width) #计算一个或多个新列并删除原列 6）数据汇总 summarize()函数实现数据集聚合操作，将多个值汇总成一个值 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length...Min ；Max Mean ；Median ；Var ；Sd等 summarise(iris, max(Petal.Width), first(Sepal.Width)) #返回数据框中变量的最大值及第一四分位值...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,%

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Day-6 香波🐟

")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...(),按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小5....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 :3.850 Mean :1.283 ##3rd Qu.:6.375 3rd Qu.:3.275 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:1.800 ##Max...:7.000 Max. :3.500 Max. :6.000 Max.

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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...<- list( min = ~min(.x, na.rm = TRUE), max = ~max(.x, na.rm = TRUE) ) starwars %>% summarise(across...if_any()：任何一列满足条件即可 if_all()：所有列都要满足条件 starwars %>% filter(if_any(everything(), ~ !

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R语言基于dplyr实现数据快捷操作

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。...7. relocate改变列之间排序。实例： ? 8. rename重新命名某一个变量。...11. summarise 汇总变量的属性，并进行统计输出。...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。...min = min({{ var }}), max = max({{ var }})) } mtcars %>% group_by(cyl) %>% var_summary(mpg) ?

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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...library(dplyr) iris %>% summarise(mean(Petal.Length), #无命名 sd_pet_len = sd(Petal.Length...常用函数： Center 位置度量 : mean(), median() Spread 分散程度度量 : sd(), IQR(), mad() Range 秩的度量 : min(), max...summarise_at配合vars，可以更灵活的筛选符合条件的列，然后进行汇总 iris %>% summarise_at(vars(ends_with("Length"),Petal.Width...() 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 %>% group_by(Species) %>% summarise

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0）其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。...如sum, mean, median, min, max。...dplyr 包的 summarse_at() 函数可以指定一批变量名与一批统计函数，自动命名结果变量，如: d.cancer %>% summarise_at( c("v0", "v1"), list(...进行统计： > CO2 %>% group_by(Type, Plant) %>% summarise( + count=dplyr::n(), + mean.uptake=mean(uptake...比如： CO2 %>% group_by(Type, Plant) %>% summarise(freq=n()) %>% summarise(ntotal=sum(freq)) `summarise

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宏宏的学习笔记Day6 学习R包

("dplyr")also installing the dependencies ‘cli’, ‘lifecycle’, ‘pillar’, ‘rlang’, ‘tibble’, ‘tidyselect...-Wall -g -O2 -c version.c -o version.oclang -mmacosx-version-min=10.13 -dynamiclib -Wl,-headerpad_max_install_names...()汇总summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))#计算Sepal.Length的平均值和标准差> summarise(test, mean...inner_join(test1, test2, by = "x") x z y1 b A 22 e B 53 f C 6左连left_joinleft_join(test1, test2, by = 'x')根据...x D NAleft_join(test2, test1, by = 'x')根据test2数据框中的x列，取test1中test2x列对应z值> left_join(test2, test1, by

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玩转数据处理120题｜R语言版本

难度：⭐⭐ R解法 df %>% filter(popularity == max(popularity)) # 同理也有类似pandas的方法 df[df$popularity == max(df...= max(rownames(df))) 18 数据修改题目：添加一行数据['Perl',6.6] 难度：⭐⭐ R解法 row 列的位置对应 # 或者建数据框...难度：⭐ R解法 summary(df) 28 数据整理题目：新增一列根据salary将数据分为三组难度：⭐⭐⭐⭐ 输入期望输出 ?...(df$salary,df$education)) 37 数据计算题目：计算salary最大值与最小值之差难度：⭐⭐⭐ R解法 df %>% summarise(delta = max(salary...(cut(日期,"1 week")),"[") res_max max(n$`收盘价(元)`),simplify=TRUE) as.data.frame

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R语言之 dplyr 包

dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。下面以 MASS 包里的 birthwt 数据集为例，介绍 dplyr 包里常用函数的用法。...其中结果变量 bwt 是新生儿的体重（单位：g），变量 low 是将 bwt 的取值以 2500g 为分点转换成的一个二分类变量。...例如，下面的命令将数据框按照变量 bwt 的值从小到大排序，在 bwt 取值相等的情况下再按照第二个变量 age 的值从小到大排序。...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。...summarise( ) 可以用于计算数据框中某个变量的指定统计量。

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R语言快速入门主线知识点分享|文末有资源

:9 Max. :10 Max. :11 Max....包的下述五个函数用法 filter # 筛选: arrange # 排列: select # 选择: mutate # 变形: summarise # 汇总: group_by #分组:...#示例分组汇总计算 data("iris") str(iris) library(dplyr) iris %>% group_by(Species) %>% summarise(mean_Petal.Length...= mean(Petal.Length), yangbenshu = n(), max_Petal.Length = max(Petal.Length)...) # > library(dplyr) # > iris %>% # + group_by(Species) %>% # + summarise(mean_Petal.Length

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使用gtExtra美化表格

) image-20220514203205470 gt_merge_stack merge第1列和第2列，把第1列内容放在第2列的内容上面。...::group_by(cyl) %>% dplyr::summarise(mpg_data=list(mpg),.groups = "drop") %>% gt() %>% gt_sparkline...::select(cyl, mpg) %>% dplyr::mutate(mpg_pct_max = round(mpg/max(mpg) * 100, digits = 2),...mpg_scaled = mpg/max(mpg) * 100) %>% dplyr::mutate(mpg_unscaled = mpg) %>% gt() %>% gt_plt_bar_pct...data = c(30, 20, 50, 30, 30, 40, 30, 40, 30, 30, 50, 20) ) tab_df % group_by(x) %>% summarise

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R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

par(mfrow) 两个参数，一个是图的行数，另一个是每行的列数，默认par(mfrow = c(1,1))。...4.1.6 简单汇总统计最常用的是summary()，其他的还有mean(), median(), min(), max()。...()创建新列, 例如, 通过已有变量，调用函数增加新的变量 summarise() 汇总数值 group_by() 分组观察值，分开和合并 sample_n() 和 sample_frac() 随机抽样...另外，dplyr从magrittr包引入了管道%>%，在合并几个函数时非常有用。...与之前的函数嵌套从里到外调用不同，管道是从左到右依次传递，例如： install.packages("dplyr") library(dplyr) head(iris) # Sepal.Length

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R&Python Data Science 系列：数据处理（3）

而summarize_each(）将几个函数以列表形式作为第一个参数，作用于后面的列： Python实现 ###计算钻石价格price的最大值、最小值 diamonds >> summarize(price_max...R实现 ##计算钻石价格price的最大值、最小值 diamonds %>% summarise(price_max = max(price), price_min=min(price)) ###计算钻石...x、y、z的最大值、最小值 diamonds %>% select(x, y, z) %>% summarise_all(list(min, max)) ?...注意：R语言中没有summarise_each()，但是summarise_all()有相同的处理方式。...5 总结数据处理1-3，主要介绍了Python中dfply和R中dplyr包中的数据处理函数，几乎满足数据预处理中筛选变量、衍生变量以及计算一些统计量的需求。

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懒癌必备-dplyr和data.table让你的数据分析事半功倍

dplyr很庆幸，都提供了关于常用方法的一些函数。...select(df,V1,V2,V3) 选择V1，V2，V3列数据 select(df,V1:V3) 选择V1到V3列的所有数据 t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..., transform则不行，会报错：”找不到对象vnew” summarise( ) 计算统计数据 summarise(df,sum(v1)) sample_n(df,1000) 随机抽取1000...以上这段代码我们使用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。

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R语言进阶笔记4 | dplyr 汇总统计

模拟数据首先，我模拟一个20行5列的数据框，每一列都是数值的数据类型。...然后使用apply函数，对数据框的列进行操作最后返回汇总统计的结果该函数的对象为一个由变量组成的数据框，数据类型都要是数值 3.2 函数测试 > huizong(dat) Max...4.359254 99.88008 0.9731062 0.9742745 V5 102.1873 98.97358 3.213754 100.37509 0.8289955 0.8258976 4. dplyr...函数，进行汇总统计： d1 %>% group_by(Trait) %>% summarise(Max = max(values),...+ summarise_at(vars(values), list(Min = min, Mean = mean, Max = max, Sd = sd,range = sum)) # A tibble

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玩转数据处理120题｜Pandas&R

难度：⭐ Python解法 df.describe() R解法 summary(df) 28 数据整理题目：新增一列根据salary将数据分为三组难度：⭐⭐⭐⭐ 输入期望输出 ?...() - x.min()) # salary 41500 # dtype: int64 R解法 df %>% summarise(delta = max(salary) - min(salary))...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(%)` !...> 0)) res2 0)) intersect(res1,res2) # [1] 3 5 7 12 14 17 19 # 另一种方法...难度：⭐⭐⭐ 备注对salary求平均，对score列求和 Python解法 df.agg({"salary":np.sum,"score":np.mean}) R语言解法 df %>% summarise

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数据处理|数据查重怎么办？去重，就这么办！

数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法：将符合目标的重复行全部删掉；存在重复的行，根据需求保留一行数据准备使用...2）选择性删除 A：删除某一列存在重复的行 data2 <- data[!duplicated(data$ID_REF),] ? 删除了ID_REF列存在重复的行，搞定！...删除了ID_REF列和GSM74876列均重复的行，Done！择“优”录取存在重复，但是不想完全删除，根据数据处理的目的保留一行。...保留其最大值如下即可： data3 max) 2 dplyr函数 A : ID_REF重复行，保留其均值，同aggregate函数结果一致...library(dplyr) data4 % group_by(ID_REF) %>% summarise_all(mean) ?

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