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group_by/aggregate/mutate？基于ID和另一个变量的新变量

group_by/aggregate/mutate是数据处理中常用的操作，用于基于ID和另一个变量创建新变量。

group_by：group_by是一种数据操作，用于按照指定的变量对数据进行分组。通过group_by，可以将数据集按照某个变量的取值进行分组，从而对每个组进行后续的操作。例如，可以按照用户ID将数据集分组，以便对每个用户进行统计分析。
aggregate：aggregate是一种数据操作，用于对分组后的数据进行聚合计算。通过aggregate，可以对每个分组的数据进行统计计算，如求和、平均值、最大值、最小值等。例如，可以对每个用户的消费金额进行求和，得到每个用户的总消费金额。
mutate：mutate是一种数据操作，用于创建新的变量或修改现有变量。通过mutate，可以基于已有的变量创建新的变量，或者对现有的变量进行修改。例如，可以基于用户的消费金额和购买数量，创建一个新的变量表示每个用户的平均单价。

这些操作在数据分析、数据挖掘、机器学习等领域中经常使用。在云计算领域中，可以利用这些操作对大规模数据进行处理和分析，从而提取有价值的信息。

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更多关于腾讯云数据处理产品的详细介绍和使用指南，请参考以下链接：

相关搜索:Python/Pandas -基于多个变量和if/elif/else函数创建新变量 R-使用group_by和mutate根据多个条件添加新列时出现意外的'=‘R:从基于连续变量的类别变量创建新的类别变量 tbl和mutate dplyr:变量的格式不正确使用dplyr 1.0.0中的mutate()和from ()从多个变量创建新变量使用mutate创建新变量，其中column具有一个基于整洁tibble中的条件的变量使用mutate和case_when (R)通过多个条件创建新变量的函数使用带有if/else if/else语句的mutate创建多个新变量在mutate和ifelse中使用排序变量的名称基于html中的DIV ID设置php变量

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「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。...138 10 2.3 #> # … with 336,766 more rows, and 1 more variable: gain_per_hour 如果你仅仅想要保存新的变量...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。...分组在与汇总衔接时非常有用，但你也可以与mutate()和filter()进行便利操作：找到每组中最糟糕的成员： flights_sml %>% group_by(year, month

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R数据科学|3.7内容介绍及习题解答

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R数据科学|5.5.2内容介绍及课后习题解答

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

2.8 mutate 可以为数据框计算新变量，返回含有新变量以及原变量的新数据框： mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) > head(test,...也可以用来添加新列，结合我先前说过的新增列的种种方法，并且支持多个语句组成的复合语句： > d.class %>% mutate(sexc = { + x <- rep(" 男", length(sex...pivot_longer/pivot_wider 大部分功能是类似的，这里主要说下pivot_longer 针对下面情况的功能：我们需要指定切分变量名和随访号的模式，以解决一行中有多个属性的多次观测的情形...，在对应的 names_to 中用特殊的".value" 名字表示切分出来的那一部分实际是变量名，这时不需要 values_to 选项： dwide4 %>% pivot_longer( -id, names_pattern...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。

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单细胞数据复现-肺癌文章代码复现8

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