首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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

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,个数逻辑值...() Logical 逻辑值的计数比例 : any(), all() 1.2 , summarise_if完成一类变量的汇总 iris %>% summarise_if(is.numeric...分组汇总 group_by() 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 %>%...当与数值型函数一同使用时, TRUE 会转换为 1, FALSE 会转换为 0。...这使得 sum() 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

2.4K60
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

「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翻译下...它使用 tidy 选择语法(像 select() 那样),因此你可以按照位置、名字类型来选择变量。...()、count() distinct() 这样的动词,你可以省略汇总函数: 寻找所有的唯一值: starwars %>% distinct(across(contains("color"))) #..._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_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求被许多人使用,但现在被取代了。...这使 「dplyr」 更容易使用(因为需要记住的函数更少),也使我们更容易实现新的动词(因为我们只需要实现一个函数,不是四个)。

2.4K10

分组统计你只想到group_by操作吗?

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_bysummarise单变量分组计算 1.4...group_bysummarise多变量分组计算 2 ddply 2.1 ddply语法 2.2 ddply分组计算示例 3 aggregate 3.1 aggregate语法 3.2 aggregate...$ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ... 1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 data为数据集 ...为分组变量...,可以是一个也可以是多个,多个的话以逗号分割group_by(mtcars, vs, am) 1.2 summarise语法 data为数据集,如果data被group_by定义分组,则根据分组变量分组计算...(dplyr) #加载dplyr包 > by_cyl <- group_by(mtcars,cyl) #对mtcars数据集根据cyl变量进行分组注意行5 > by_cyl # A tibble: 32

96630

懒癌必备-dplyrdata.table让你的数据分析事半功倍

( ) 去重 distinct(df,V1,V2) 根据V1V2两个条件来进行去重 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,unique(...①第一个参数都是数据集df ②查询条件都是关于如何操作数据集的,在列上面进行操作 ③返回的都是新的数据集,不会改变原始数据集 在介绍下一个包之前,我们先来引入一个dplyr包的综合运用: grouped...以上这段代码我们使用group_bysummarise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。...官网上面有关于data.table包对于dplyr的提升改进: ?...data.table把我们刚刚用group_bysummarise组合才能实现的功能,直接在一句代码里面就实现了,而且代码的可读性可扩展运用性非常强!

2.4K70

R tips:dplyr编程

dplyr的函数由于使用tidy evaluation(R中的一种非标准执行(NSE)实现方式)的方法,可以使得其具有更好的易用性:变量不需要绝对引用引号包裹。...根据使用的NSE的类别不同,dplyr的函数可以分为两类: data masking:arrange(), count(), filter(), group_by(), mutate(), summarise...根据所用的NSE的类别,需要区别对待dplyr函数的编程。 Data masking 如果想要操作的数据变量名称来源于环境变量,那么使用特殊的指代词.data来完成。...如果想要操作的数据变量来源于函数参数(指的一个环境变量上存在一个promise),那么使用{{}}包裹。 一个函数在调用时,其参数存在一个promise。...原因在于R的参数是 lazily evaluated,也就是说直到使用此参数前,这些参数并没有实际值(实际值也就是实参),只有一个获取其实际值的方法(promise)。

1.2K30

dplyr数据处理

() select()函数用于筛选有用的列,第一个参数还是数据库,第二个参数以及后面是需要的列名,列名有多种书写方式,可以使用冒号作为范围,也可以使用 stars_with,ends_with...mtcars %>% dplyr::sample_n(10) mtcars %>% dplyr::sample_frac(0.2) 六、创建新变量 有时需要对已有变量进行重新计算,例如计算几列的...,会某一列取对数,这样将生成新的变量,这个时候可以使用 mutate 函数。.../People) 七、统计 使用 summarise()可以对每一列单独进行计算,例如求和,求平均值等,这些都可以使用apply 系列函数来完成,summarise()一般都配合 group_by...分组统计:group_by()函数与 summarise()配合一起使用,可以进行分组统计。

1.5K10

生信代码:数据处理( tidyverse包)

在Rstudio中加载tidyverse包,可以看到该包下有8个子包,著名的ggplot2包即是其中的一个子集,我们先着重讲一下数据处理有关的包——dplyr包。...mydata %>% mutate(sumx=x1+x2, meanx=sumx/4)##dplyr允许使用管道%>%操作,且meanx可以引用sumx 2...,如果后续要使用到,需要保存下来 5 arrange() R base包中涉及到排序的包括 sort(),rank(),order(),而在dplyr包中与排序相关的是arrange()包,默认是从高到低进行排序...,如果变换排序顺序则可以使用-(变量)或者desc(变量)。...() group_by可以对原数据框进行分组计算,例如对于我们本文中的数据框,我们如果对个人或者科目感兴趣的话,可以使用group_by(name或者type),然后利用summarize函数就可以求出分类之后的各个统计值

2K10

两个神奇的R包介绍,外加实用小抄

3.函数后面跟括号,括号里第一个参数是都数据框名 4.字符串要加双引号,行名列名不用加,其他单元格(姑且这么叫了)里出现的字符串要加。...新建一个数据框并赋值给bioplanet这个变量(赋值符号<-还记得嘛)括号里是“列名”=列值,这里列名要加双引号。这里涉及的几个给列填充数值的函数有 rep,重复,括号中填要重复的字符重复次数。...这是一种组织表格数据的方式,提供了一种能够跨包使用的统一的数据格式。 有多统一? 每个变量(variable)占一列,每个情况(case,姑且这么翻译)观测值(observation)占一行。...3.distinct 去除重复行(其实就是列出某一列所有的不同值) distinct(frame1,geneid) distinct(frame1,geneid,Sampleid)#列出这两个值都重复的行...") 两种办法拼起来~ 一个是R自带的rbind,一个dplyr里的bind_rows 按行拼接时,列数、列名需要一致 rbind(frame1,frame4)# frame1 %>%bind_rows

2.5K40

R tips:使用!!来增加dplyr的可操作性

的这种易用性是有代价的,假如想要对分析工作稍微增加一些编程属性时,就会发现dplyr的异常情况,比如将分组变量赋值给一个变量使用变量来进行分组: ### 分组变量group_var无法完成工作 group_var...,结果却发现新变量为var_name,不是我们想要的gear_new。...这里有一个小改动,由于var_name求值后是一个Symbol,在baseR是中无法将数据赋值给Symbol的,因此需要将=替换为:=。其他细节上述例子都是类似的。....data) #使用enexpr不是ensym,因为后边调用时传入的实参是mtcars[1:6, group_v],它是一个语句,不是symbol for (i in seq_along(.vars...也局限于dplyr,它是R MetaProgram的一部分 比如对于ggstatplot包而言,它是一个统计及绘图的包,常规使用如下: ### 两种写法都可以 mtcars %>% ggstatsplot

2.3K31
领券