使用summarize()访问其他group_by组 - 腾讯云开发者社区

这些函数的一个关键属性就是向量化的：它必须使用一组向量值作为输入，然后返回相同长度的数值作为输出。我们没有办法将所有的函数都列举出来，这里选择一些被频繁使用的函数。...= TRUE)) #> # A tibble: 1 x 1 #> delay #> #> 1 12.6 除非我们将summarize()与group_by()配对使用，不然summarize...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...# 为何到某些目的地航班的距离比其他存在更多变异 not_cancelled %>% group_by(dest) %>% summarize(distance_sd = sd(distance...要对唯一值进行计数，使用n_distinct()： # 哪个目的地有最多的carrier not_cancelled %>% group_by(dest) %>% summarize

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课程复习----多样本进行共定位分析

参考文章在10X空间转录组数据分析之细胞的空间依赖性每个空间样本分析完，都会拿到如下的结果，大家每个样本放在一个文件夹下面，每种细胞类型与其他细胞类型的空间共定位分数。...接下来多样本合并,其实就是合并共定位分数矩阵,大家分析因为命名的不同，所以内部脚本的变量和列名有差异，但是抓住一点，每个样本都分析到了一种细胞类型和其他所有细胞类型的共定位分数，我们的目的是将每个样本的共定位分数...merge起来，求平均值，即为该组的细胞共定位分析结果，下面是代码示例。...(view, Predictor, Target, Disease) %>% #group_by(Predictor, Target, Disease) %>% summarize(mean_importance...(view, Predictor, Target, Disease) %>% #group_by(Predictor, Target, Disease) %>% summarize(mean_importance

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group_by()和split()函数的运用

可以使用 dplyr包中的 group_by()和 summarize()函数，或者直接使用 split()函数来达到目的方法一：library(dplyr)# 使用 group_by() 和 summarize...() 创建每个 drug 对应的 molecules 列表result % group_by(drug) %>% summarize(molecules_list = list...用着两种方法也能实现方法一：# 使用 group_by() 和 group_split() 创建每个 drug 对应的数据框result_list % group_by(drug...result_list[[1]]：第一个药物的数据框result_list[[2]]：第二个药物的数据框以此类推...可以通过药物名直接访问相应的数据框。...例如，如果想访问 Rehmanniae Radix Praeparata的数据框：result_list[["Rehmanniae Radix Praeparata"]]

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R语言日常笔记（2）distinc函数

46 female Naboo Human <chr~ # ... with 2 more variables: vehicles , starships 所使用的数据集是...mass) %>% + group_by(gender) %>% + summarize(name = first(name), skin_color=first(skin_color...可以避免取消分组这一步，但是 summarize命令需要使用者指定每个非 group_by变量。...它不是抓住每个组的第一行，而是必须搜索并排除重复项。.keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其他变量。...而在tidyverse方法中， d3的summarize显然更好。

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生信代码：数据处理（ tidyverse包）

)——汇总数据而这些函数都可以与group_by结合，分组对原数据框进行处理。...x2 detach(mydata) ##dplyr mydata %>% mutate(sumx=x1+x2, meanx=sumx/4)##dplyr允许使用管道...() summarize()主要用于统计，往往与其他函数配合使用，比如计算所有同学考试成绩的均值： df %>% filter(type=="english")%>% summarize(...mean_english==mean(score) sd_english=sd(score) ) ##summarize返回的是一个新的数据框，如果后续要使用到，...() 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

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R数据科学整洁之道：使用dplyr操作数据表

filter 查看帮助文档，其他函数也一样。 select - 选择列通过基于变量名的操作，select() 函数可以让你快速生成一个有用的变量子集。...× 1 ## avg_displ ## ## 1 3.47 如果不与 group_by() 一起使用，那么 summarize() 也就没什么大用。...group_by() 可以将分析单位从整个数据集更改为单个分组。接下来，在分组后的数据框上使用 dplyr 函数时，它们会自动地应用到每个分组。...例如，我们想知道每个型号汽车的平均排量： mpg %>% group_by(model) %>% summarize(avg_displ = mean(displ)) ## # A tibble: 38...() 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。

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教你几招R语言中的聚合操作

在R语言中提供了几种实现数据聚合的常用函数，它们分别是基于stats包中的aggregate函数、基于sqldf包中的sqldf函数以及基于dplyr包中的group_by函数和summarize函数。...：指定FUN函数的其他参数值； simplify：bool类型的参数，是否将聚合结果以简洁的向量或矩阵形式输出，默认为TRUE； drop：bool类型的参数，是否删除无用的组合值（即通过by参数完成的变量组合...； password：指定访问数据库所需的密码： host：指定访问数据库所需的服务器名称； port：指定访问数据库所需的端口号；下面以上海二手房数据为例，分别统计浦东新区、黄浦区、徐汇区、长宁区和静安区中二手房的数量...基于group_by和summarize函数的聚合 ---- 结合dplyr包中的group_by函数和summarize函数实现数据的分组聚合可以避开aggregate函数和sqldf函数的一些缺点，...其中group_by函数用于指定分组变量，summarize函数用于指定具体的聚合过程，关于这两个函数的用法及参数含义如下： group_by(.data, ..., add = FALSE) .data

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使用dplyr进行数据转换

• 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。...filter 1.使用filter()筛选行 filter(flights, month == 1, day == 1) 2.其他比较运算符、>=、组作为排序依据的列名(或者更复杂的表达式)作为参数。...gain = arr_delay - dep_delay, hours = air_time / 60, gain_per_hour = gain / hours ) summarize...使用summarize()进行分组摘要 #每日平均延误时间: by_day group_by(flights, year, month, day) summarize(by_day, delay

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左手用R右手Python系列6——变量计算与数据聚合

transform(当然你可以选择使用自定义函数)，该函数支持基于同一个数据框新建多个变量。...这里仍然使用经典的莺尾花数据集演示： iris1<-iris ?...library(dplyr) 使用group_by函数结合summarize可以方便的完成分组聚合功能。...iris%>%group_by(Species)%>%summarize(means=mean(Sepal.Length)) iris%>%group_by(Species)%>%summarize(sums...使用pandas中的groupby方法可以很快捷的进行分组数据聚合。

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「R」数据操作（四）：初学者学习tidyverse

资料来源：DataCamp tidyverse是一组处理与可视化R包的集合（人称“极乐净土”，但我并不喜欢这个称呼），其中ggplot2与dplyr最广为人知。...x dplyr::filter() masks stats::filter() ## x dplyr::lag() masks stats::lag() 有用的函数 # tidyverse与其他包的冲突...，而不是针对整个数据框 iris %>% group_by(Species) %>% summarize(medianSL = median(Sepal.Length),...线图 by_year % group_by(year) %>% summarize(medianGdpPerCap = median(gdpPercap...条形图 by_species % filter(Sepal.Length > 6) %>% group_by(Species) %>% summarize

1.7K3 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。...1 × 1 #> delay #> #> 1 12.6 如果想要将分析单位从整个数据集更改为单个分组，可以使用group_by()。...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...这样就可以轻松地对数据集进行循序渐进的分析： #统计每天的航班数 daily group_by(flights, year, month, day) (per_day summarize(daily

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

对于即将合并的新列，需要使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...extract 除了seperate 外，函数 extract() 可以按照某种正则表达式表示的模式从指定列拆分出对应于正则表达式中捕获组的一列或多列内容。...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。...其他还有几个变形： summarize_if 对列筛选，进行汇总： d.cancer %>% summarise_if( is.numeric, list(avg = ~mean(.), std = ~...group_by 按照某列对数据框进行分组，非常适合联合summarize 使用，获取指定组别不同类型内容的统计数值。

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R数据科学|3.6习题解答

问题一通过头脑风暴，至少找出 5 种方法来确定一组航班的典型延误特征。思考以下场景。一架航班 50% 的时间会提前 15 分钟，50% 的时间会延误 15 分钟。...找出另外一种方法，这种方法要可以给出与not_cancelled %>% count(dest) 和 not_ cancelled %>% count(tailnum, wt = distance)同样的输出（不能使用...（提示：考虑一下flights %>% group_by(carrier, dest) %>% summarize(n())。）...更好的分析方法是将一家航空公司航班的平均延误与同一航线内所有其他航空公司航班的平均延误进行比较。 flights %>% filter(!...何时应该使用这个参数？解答排序参数，以对结果进行排序。想对结果排序的时候都可以使用sort。

3.8K3 0

Typecho Nginx 使用https加密访问实现方式（解决其他页面404问题）

typecho nginx 本文假设你已经申请好了证书，并已经配置到服务器在项目根目录下的配置文件config.inc.php中添加如下代码，让后台访问https资源，不加的话后台登录仍然访问http...； define('__TYPECHO_SECURE__',true); nginx配置文件中，在你解析443端口的server中，在localhost中添加如下代码，地址带参数跳转，不加会导致其他页面...){ rewrite ^/(.*) /index.php last; } ... } 在项目代码中header.php中加入如下代码，默认访问

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dpois函数_frequency函数

()配对，否则summarize()并不是非常有用。...这会将分析单位从完整数据集更改为单个组。当在分组数据框上使用dplyr时，它们将自动“按组”应用。...dplyr时group_by()和summarize()是同时使用最常用的工具之一：分组概括。...此图的形状非常有特色：无论何时绘制平均值（或其他摘要）与组大小，都会看到随着样本量的增加，变化会减小。...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。

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R语言分组计算，不止group_by

8.2K5 0

分组统计你只想到group_by操作吗？

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「R」分组应用和排序去重的应用与比较

如果使用惯了tidyverse套装，我们脑子里容易冒出来的是这样的解法：使用分组应用。...library(dplyr) df |> group_by(c1) |> summarize(c2 = max(c2, na.rm = TRUE)) out # A tibble: 3 ×...有没有其他的方式可以解决该问题呢？其实处理这种去重问题，特别还涉及到排序，我们可以采用先排序再去重的方式解决。...(g) |> summarize(val = max(val, na.rm = TRUE)) } solution2 <- function(df) { df |> arrange...本文的重点是，问题的解决之道往往不只一种，当程序慢下来的时候，我们不要忘记思考和尝试其他的方案。

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scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图

1000, repel = T, label.cex = 0.6) 对比文章图还缺少（1）背景颜色，（2）circos字体较小，（3）外面其他的圈...add_track函数添加其他细胞群注释的其他信息，可是是metadata中的其他列，这里使用group 和 sample 为例。...(Cluster) %>% summarize(x = median(x = x),y = median(x = y)) -> centers_T points(T_meta$x*0.32+1.2,...(Cluster) %>% summarize(x = median(x = x),y = median(x = y)) -> centers_Epi points(Epi_meta$x*0.3+...(celltype) %>% summarize(x = median(x = x),y = median(x = y)) -> centers col_group<-c('darkgreen','

2.2K5 1

【R语言】基础知识|dplyr管道函数处理表格

05 group_by( )+summarize（） group_by( ) 这个函数是用来创建分组的。summarize（）用来汇总数据，汇总产品类别和销售城市，同时增加平均数量和均价。 ?...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。

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「R」数据操作（七）：dplyr 操作变量与汇总

课程复习----多样本进行共定位分析

group_by()和split()函数的运用

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