一起复习一下吧~ 函数有3个好处： 更容易看清代码意图 更容易对需求变化做出反应（改变） 更容易减少程序bug 除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作...::filter() masks stats::filter() #> ✖ dplyr::lag() masks stats::lag() for循环与函数式编程 因为R是一门函数式编程语言，我们可以先将...map_*()使用...向.f传递一些附加参数，供每次调用时使用 映射函数还保留名称 快捷方式 对于第二个参数.f，我们可以使用几种快捷方式来减少输入量。...这样，修改后的函数就不会抛出错误，相反，它总是返回由下面两个元素组成的列表： result - 原始结果。如果出现错误，那么它就是NULL error - 错误对象。...purrr提供了pmap()函数，它可以将列表作为参数。
categories: R语言技巧 date: Feb 26, 2023 at 21:12:11 author: yeyezi subject: R语言技巧 - 多sheets文档读取并合并输出 偶尔我们会遇到将多个...sheets合并为一个的需求, 但是如果有几十个sheets合并起来既容易出错又麻烦, 有些时候文档内格式还不统一, 所以用代码跑就对了....代码如下: rm(list = ls()) library(librarian) shelf(openxlsx, dplyr, plyr) setwd("Project/EXCEL/") shtnames...<- readxl::excel_sheets("EXCEL O.xlsx") xlsxlist <- list() for (i in seq_along(shtnames)) { xlsxlist...colWidths = "auto") 效果对比 原文档: 图片 处理后: 图片 稍事修改: 图片 当然如果相对分sheet中的表格进行操作也是可以的, 只需要改动其中提取的循环内容就可以: for (i in seq_along
dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...)——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。...select() select（）使我们能够快速聚焦在有用的数据子集上： df <- tibble( name = c("Alice", "Alice", "Bob", "Bob", "Carol...() 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(...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
目录 第二章（pandas） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（1） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（2） Python从零开始第三章数据处理与分析...python中的dplyr（3） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（4） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（5） ==========...===================================== summarize()函数 summarize可以接受任意数量的关键字参数，这些参数将返回标有键的新列，这些键是原始DataFrame...0 3932.799722 3989.439738 通过这一步可以很简单求得price列的平均值与标准差 summarize() 可以很好的搭配group_by函数 diamonds >>...depth_var 0 3932.799722 1.591533e+07 61.749405 2.052366 summarize_each() 同样可以与group_by连用。
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。...arrange(iris,Sepal.Length) # 将数据按照Sepal.Length升序排序 5）变量变换/重构 mulate()函数可以数据拓展，也可以在保留原变量的基础上增加变量，进行数据处理...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...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 7）数据分组 group_by函数对数据进行分组后，结合summarize...>%, 使用时把数据集名作为开头, 然后依次对此数据进行多步操作。
今天为大家介绍一个 R 语言数据分析必学的包：dplyr。...dplyr 是 tidyverse 包的一部分，提供了许多操作数据框的工具，常用的有： filter 选择行 select 选择列 mutate 新增列 arrange 排序 summarize 生成摘要...- 生成摘要 最后一个核心函数是 summarize()，它可以将数据框折叠成一行： summarise(mpg, avg_displ = mean(displ)) ## # A tibble: 1...× 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。
) #> # 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(...()的联合使用是我们最常用的dplyr工具：进行分组汇总。...使用你已经知道的dplyr知识，你可能会写出下面的代码： by_dest <- group_by(flights, dest) delay summarize(by_dest,...这正是下面代码做的事情，它同时展示了整合dplyr与ggplot2的一种手动方式。...sum(x > 10), mean(y == 0) 当与数值函数使用时，TRUE被转换为1，FALSE被转换为0。
R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table) 同时，data.table与data.frame数据呈现方面，还有有所不同的。...2、按条件行筛选 从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量 现在data.table与dplyr from_dplyr =...——————————— 四、分组求和、求平均 mygroup= group_by(try,gender,buy_online) from_dplyrsummarize(mygroup,mean=...from_dplyr=try %>% group_by(gender,buy_online) %>% summarize(mean=mean(new_car)) ————————————————————....SDcols常于.SD用在一起，他可以指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集。
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。...核心包有以下一些： ggplot2 - 可视化数据 dplyr - 数据操作语法，可以用它解决大部分数据处理问题 tidyr - 清理数据 readr - 读入表格数据 purrr - 提供一个完整一致的工具集增强...---------------- tidyverse 1.2.1 -- ## √ ggplot2 2.2.1 √ purrr 0.2.4 ## √ tibble 1.4.2 √ dplyr...forcats 0.3.0 ## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() -- ## x dplyr...()函数可以让我们将很多变量汇总为单个的数据点。
这是本书最重要的一章，将涉及以下内容： 使用tidyr整理数据 使用dplyr处理数据 使用数据库 使用data.table处理数据 软件配置 library("tibble") library("tidyr...tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。...summarize是一个多面手，用于返回自定义范围的汇总统计值。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。
1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】 #数据框：将字段以列合并在一起。...= character(), levels, labels = levels,exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA) #注意：levels与labels...的对应关系，其中levels发挥角标作用，与labels位置对应例如： x <- c("Man", "Male", "Man", "Lady", "Female") xf 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
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，个数和逻辑值...library(dplyr) iris %>% summarise(mean(Petal.Length), #无命名 sd_pet_len = sd(Petal.Length...4.35 # Petal.Width_median #1 1.3 二 group_by 分组汇总 group_by() 和 summarise() 的组合构成了使用 dplyr...50 19 #3 virginica 50 50 20 除此之外，还可以用dplyr...n # #1 setosa 50 #2 versicolor 50 #3 virginica 50 2.3 逻辑值的计数和比例 当与数值型函数一同使用时
library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] rownames(test) =NULL 必备dplyr技巧 mutate 新增一列。...因此我们可以对select 与everything 处理，先筛选某列，接着去掉该列后，对其他列取everything，便可以将先筛选的列顺序提到最前。...summarize(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) group_by group_by 按照某列对数据框进行分组，非常适合联合summarize...处理关系数据 即通过dplyr 包将表格进行连接。...将两个数据框按照probe_id列连接在一起 deg_join <- inner_join(deg, ids, by = 'probe_id') head(deg_join)
函数功能：summarize()可以将数据框折叠成一行： summarize(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) #> # A tibble:...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...为了说明管道如此有用的原因， 我们将探究同一段代码的不同编写方式。...forest) foo_foo_2 <- scoop(foo_foo_1, up = field_mice) foo_foo_3 <- bop(foo_foo_2, on = head) 另一种方法是将多个函数组合在一起
2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。.../tidyr 数据汇总 3.1 summarize 汇总。...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(...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。...我们还可以借助unlist 将tibble 元素提取出来：
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...辅助dplyr完成编程工作 上面的例子中，之所以group_var不起作用，是因为dplyr直接将group_var当做变量名，然后去mtcars中寻找名字叫做group_var的列，这肯定是会报错的。...4 1 0 3 1 2 # 5 0 0 3 2 3 # 6 1 0 3 1 2 上述虽然可以完成，但是实际使用时....data) #使用enexpr而不是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，而不是symbol for (i in seq_along(.vars...将x与y先求值，最后eval_tidy执行语句即可： expr(mtcars %>% ggstatsplot::ggbetweenstats(x = !!sym(x), y = !!
事实上，为了使计算结果更符合业务逻辑，上述的代码还要继续加工才行。 总结：aggregate函数勉强可用，但在性能和方便性上存在不足，代码的写法、计算结果、业务逻辑这三者不一致。...1， 第一行第一列 a[row(a)==1&col(a)==2] #将返回6， 第一行第二列 2、一个网络例子： ?...与data.table data.table可是比dplyr以及python中的pandas还好用的数据处理方式。...最让我在意的是分组汇总这块内容： mygroup= group_by(data,gender,ID) from_dplyrsummarize(mygroup,mean=mean(mortgage))...from_dplyr=data %>% group_by(gender,ID) %>% summarize(mean=mean(mortagage))
1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】 #数据框：将字段以列合并在一起。...= character(), levels, labels = levels,exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA) #注意：levels与labels...的对应关系，其中levels发挥角标作用，与labels位置对应 例如：x <- c("Man", "Male", "Man", "Lady", "Female") xf 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
library(nycflights13) library(tidyverse) dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。...• 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。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。...=(不等于)和 ==(等于) 3.布尔运算符:& 表示“与”、| 表示 “或”、!...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
::select+filter 聚合运算：aggregate——plyr::ddply+mutate——dplyr::group_by+summarize 数据联结：merge——plyr::join—...rm(list=ls()) gc() 2、索引切片聚合 data.table中提供了将行索引、列切片、分组功能于一体的数据处理模型。...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。...当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换
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