以外的所有列 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...mutate( ) 为数据增加新列 mutate(df,vnew1=v1-v2,vnew2=vnew1+v3) 与基础包里的transform()函数接近，但mutate可以使用你刚刚创建的column...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。...(v1,v2)] 回顾一下我们在上一节最后保留的一段代码： group_by() groupedgroup_by(df,v1,V2) #data被v1,v2进行分组 newdatagroup_by和summarise组合才能实现的功能，直接在一句代码里面就实现了，而且代码的可读性和可扩展运用性非常强！
「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。...你可以在 rowwise() 中提供“标识符”变量，这些变量将在你调用 summarise() 的时候保留，因此它的行为类似于将变量传入 group_by()： df 但知道什么时候出错是很有用的。 分组数据框（每个组恰好有一行）和行数据框（每个组总是有一行）之间有一个重要的区别。...summarise() 所取代，后者现在可以创建多列和多行。...cur_data()/across() 的添加和 summarise() 应用范围的增加意味着不再需要 do()，所以它现在被废弃了。
，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...先合并 2018 和 2019 这两列，然后再拆分 x 和 y: dlong6 %>% pivot_longer( `2018`:`2019`, names_to = "year", values_to...，不保留原来的所有变量。...如sum, mean, median, min, max。...比如： CO2 %>% group_by(Type, Plant) %>% summarise(freq=n()) %>% summarise(ntotal=sum(freq)) `summarise
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...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...分组汇总 group_by() 和 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 %>%...iris %>% group_by(Species) %>% summarise( n_pet_len = n(), noNA_n_pet_len = sum...这使得 sum() 和 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
大家在学习R语言的时候，大多参考《R语言实战》这本书，但这本书年代过于久远（中文第二版是2016年），主要着力点也是在R base上，R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍，而对于tidyverse...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(...x2=c(3,4,2,8)) ##传统方法 mydata$sum <- mydata$x1+mydata$x2 mydata <-transform(mydata,sumx=x1+x2) attach...(mydata) sum <- x1+x2 detach(mydata) ##dplyr mydata %>% mutate(sumx=x1+x2, meanx...start_with("n")) 3 filter() filter()是对数据行方向的选择和筛选，选出符合我们条件的某些行： df %>% filter( type== "english", score
求和，avg 平均值，max 最大值，min 最小值 特点： sum,avg可以处理数值型数据，max,min,count可以处理任何类型数据 以上几个分组函数都会自动忽略null值 可以和distinct...可以和distinct搭配使用 */ # sum求和 SELECT SUM(salary) FROM employees; # avg求平均值 SELECT AVG(salary) FROM employees...利用having语句筛选，位置在group_by字句的后面 # 分组查询 /* 语法： SELECT 分组函数,列（要求出现在group_by后面） FROM 表 【WHERE 筛选条件】 GROUP...BY 分组列表 【ORDER BY 子句】 注意：查询列表比较特殊，要求是分组函数和group_by后出现的字段 分组查询中的筛选可以分为两类 1....应用场景：要查询结果来自多个表，且多个表没有直接的连接关系，单查询的信息一致 特点： 要求多条查询语句的查询列数是一致的 要求多条查询语句每一列的类型和顺序最好是一致的 UNION关键字会自动去重，如果不想去重可以使用
收入明细表 自动导出的表，列数足足有几十列，无用信息很多。...所以选出有用的几列，并改为英文列名 4.改掉中文列名 #选列和改列名 fs_s % select('商品名称', '订单金额（不含退款）', '...time,into=c("time","drop"),sep=" ") %>% select(-drop) 6.获得精简版的明细表格 这里有一个问题，除了产生退款的订单，其他的退款数值都是空值，应用...,goods) fs_sum1 group_by(fs_details,time,goods), all = sum(as.numeric...fs_sum1) #按商品汇总 fs_count <- count(fs_details,goods) fs_sum1 group_by(fs_details,goods),
和data.table不同的是，我们需要为操作指定一个名称，以便将结果存储在列中。而且do()表达式不能直接在分组数据的语义下计算 ，我们需要使用.来表示数据。...data("diamonds", package = "ggplot2") models = diamonds %>% group_by(cut) %>% do(lmod = lm(...该列不是典型的原子向量，每个元素都是模型的结果，包含线性回归对象的列表。...假如我们需要分析toy_tests数据，要对每种产品的质量和耐久性进行汇总。如果只需要样本数最多的3个测试记录，并且每个产品的质量和耐久性是经样本数加权的平均数，下面是做法。...( quality = sum(quality * sample) / sum(sample), durability = sum(durability * sample
哪一列才是最重要的？ 解答 如果一架飞机从来没有离开过，那么它就不会到达。如果飞机坠毁，飞机也可能离开而没有到达，或者飞机改道而降落在目的地以外的机场。...因此，最重要的列是arr_delay，它表示到达延误次数。 问题四 查看每天取消的航班数量。其中存在模式吗？已取消航班的比例与平均延误时间有关系吗？...na.rm = TRUE)) %>% arrange(desc(arr_delay)) 通过比较每个航空公司的平均延误和同一航线内航班的平均延误(从同一出发地到同一目的地的航班)，你可以弄清机场和航空公司的影响...is.na(arr_delay)) %>% group_by(origin, dest, carrier) %>% summarise( arr_delay = sum(arr_delay...), flights = n() ) %>% group_by(origin, dest) %>% mutate( arr_delay_total = sum(arr_delay
一、日期分组 1、关于时间的包都有很多很好的日期分组应用。...2.aggregate函数不能对分组后的数据进行多种汇总计算，因此要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。显然，上述代码在性能和易用性上存在不足。...3.Lapply函数也不支持多种统计方法，因此也要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。另外，本算法还要额外用到split函数，因此在易用性上没有改进，反而是更差了。...(x) max(x$AMOUNT)) result<-cbind(result1,result2) tapply 专用于数据框，按理说最适合解决本案例，但事实并非如此。...##对于数据框 x是对象，subset是保留元素或者行列的逻辑表达式，对于缺失值用NA代替。 Select 是选取的范围，应小于x。
进行变量筛选： 脚本输入代码： myFlights 列...由于本次分析的目标是找出航行距离与到达延误时间的关系，所以我们得根据到达目的地对数据进行分组，从而计算出不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间； 应用函数(Apply)：对不同组的数据，应用相应函数获取所需统计指标...拿上述的代码进行举例，在没用管道之前，代码是这样的： by_dest group_by(myFlights, destination)#按目的地分组 delay_sum <- summarise(...#显示列表 用了管道“%>%”，代码是这样的： delay_sum % #将右侧航行数据赋值给左侧delay_sum group_by(destination) %>% #...由上图，我们就可以初步分析航程和延误时间并非线性关系，至于这种非线性关系该怎么解释，仍需进一步统计调查分析。
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。...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...# A tibble: 1 × 2 #> year flights #> #> 1 2013 336776 注意：在循序渐进地进行摘要分析时，使用求和与计数操作是没问题的，但如果想要使用加权平均和方差的话...换句话说，对分组求和的结果再求和就是对整体求和，但分组中位数的中位数可不是整体的中位数。
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。...batters % group_by(playerID) %>% summarize( ba = sum(H, na.rm = TRUE) /...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...有时候整合聚集函数和逻辑操作符是非常有用的： not_cancelled %>% group_by(year, month, day) %>% summarize( #...这让sum()与mean()变得非常有用，sum(x)可以计算x中TRUE的数目，mean()可以计算比例： # 多少航班在5点前离开 not_cancelled %>% group_by(year
掌握基本操作：学习如何插入、删除行/列，重命名工作表，以及基本的数据输入。 使用公式：学习使用Excel的基本公式，如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等，并理解相对引用和绝对引用的概念。...自定义排序：点击“排序和筛选”中的“自定义排序”，设置排序规则。 6. 筛选 应用筛选器：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮。 筛选特定数据：在列头上的筛选下拉菜单中选择要显示的数据。...错误检查：使用Excel的错误检查功能识别和修复常见错误。 函数库 使用Excel函数库：利用Excel提供的大量预定义函数进行复杂的数据处理。...sorted_data % arrange(desc(some_column)) 分组求和：使用group_by()和summarise()进行分组汇总。...grouped_data % group_by(group_column) %>% summarise(sum = sum(numeric_column)) 合并数据：使用
Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...df1的末尾 df1.append(df2) 第⼆个DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中，设置ignore_index = True可以避免这种情况。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据 多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...如果想要对每个分组应用多个函数，可以使用agg()方法，并传入一个包含多个函数名的列表，例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。...透视表是一种强大的数据分析工具，它可以快速地对大量数据进行汇总、分析和呈现。
read_excel("data/20230305/41564_2022_1270_MOESM5_ESM.xlsx", sheet = "Fig2b") head(df) 每一列单独统计频率...(group01) %>% summarise(value=sum(phylum_counts)) %>% ungroup() %>% mutate(group01=factor(group01..."Actinobacteriota"))) -> df01 df01 image.png 以上代码需要单独运行四次 这里统计的和论文中的内容有些出入...(group02) %>% summarise(value=sum(class_counts)) %>% ungroup() %>% mutate(group02=factor(group02...(group03) %>% summarise(value=sum(order_counts)) %>% ungroup() %>% mutate(group03=factor(group03
当在分组数据框上使用dplyr时，它们将自动“按组”应用。...例如，如果我们将完全相同的代码应用于按日期分组的数据框，我们会得到每个日期的平均延迟： by_day group_by(flights, year, month, day) summarise(by_day...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。...我们还没有谈到这种子集化，但你会在子集中了解更多。...这使得sum()和mean()非常有用：sum(x)给出x中的TRUE数，而mean(x)给出比例。 # How many flights left before 5am?
MySQL的行转列操作 在MySQL中，经常会遇到行转列和列转行的操作，今天来看看这种问题的解决办法，先来说说行转列。...1 case when操作方法 要实现上面的功能，我们需要进行分析，首先，我们需要生成三个列，分别是数学，语文和英语，然后给每个列中的值填入对应的数据。...(user_name)的操作，而group_by操作需要和一些聚合函数(MAX,MIN,AVG,SUM，COUNT等)进行搭配。...由于每条记录中只包含当前学科的成绩，其他学科的成绩为0，所以我们使用MAX函数和SUM函数的结果是相同的，但是不能使用AVG函数和MIN函数，这应该很好理解吧。...sum或者max的方法，最后一个列一定要使用sum的方法，因为我们要求的是总成绩，使用max的方法会导致取值变为分数最高的那个值。
在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...简介 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) “rowwise()和group_by()很像，本身不做任何操作，但是使用了rowwise之后，再和mutate()...: name [2] ## name m ## ## 1 Mara 3 ## 2 Hadley 4 rowwise()可以看做是group_by...rf % rowwise(id) 计算加和： rf %>% mutate(total = sum(c(w, x, y, z))) ## # A tibble: 6 × 6 ## # Rowwise...33 43 112 ## 5 5 14 24 34 44 116 ## 6 6 15 25 35 45 120 可以和列操作联合使用
例如，R 语言使用每种数据类型中的保留位组合，作为表示缺失数据的标记值，而 SciDB 系统使用表示 NA 状态的额外字节，附加到每个单元。...在所有可用的 NumPy 类型中保留特定的位组合，将产生各种类型的各种操作的大量开销，甚至可能需要 NumPy 包的新分支。...也就是说，附加了一个独立的布尔掩码数组的数组，用于将数据标记为“好”或“坏”。Pandas 可能源于此，但是存储，计算和代码维护的开销，使得这个选择变得没有吸引力。...取决于应用，你可能需要其中一个，因此dropna()为DataFrame提供了许多选项。...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。
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