通过使用lapply和dplyr跨多个列的分组列计算描述性统计数据(mean，sd，n)，从而得到NA值 - 腾讯云开发者社区

2.3 distinct 用来去除重复行，有时我们希望得到一个或若干个变量组合的所有不同值。...可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...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。...( list(avg = ~mean(.), std = ~sd(.)), na.rm=TRUE) %>% knitr::kable() 结合的好用函数 image.png n() 进行计数： >...CO2 %>% group_by(Type) %>% summarise( + count=dplyr::n(), + mean.uptake=mean(uptake, na.rm=TRUE)

10.9K3 0

R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...),2), LETTERS[4:6])] DT[, c("V1","V2") := NULL] 通过list的方式来更新了数据，以及使用null的方式来删除列。...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。（2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进：链式操作是啥意思呢？...3、.SD和.SDcols > DT[, lapply(.SD,sum), by=V2, + .SDcols = c("V3","V4")] V2 V3 V4 1: A -1.2727...SD只能在位置j中使用。 .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。

9.3K4 3

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示

①当处理分组数据的时候，你会希望得到一些按组别分类计算的不同统计量，比如均值和标准差等形成的一张表格。这里可以使用tapply()函数。...因此，计算数值向量组成的数据框中每个变量的均值可以如下操作： > lapply(thuesen,mean,na.rm=T) $blood.glucose [1] 10.3 $short.velocity...同样的方法，标准差和每组中变量的数目都可以计算得到： > tapply(folate,ventilation,sd) N2O+O2,24h N2O+O2,op O2,24h 58.71709 ...by()函数也是类似的，不同之处在于函数by()只能把整个数据框作为它的变量，不能使用mean，sd等函数，但是可以通过不同分组汇总。...01 直方图之前我们已经使用过hist()函数来得到一个简单的直方图，R可以根据数据选择合适的分割。同时也可以通过breaks来设定区间数量。

1.7K0 0

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

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...，一分多，多合一 Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接本次介绍变量汇总以及分组汇总。...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...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 %>% group_by...is.na(x)) ：返回非缺失值的梳理； n_distinct(x)：返回唯一值的数量。

2.5K6 0

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

##用lapply也可以，返回值是列表 > lapply(g,mean) $USA [1] 18.57292 $`non-USA` [1] 20.50889 ##分组结果 summary(g)...lapply函数可以对每组数据都执行同样的算法。Split和lapply两者结合可以实现本案例。 2.由于分组后的数据可以复用，因此本算法比aggregate性能更高。...##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。...data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...data.table比较简洁一步搞定，dplyr花了两步，不过也dplyr也可以通过%>%来实现一步搞定。%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。

20.9K3 2

R语言之数值型描述分析

epiDisplay 包的函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式的汇总输出，它将变量按行排列，把最小值和最大值放在最后两列以方便查看数据的全距。...cont.vars dplyr::select(birthwt, age, lwt, bwt) 接下来，先计算这 3 个变量的描述性统计量，然后按照母亲吸烟情况（smoke）分组考查描述性统计量。...如果直接使用 list(birthwt$smoke)，则上面分组列的名称将会是“Group.1”而不是“smoke”。...实际上，在第 3 章介绍的 dplyr 包里的函数 group_by( )和 summarise( )就能非常灵活地计算分组统计量。...例如： library(dplyr) birthwt %>% group_by(smoke) %>% summarise(Mean.bwt = mean(bwt), Sd.bwt = sd(bwt

2492 0

R in action读书笔记（5）-第七章：基本统计分析

通过sapply()计算描述性统计量 >mystatsna.omit=FALSE){ + if(na.omit) +x和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及五个最大的值和五个最小的值通过Hmisc包中的describe()函数计算描述性统计量: >describe(mtcars[...通过psych包中的describe()计算描述性统计量: > describe(mtcars[vars]) vars n mean sd median trimmed mad...使用by()分组计算描述性统计量： doBy包和psych包也提供了分组计算描述性统计量的函数，doBy包中summaryBy()函数的使用格式为： summaryBy(formula,data=dataframe...()函数可计算和describe相同的描述性统计量，只是按照一个或多个分组变量分层，使用psych包中的describe.by()分组计算概述统计量.

5533 0

（数据科学学习手札19）R中基本统计分析技巧总结

： 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计： > #挂载鸢尾花数据...is.na(x)] + m mean(x) + n <- length(x) + skew mean(x))^3/sd(x)^3)/n + kurt 计算描述性统计量：在psych包中，可以通过describe()来计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位数、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误差...同样地，在R中完成这个任务有若干种方法：利用aggregate()来对数据数组求描述性统计量： aggregate(data,by,fun)，其中data为待考察的数据所在的数据框，至少有两列，其中一列为分组依据的类别型数据...()函数来创建SPSS风格的二维列联表： CrossTable()函数有很多选项，可以做许多事情：计算（行、列、单元格）的百分比；指定小数位数；进行卡方、Fisher和McNemar独立性检验；计算期望和的残差

2.5K10 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。...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。...3.6.2 缺失值聚合函数遵循缺失值的一般规则：如果输入中有缺失值，那么输出也会是缺失值。好在所有聚合函数都有一个 na.rm参数，只需设置na.rm =TRUE，即可在计算前除去缺失值。...is_na())：对非缺失值的计数 n_distinct()：计算出唯一值的数量 count()：一个简单的辅助函数，用于只需要计数的情况 3.6.4 常用的摘要函数位置度量：median(x),mean...x[2] 和 x[length(x)] 相同，只是当定位不存在时（比如尝试从只有两个元素的分组中得到第三个元素），前者允许你设置一个默认值。

1K2 0

手把手教你R语言方差分析ANOVA

在R语言中，实现方差分析主要涉及到以下步骤：数据导入数据清洗ANOVA计算结果解析ANOVA评估首先，你需要一个数据集，其中包含至少一个分类变量（通常是因子类型）和一个或多个数值型变量。...在进行方差分析之前，你可能需要对数据进行一些预处理，例如处理缺失值（使用na.omit(), na.exclude(), na.fill()等函数）、转换数据类型（使用as.factor(), as.numeric...(N=n(), Means=mean(RR), SS=sum((RR - Means)^2), SD=sd(RR),...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。

6231 0

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

n列，.N（总列数，直接在j输入.N取最后一列）,:=（直接在data.table上添加列，没有copy过程，所以快，有需要的话注意备份），.SD输出子集，.SD[n]输出子集的第n列，DT[,....y求和 DT[, .N, by=x] #用by对DT 用x分组后，取每个分组的总行数 DT[, .SD, .SDcols=x:y] #用.SDcols 定义SubDadaColums（子列数据)，这里取出...函数画图，对于每个x的分组画一张图 DT[, m:=mean(v), by=x] #对DT按x列分组，直接在DT上再添加一列m,m的内容是mean(v)，直接修改并且不输出到屏幕上 DT[, m:=mean...(v), by=x] [] #加[]将结果输出到屏幕上 DT[,c("m","n"):=list(mean(v),min(v)), by=x][] # 按x分组后同时添加m,n 两列，内容是分别是mean...(y=max(y)), lapply(.SD, min)), by=x, .SDcols=y:v] #对DT取y:v之间的列，按x分组，输出max(y),对y到v之间的列每列求最小值输出。

5.9K2 0

「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和翻译下...), sd)) #> n x y #> 1 NA 1 4.041452 这里 n 变成 NA 是因为 n 是数值的，所以 across() 会计算它的标准差，3（常量）的标准差是...n, sd)) #> n x y #> 1 3 1 4.041452 其他动词到目前为止，我们聚焦于 across() 和 summarise() 的组合使用，但它也可以和其他「..._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和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...」的开发者们通过 across() 简化了「dplyr」对于一些数据复杂操作的处理逻辑，提高了整体的学习和使用效率，让我们使用者更关注于逻辑而非实现上。

2.4K1 0

Day-6 香波🐟

summarise()：汇总对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强summary(test)#区分base包里的summary和dplyr包里的summarise函数summarise(test..., mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差## mean(Sepal.Length) sd(Sepal.Length)##1...5.916667 0.8084965# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species)## # A tibble...unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接,演示数据来自生信星球1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录

1681 0

day6-白雪

引用于微信公众号生信星球须知R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。...#含有多个函数使用的代码以及方法R包的安装和加载镜像设置# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置> options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...) #dplyr下载的是一个安装包，解压在输，要不报错示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test dplyr 的五个基础函数mutate...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) #计算每组的 mean(Sepal.Length)和 sd(Sepal.Length))# A tibble: 3 × 3 Species...引用自微信公众号生信星球图片count统计某列的unique值计算数据对象（vector、dataframe）的unique独特值： unique函数从vector向量、dataframe 中删除重复项

9020 0

生信学习小组Day6笔记—Chocolate Ice

()：汇总结合group_by使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照...Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species) #test按照Species分组summarise(group_by(test, Species...),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))## # A tibble: 3 x 3## Species `mean(Sepal.Length)` `sd(Sepal.Length...两个实用技能管道操作管道操作是一种强大的工具，能够通过管道将数据从一个函数传给另外一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。...unique值count(test,Species)## # A tibble: 3 x 2## Species n## ## 1 setosa 2## 2 versicolor

7553 0

生信星球学习小组Day6-R包学习 Jerry

今天是学习小组学习的第6天，主要是学习了解R包 1. 安装和加载R包 R包是多个函数的集合 a....加载 library和require，两个函数均可，加载后才可以使用包整个流程的代码 options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差 ## mean(Sepal.Length) sd(Sepal.Length) ##...1 5.916667 0.8084965 # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) #管道上一个输出赋给了下一个输入 b. count统计某列的unique值 count(test,Species) ## # A tibble

2082 1

数据处理|R-dplyr

%in% c("setosa","virginica")) 3）变量筛选（列） select函数:可以通过指定列名选择指定的变量进行分析，得到的为选择的列。...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...Min ；Max Mean ；Median ；Var ；Sd等 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...Q：按品种分组，分别计算花萼宽度的均方差 summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width)) 8）连接操作符 dplyr包里还新引进了一个操作符,%...iris %>%group_by(Species) %>% summarise(sd=sd(Petal.Width)) #iris数据集，按Species分组，汇总Petal.Width的sd值， 9）

2K1 0

R：purrr包用于循环迭代

注意：此时的跳过是指的不对跳过的列执行函数mean，直接将其内容返回。...iris %>% map_at(1:4, mean) # 只对前四列计算mean 对于map_if而言可以使用.else参数控制跳过的列的执行函数。...4, n=1)、rnorm(mean=2, sd=5, n=2)、rnorm(mean=3, sd=6, n=3) #[[1]] #[1] 6.224277 # #[[2]] #[1] 12.32054...如果此时使用map系列函数，那么就会返回一个值为NULL的列表。...“积累”的操作，如累加、累乘： reduce(1:100, `+`) #[1] 5050 reduce(1:5, `*`) #[1] 120 有些时候，reduce是很方便的，比如可以使用它计算数据框的最大值和最小值

1.6K1 0

R语言小专题

(Sepal.Length)x定义为iris数据集——筛选出数据集中Sepal.Width大于3的值——将这些值的Sepal.Length和Sepal.Width列输出——从小到大排序三、条件语句和循环语句专题...）3）多个条件i=0if(i>0){print("+")}else if (i==o) {print("0")else if (i使用ifelse...testmean) #计算出每列的平均值Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width...[1] 33.5$z[1] 28.53）简化的隐式循环（由于lapply输出的格式也是列表不便于观看，因此可以使用sapply函数）sapply(test,mean) #输出形式是矩阵 x y...> NA 5 tony NA> group2 4.55）semi_join ()半连接（前一个数据中选出共同列名的值）semi_join(test1,test2

8683 0

R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0）

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。...$X2 na(list(X2=0)) 通过fill，可以将指定列中的缺失值替换为该缺失值所在行的上一行中的数据。...可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...使用统计相关参数计算列表内相关内容。如sum, mean, median, min, max。...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

2.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示

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

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

R语言之数值型描述分析

R in action读书笔记（5）-第七章：基本统计分析

（数据科学学习手札19）R中基本统计分析技巧总结

R数据科学|3.6内容介绍

手把手教你R语言方差分析ANOVA

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

「R」dplyr 列式计算

Day-6 香波🐟

day6-白雪

生信学习小组Day6笔记—Chocolate Ice

生信星球学习小组Day6-R包学习 Jerry

数据处理|R-dplyr

R：purrr包用于循环迭代

R语言小专题

R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐