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 =...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？...在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...在data.table行操作跟data.frame很像，可以data[1,]就可以获得第一行的数据，同时也可以用，data[1]来获得行信息，这个是data.table特有的。
dplyr包实现数据的清洗处理，包括数据整合、关联、排序、筛选、汇总、分组等。...data(iris) #本文使用iris示例数据集。 2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...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...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）...11）数据合并 dplyr包中也添加了类似cbind()函数和rbind()函数功能的函数，它们是bind_cols()函数和bind_rows()函数。
加载 library和require 使用一个R包需先安装再加载 library(dplyr）dplyr五个基础函数mutate(),新增列——mutate(test, new = Sepal.Length...*Sepal.Width)要修改的数据框的名称将创建的新变量的名称将分配给新变量的值select()按列筛选select(test,1)#筛选test中的第一列select(test,c(1,5))#筛选...test中的第一列和第五列select(test,Sepal.Length)#筛选test中名为Sepal.Length的一列按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width...> 5 )#筛选名为setosa同时Sepal.Length > 5的行filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))#筛选test中有"setosa...) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))count统计某列的unique值count(test,Species)dplyr处理关系数据
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...包 #dplyr中基本函数 filter——数据筛选（筛选观测值，行） filter(Hdma_dat,pclass == 1) ###################################...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。...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。...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。
") library(dplyr) 示例数据采用内置数据集iris的简化版 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 二、dplyr五个基础函数 1.mutate(),新增列...== "setosa") ## 筛选条件是Species == "setosa" filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )##在第一行代码的基础上增加一个筛选条件...，要同时满足这两个筛选条件 filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))##筛选条件是 Species == "setosa"以及Species...== "versicolor",只要满足其中一个筛选条件就能被筛选 4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序 从小到大排序： arrange(test, Sepal.Length)...), sd(Sepal.Length)) 2：count统计某列的unique值 count(test,Species) 四、dplyr处理关系数据 test1 <- data.frame(x = c(
dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...，包括大小写按列名筛选filter()筛选行arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc...sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差eg:先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species...+ shift + M)同时执行三件事（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连inner_join,取交集左连left_join...，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数函数和R包的学习方式快速查看函数帮助文档?
)以dplyr包为例 官方包的文档dplyr示例数据test % select(1:3)# 筛选iris数据集的第一到第三列...(2)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)iris %>% select(Species, Sepal.Length)3.filter()筛选行/返回具有匹配条件的行可以按照某分类变量的值进行数据筛选.../按变量排列行arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序mtcars %>% arrange(cyl, disp)5.summarise()：汇总，对数据进行汇总操作,结合...group_by使用实用性强\ 将多个值减少到单个值summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length的平均值和标准差
install.packages("dplyr")#安装R包`library(dplyr)#`加载函数dplyr五个基础函数test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]#示例数据直接使用内置数据集...iris的简化版1.mutate(),新增列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)图片2.select(),按列筛选(1)按列号筛选select(test...,1)select(test,c(1,5))select(test,Sepal.Length)图片(2)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)vars...<- c("Petal.Length", "Petal.Width")select(test, one_of(vars))图片3.filter()筛选行filter(test, Species == "...包即可用管道符号）图片2：count统计某列的unique值count(test,Species)图片dplyr处理关系数据
")library(dplyr)dplyr五个基础函数1.mutate()，新增列test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] #如果你的目的是选择 iris 数据集的第 1-...2 行，第 51-52 行和第 101-102 行的所有列，你需要使用逗号 , 在子集选择中明确区分行和列。...)按列筛选（1）按行号筛选select(test,1) #test的第一行所有数据select(test,c(1,5)) # select(test,Sepal.Length)（2）按照列名筛选select...4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length) #按照Sepal.Length的值，重排列行，默认从小到大排序arrange(test,...(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))2:count统计某列的unique值dplyr处理关系数据 将两个表进行链接test1 <- data.frame(x =
按列筛选按列号筛选select(test,1)#选择第一列select(test,c(1,5))#选择第1和第5列按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)...数据框是一种二维的表格结构，其中包含了多个变量(字段)和观测值(行)。在进行数据分析时，有时我们只对数据框中的特定字段感兴趣，而不需要使用所有的字段。...filter()#筛选行filter(test, Species == "setosa")#选择物种名为setosa的行filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length...setosa","versicolor的行#%in%判断前面一个向量内的元素是否在后面一个向量中，返回布尔值。...计算Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)#先按照Species分组summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length
今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...:102),] 这里的“,”怎么理解呢，在我们上一期推文中提到，提取元素时z[x,y]指代提取z中第x行，第y列，如果我们只需要提取行，则应该写作z[x,],同理，如果只需要提取列，应该写作z[,y]...() 按列筛选 1)按列号筛选 select(test,1) select(test,c(1,5)) #提取第一列和第五列 由上图可以看出直接提取也是可以的 2)按列名筛选 select(test..., Petal.Length, Petal.Width) 3.filter() 筛选行 filter(test, Species == "setosa") filter(test, Species...group_by(test, Species) #按照Species分组 # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 summarise(group_by(
这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。.../tidyr 数据管理 2.1 filter 使用逻辑条件对行筛选。...，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。
以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过，从这个入手，又能学习到新东西真不错。...2.12.select(),按列筛选select(test,3) #筛选第3列内容select(test,c(1,3)) #筛选1、3列内容select(test,Sepal.Length) #筛选列名为..., one_of(vars)) #筛选vars的数据2.3filter()筛选行filter(test, Species == "setosa") #筛选行内容有setosa的数据filter(test...("setosa","versicolor")) 3#筛选行内容有setosa、versicolor的数据，这个 %in%不知带什么含义操作方法，我推测和vars赋值的含义差不多。...3.2count统计某列的unique值count(test,Species)四、dplyr处理关系数据首先先手动输入两个test的表格test1 <- data.frame(x = c('b','e'
")示例数据 test % (cmd/ctr + shift + M)3.2 count统计某列的unique值count(test,Species
Day6-2023.12.02学习R包-dplyr是R中用来进行数据操作的一个包,提供了一些功能强大，易于使用的函数，这些函数对于数据探索分析和数据操作而言非常实用，dplyr主要用于数据清理，包括重命名...")或者 BiocManager::install(“包”)安装包library(dplyr) 加载包 library函数是加载和使用R语言中的函数库和扩展包二、dplyr的五个基础函数mutate(...filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )；filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor")) 筛选行...) 按照Species分组summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))计算每组Sepal.Length的平均值和标准差三...、dpylr的两个实用技能管道操作符：管道符 %>% ，符号左侧表示数据的输入，右侧表示下游数据处理环节count统计某列的unique值四、dplyr处理关系数据（即将2个表进行连接）1.內连inner_join
从该文件读取和分析输入，直到到达文件的结尾，然后在选定的环境中按顺序解析表达式。简单来讲，library更像装载，require不会报错，source装载的方式则不太一样。...，然后可以用select筛选列、filter筛选行filter(test, Species == "setosa")filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length...Sepal.Length))summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))summarise可以配合group使用，第二行代码即是先将数据按...species分组，再计算均值和标准差同时，对于这样一组简单的数据，用管道操作也可以达成相同的目的，但是更有趣test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))跑出来会发现两个代码得出的数据是一样的，但是管道操作(%>%)在复杂的数据中起到更亮眼的作用简单的统计命令count(test,Species
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包，它提供了许多功能强大且易于使用的函数，包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。...这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。...(dplyr) 二、首先创建示例数据框 仍直接使用内置数据集iris，并简化 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 三、dplyr基础函数 1、filter()筛选行...)) select(test,Sepal.Length) (2)按列名筛选 select(test, Petal.Length, Petal.Width) vars <- c("Petal.Length...Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length
")library(dplyr)示例数据使用- 使用内置数据集iris的简化版test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]dplyr包的基本使用1. mutate函数，新增列：...mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)2. select(),按列筛选- 按列号筛选：select(test,1)select(test,c(1,5...Petal.Width")select(test, one_of(vars))3. filter()筛选行filter(test, Species == "setosa")filter(test, Species...# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(...(test,Species)dplyr包处理关系数据1.
②利润->行,订单日期->列，选择整个视图，点击年(订单日期)可上/下钻 ? 这样的一个分层结构对于维度之间的重新组合有非常重要的作用。上钻（+）和下钻（-）是导航分层结构最有效的方法。...创建分组也有两种方式： ①右键点击组->创建->组 ②直接在图形中点击右键->组 ②创建分组：右键组->编辑组->自定义拖放，遇到几个需同时进行的按Ctrl，查找可以精准匹配 ?...2、复杂点的数据集： 步骤：在①的基础上加上：市场和细分市场->列，利润->颜色->编辑颜色(两色、倒序) ? ②选取负利润国家->右键->创建集->自定义名称 ?...右键负利润产品->在集内显示成员。 ? 方法2、步骤①：右键产品名称->创建->集->顶部->按字段->顶部(100)->数量 ? ②销售额->列，销售TOP100->行。...5、在筛选器中创建数据集 步骤： ①地区->筛选器->选择(西亚/南亚/东亚/东南亚/中亚) ? ②右键筛选器中的地区->创建集->命名为亚洲地区 ?
(),新增列mutate(test,new=Sepal.Length*Sepal.Width)2.select(),按列筛选按列号筛选select(test,1)select(test,c(1,5))select...(test,Sepal.Length)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width...")select(test, one_of(vars))3.filter(),筛选行filter(test, Species == "setosa")filter(test, Species == "setosa...group_by(test, Species) # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差summarise(group_by(test, Species),mean...,Species)dplyr处理关系数据即将两个表进行连接test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), z = c("A","B","C",'D'))test2
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