R: Group by条件+修改组列值
R: Group by条件+修改组列值是一种在R语言中对数据进行分组并修改组列值的操作。
在R语言中，可以使用group_by()函数对数据进行分组操作。该函数接受一个或多个变量作为参数，用于指定分组的条件。例如，如果我们有一个数据框df，其中包含了姓名(name)、性别(gender)和年龄(age)三个变量，我们可以使用group_by()函数按性别进行分组：
library(dplyr)
df <- data.frame(name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"),
gender = c("Female", "Male", "Male", "Male", "Female"),
age = c(25, 30, 35, 40, 45))
df_grouped <- df %>% group_by(gender)在上述代码中，我们使用了dplyr包中的group_by()函数对df数据框按性别进行了分组，并将结果保存在df_grouped中。
接下来，我们可以使用mutate()函数修改组列值。mutate()函数用于对数据进行变换操作，可以添加新的变量或修改已有变量。例如，我们可以将每个组的年龄(age)值加上10：
df_modified <- df_grouped %>% mutate(age = age + 10)在上述代码中，我们使用了mutate()函数将每个组的年龄值加上了10，并将结果保存在df_modified中。
这种操作在数据分析和数据处理中非常常见。通过分组和修改组列值，我们可以对数据进行更加精细和个性化的处理，以满足不同的需求。
在腾讯云的产品中，与R语言相关的云计算产品包括云服务器CVM、云数据库MySQL、云函数SCF等。这些产品可以提供稳定可靠的云计算基础设施和服务，支持R语言的运行和开发。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：
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如何循环在R中的列来创建情节？
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我有三栏的数据:年龄，性别和收入。
我想循环遍历这些列，并根据它们中的数据创建图。
我知道在stata中，您可以遍历变量，然后使用这些变量运行命令。然而，下面的代码似乎不起作用，是否有一种类似的方法来完成我想在R中做的事情？
groups <- c(df$age, df$gender, df$income)
for (i in groups){
df %>% group_by(i) %>%
summarise(n = n()) %>%
mutate(prop = n/sum(n)) %>%
ggplot(aes(y = prop,
浏览 2提问于2021-09-24得票数 1
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数据帧R中每组输出的汇总
r、dplyr、summary
(学生考试，请不要回答；)
大家好，
我对R有点陌生，我找不到解决我的问题的办法。
我的数据中有两列:性别和年龄。我想知道每个性别的平均年龄。
我希望这个答案是2乘2的桌子。
我试过的是：
我可以找到这两个组的平均值，但是R将它们作为列添加到我的dataframe中。
另外，我知道如何用我想要的结果制作一个表，但这当然不是用原始的数据集。
我要的是一张2x2的桌子：
AVG_age AVG_age
男21.2
女性21.5
下面是我的代码：
library(dplyr)
set.seed(13)
Sex <- sample(c("Male","Female&#
浏览 3提问于2020-09-02得票数 0
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使用dplyr向数据帧添加聚合列
r、dplyr
我试图使用dplyr将聚合列添加到数据帧中。下面是我所想到的一个例子：
gender <- c("male", "female", "male")
age <- c(25, 30, 56)
weight <- c(160, 110, 220)
mydata <- data.frame(gender, age, weight)
我将数据框架mydata按性别分组，然后进行汇总计算，以获得按性别划分的平均权重：
library(dplyr)
mydata <- group_by(mydata, gender)
mydat
浏览 2提问于2016-07-26得票数 2
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2回答
R dplyr按列X分组并汇总其余列
r、dplyr
我使用以下数据集作为示例：
Age Gender CarType Group Education
1 46 Male Sedan 1 BS
2 37 Male SUV 1 MS
3 47 Female Sedan 2 PhD
4 20 Male SUV 2 HS
5 41 Male SUV
浏览 19提问于2018-03-06得票数 3
2回答
我不知道如何解决这个问题。有人能帮我解决这个问题吗。
我的data.frame如下所示
Gender Age BMI
Male 20 18
Male 40 22
Female 30 19
Male 50 24
Female 28 21
我想得到data.frame如下所示
Age Range Male-BMI-Average Female-BMI-Average
0-25 ### ###
26-50 ### ###
我试着使用剪裁和dcast，但
浏览 3提问于2016-07-26得票数 1
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2回答
从数据帧中选择多个顶级组
r、dataframe、dplyr
有没有一种有效的方法从R中的数据帧中获取一些顶级组？例如：
exampleDf <- data.frame(
subchar = c("facebook", "twitter", "snapchat", "male", "female", "18", "20"),
superchar = c("social media", "social media", "social media", "gender",
浏览 2提问于2019-12-19得票数 2
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创建一个包含两个范畴变量和数值变量的轴心表
r、dplyr、pivot-table
我有以下假设数据
Region <- c("District A", "District B","District A","District A","District B")
Gender <- c("Male","Male","Female", "Male","Female")
Age <- c(20, 21, 23, 34, 22)
AmountSold <- c(50, 10, 20, 4, 12)
Reg
浏览 1提问于2021-06-03得票数 2
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我想按列的内容对数据框进行排序。使用sort()函数但不能获得排序后的数据帧
我有一个像姓名，年龄，性别这样的列的数据框架。我想要根据年龄对数据帧进行排序
我尝试了sort(data_info$Age)，它给出了正确的输出：
> my_sort <- sort(data_info$Age)
[1] 19 19 19 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 21 23
Levels: 19 20 21 23
现在想要根据年龄对完整的数据帧进行排序，所以使用：
> group_info_df[my_sort,]
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浏览 7提问于2019-07-08得票数 0
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双“和”SQL查询
sql、sqlalchemy
我正在处理下表的SQL查询：
product_id | type | value
1 | gender | female
1 | age | 1-10
2 | gender | female
2 | age | 1-10
3 | gender | male
3 | age | 11-20
4 | gender | female
4 | age | 11-20
5 | gender | male
5 | age | 1-10
产品(不同的表，product_id是外键)具有性别或年龄类型的属性。在性别=女性和年龄= 1-
浏览 2提问于2015-10-25得票数 0
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大家好，大家好，我正在寻找一种优雅的方法来将NA计算到我的数据集中：
Sex Age
M 20
M 21
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M NA
F 26
F 29
F NA
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males <- train[train[, "Sex"]=="male", ]
females <- train[train[, "Sex"]==
浏览 1提问于2018-11-30得票数 0
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如何交换R中两列子集中的值？
r、dataframe、tidyverse、tidyr、data-cleaning
我有一个数据，df，在R中包含一个性别列和一个年龄列。在数据清理过程中，我注意到一些值的年龄和性别发生了变化，因此数据看起来如下：
SequenceNo Sex Age
1. sequence1 Male 65
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3. sequence3 21 Male
4. sequence4 Female 12
我知道我可以逐行并手动分配正确的值来修复数据，但是是否有一个简单的统一解决方案可以只翻转数据不匹配的行呢？
浏览 3提问于2021-08-24得票数 2
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Tidyverse组函数用于总结？
r、dplyr、summarize
我注意到，当使用带有汇总的group_by语句时，我会收到一个警告：“重组被.groups参数覆盖”。我在网上找到了一篇文章，它似乎表明group_by语句不再是必要的--一篇只需要包含一个带有总结的组论点的文章。我想弄清楚如何使这一工作，因为我准备一个在线教程的学生，和代码越少越好。但对我来说，这不管用。下面是我的Reprex。我只是想知道每个性别的平均年龄
library(tidyverse)
femaledata <- data.frame(age = rnorm(n=5, mean = 29, sd = 4), gender = "female")
maleda
浏览 2提问于2020-08-04得票数 0
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动态生成数据帧值列名
r、dplyr、purrr
我试图在列中获得一个值，将其设置为列名。冒号之前的字符应该是列名。
df = cbind.data.frame(
id = c(1, 2 ,3, 4, 5),
characteristics_ch1 = c("gender: Female", "gender: Male", "gender: Female", "gender: Male", "gender: Female"),
characteristics_ch1.1 = c("Thing One: a", "Th
浏览 0提问于2018-03-08得票数 0
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随机抽样R中没有重复的行的百分比
r、sample
我有年龄和性别特征的人口数据，我正在尝试根据其他数据填充另一列的就业类型。我已经使用' sample‘选择了一个兼职人口的样本，然后我会将这个数据添加为一个新的列，但我还没有弄清楚如何确保这些被选中的人不会在下一个样本中被重新选择为不同的就业类型。
目前，我有以下针对某一年龄段的23%男性的数据：
PT=my.df[sample(which(my.df$Age=="15" & my.df$Gender=="Male"), round(0.23*length (which(my.df$Age=="15" & my.df$Ge
浏览 0提问于2015-10-26得票数 0
2回答
如何消除for循环中的最大值以满足特定的条件？
r、dplyr
我有这个数据框：age <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) gender <- c("M","F") df <- data.frame(age, gender) 创建：average <- df %>% group_by(gender) %>% summarise(average_age = mean(age)) 我得到了： gender average_age
F 6
M 5 如何迭代女性的年龄并消除最大值以获得average_age < 4？事实上，我有一个更大
浏览 28提问于2020-04-30得票数 0
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根据标准总结两行之间的值
r、dplyr、sum、row、mutate
我有这个数据
在“年龄”列中的值需要根据整个大小范围进行汇总，即现在的数据框架如下所示：
Size Age 1 Age 2 Age 3
[1] 8 2 8 5
[2] 8.5 4 7 9
[3] 9 1 11 45
[4] 9.5 3 2 0
但我想要这个
Size Age 1 Age 2 Age 3
[1+2] 8 6 15 16
[3+4] 9 4
浏览 2提问于2022-11-18得票数 1
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使用将等式应用于引用表的函数填充dataframe列。
r、dataframe、dplyr、purrr
假设你想用Z评分来计算一个病人的体重指数离人口中位数有多远。这是根据患者的BMI加上三个年龄和性别的因变量计算的。这三个变量是在一个表中查找的。
因此，我创建了一个以年龄、性别和体重指数为输入的函数。它使用性别来找到合适的表(男性或女性)，年龄在该表中找到合适的行，然后在计算中使用BMI，其中包含了您刚刚查找到的特定年龄和性别的变量。当我手动将数据输入到函数中时，我的函数可以工作，但我想不出的是，如何迭代地遍历数据帧中的每一行来应用我的函数，使用数据帧中其他特定行的列作为输入。
为了简单起见，我只使用以下两个与年龄和性别相关的变量( BMI中位数和乘数)。
### make master da
浏览 3提问于2021-06-23得票数 1
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群群最小的熊猫群
python、python-2.7、pandas、grouping
我有一个数据df的形状(45万，15)，包含关于用户的信息，每一行是一个不同的用户，有13个特征(年龄，性别，家乡……)和一个布尔变量，不管用户是否有一辆汽车。
我想重组我的用户，以找出哪些组拥有最多的汽车，但我需要保持至少2500名用户在一个组，以保持它的统计相关性。
test= df.groupby(['Gender'])
test.size() # check the groups size
性别女性150000男性300000 dtype: int64
到目前为止，我已经有超过2500用户的团体。所以我有了另一个分组标准：
test2= df.groupby([
浏览 5提问于2017-01-30得票数 3
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将NA替换为基于与另一列匹配的行子集的平均值？
r、dataframe
我有数据，每一行都包含一个人的性别和体重(以磅计)：
genders <- c("FEMALE", "FEMALE", "FEMALE", "FEMALE", "FEMALE", "MALE", "MALE", "MALE", "MALE")
weights <- c(110.0, 120.0, 112.0, NA, NA, 190.0, 202.0, 195.0, NA)
df <- data.frame(gender=gende
浏览 3提问于2016-07-31得票数 4
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让你的统计学家高兴: Stata对R学生的t-测试
r、statistics、stata、data-science
第一章:按性别分列的平均年龄
我与流行病学家和统计学家一起工作，他们对他们的统计输出有着非常具体的要求，而且我经常无法在R中复制完全相同的东西(我们的流行病学家在Stata的工作)。
让我们从一个简单的例子开始，学生的t测试。我们感兴趣的是，平均年龄的差异，在第一次诊断和置信区间。
1)在R中创建一些示例数据
set.seed(41)
cohort <- data.frame(
id = seq(1,100),
gender = sample(c(rep(1,33), rep(2,67)),100),
age = sam
浏览 2提问于2018-07-27得票数 2
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