https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise 5.6 通過summarise()進行分組概括 summarise()將數據框折疊為單行: 除非我們將它與group_by()配對 ...
在R中,summary 是一個基礎包中的重要統計描述函數,同樣的在dplyr中summarise 函數也可以對數據進行統計描述。 不同的是summarise 更加的靈活多變,下面來看下summarise這個函數 summarise .data, ... 其靈活性和其他dplyr函數一樣,主要在於條件的使用上 下面看些具體的例子 library dplyr x lt data.frame id : ...
2016-08-06 15:03 0 14884 推薦指數:
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise 5.6 通過summarise()進行分組概括 summarise()將數據框折疊為單行: 除非我們將它與group_by()配對 ...
上面介紹完dplyr中,幾個主要的操作函數后,我們再進一步了解dplyr中那些函數可能我們會經常要用到。 這里主要根據dplyr包作者的書籍目錄來把它列出來。 1、add_rownames 添加行名稱,把數據轉換成列。 add_rownames(df, var = "rowname ...
在R中,我們通常需要對數據列進行各種各樣的操作,比如選取某一列、重命名某一列等。 dplyr中的select函數子在數據列的操作上也同樣表現了它的簡潔性,而且各種操作眼花繚亂。 select(.data, ...) 參數主要在於如何添加條件。配合select()進行使用的函數 ...
在R的使用過程中我們幾乎都繞不開Hadley Wickham 開發的幾個包,前面說過的ggplot2、reshape2以及即將要講的dplyr 因為這幾個包可以非常輕易的使我們從復雜的數據操作中逃離,操作過程簡潔,最重要的是數據結果也異常簡潔。 首先我們來了解下第一個函數filter ...
在R中,我們在整理數據時,經常需要對數據排序,以便數據增強數據的可讀性。 下面我們來看下dplyr中的,arrange函數 arrange(.data, ...) 跟filter()類似,arrange()的參數也很簡單,出來data外,余下的是排序條件。 下面來看些具體的例子 ...
把以前在swirl課程學的基礎數據清洗操作重新整理一遍,主要包括: dplyr包中的select、filter、arrange、mutate、group_by、summarize函數,以及%>% 管道操算符(pip operation),“then”的意思。 tidyr包中 ...
數據描述性統計度量主要包括:集中趨勢和離散趨勢 1、集中趨勢 集中趨勢的度量主要包括:均值、眾數、中位數 均值擴展: (1) 帶權平均值: 權重反應的是樣本在總體樣本中的意義、重要性或出現的頻率。 帶權平均值主要用於應對不同樣 ...
1、加載數據 點擊查看代碼 2、修改索引 df.set_index("學校名稱",inplace= True) 3、查看數據量 df.size 4、數據排序 4.1將數據按照總分升序排列,並展示前20個學校 備注:也就是看倒數20名啦 點擊查看代碼 ...