這期內容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P怎么在R語言中使用dplyr包對數(shù)據(jù)進行處理,文章內容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
成都創(chuàng)新互聯(lián)長期為千余家客戶提供的網(wǎng)站建設服務,團隊從業(yè)經(jīng)驗10年,關注不同地域、不同群體,并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務;打造開放共贏平臺,與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為游仙企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站設計、成都網(wǎng)站制作,游仙網(wǎng)站改版等技術服務。擁有十多年豐富建站經(jīng)驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。1、數(shù)據(jù)篩選函數(shù):
#可使用filter()函數(shù)篩選/查找特定條件的行或者樣本
#filter(.data=,condition_1,condition_2)#將返回相匹配的數(shù)據(jù)
#同時可以多條件匹配multiple condition,當采用多條件匹配時可直接condition1,condition2或者condition1&condition2
#其他邏輯表達還有:==,>,>=等,&,|,!,xor(),is.na,between,near
#filter延展的相關函數(shù)filter_all()、filter_if()、filter_at()
#以iris數(shù)據(jù)集為例:
filter(.data=iris,Sepal.Length>3,Sepal.Width<3.5) filter(.data=iris,Sepal.Length>3,Species=="virginica")
輸出情況: 輸出情況:
#要使用filter_all()、filter_if()、filter_at()需要先去掉Species列(非數(shù)值型列)
iris_data<-iris%>% select(-Species)
#篩選所有屬性小于6的行
iris_data%>% filter_all(all_vars(.<6))
部分輸出情況:
#篩選任意一個屬性大于3的行
iris_data%>% filter_all(any_vars(.>3))
#篩選以sep開頭的屬性任一大于3的行
iris_data%>% filter_at(vars(starts_with("Sep")), any_vars(. >3))
#R中自帶數(shù)據(jù)集mtcars,篩選任意一個屬性大于150的行
filter_all(mtcars, any_vars(. > 150))
#篩選以d開頭的屬性任一可被2整除的行
filter_at(mtcars, vars(starts_with("d")), any_vars((. %% 2) == 0))
其他延展函數(shù) group_by_all、group_by_if、group_by_at(將在后續(xù)文章中解析)
group_by函數(shù)按照某個變量分組,對于數(shù)據(jù)集本身并不會發(fā)生什么變化,只有在與mutate(), arrange() 和 summarise() 函數(shù)結合應用的時候會體現(xiàn)出它的優(yōu)越性,將會對這些 tbl 類數(shù)據(jù)執(zhí)行分組操作 (R語言泛型函數(shù)的優(yōu)越性).
mtcars_cyl <- mtcars %>% group_by(cyl) mtcars_cyl %>% summarise( disp = mean(disp), hp = mean(hp) )
mtcars_vs_am <- mtcars %>% group_by(vs, am) mtcars_vs <- mtcars_vs_am %>% summarise(n = n())
可用的相關參數(shù)、邏輯:
? +, - 等等
? log()
? lead(), lag()
? dense_rank(), min_rank(), percent_rank(), row_number(), cume_dist(), ntile()
? cumsum(), cummean(), cummin(), cummax(), cumany(), cumall()
? na_if(), coalesce()
? if_else(), recode(), case_when()
相關延展函數(shù):transmute、mutate_all、mutate_if、mutate_at(后期文章分享)
mtcars %>% as_tibble() %>% mutate( cyl2 = cyl*3, cyl4 = cyl2+2 )
上述就是小編為大家分享的怎么在R語言中使用dplyr包對數(shù)據(jù)進行處理了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
文章題目:怎么在R語言中使用dplyr包對數(shù)據(jù)進行處理-創(chuàng)新互聯(lián)
本文網(wǎng)址:http://vcdvsql.cn/article30/ceogso.html
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