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dplyr 数据操作 统计描述（summarise）

在R中,summary()是一个基础包中的重要统计描述函数,同样的在dplyr中summarise()函数也可以对数据进行统计描述. 不同的是summarise()更加的灵活多变,下面来看下summarise这个函数 summarise(.data, ...) 其灵活性和其他dplyr函数一样,主要在于条件的使用上 下面看些具体的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang",&quo…

SQL大数据操作统计

SQL大数据操作统计 1:select count(*) from table的区别SELECT object_name(id) as TableName,indid,rows,rowcnt FROM sys.sysindexes WHERE id = object_id('TableName') and indid in (0,1);…

dplyr 数据操作 常用函数（5）

继续来了解dplyr中的其他有用函数 1.sample() 目的是可以从一个数据框中,随机抽取一些行,然后组成新的数据框. sample_n(tbl, size, replace = FALSE, weight = NULL, .env = parent.frame()) sample_frac(tbl, size = 1, replace = FALSE, weight = NULL, .env = parent.frame()) 从参数来看,sample输入数据是tbl格式,size表示抽取…

dplyr 数据操作 常用函数（3）

接下了我们继续了解dplyr中有用的函数 1.if_else() if_else主要用于在数据做判断用 x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang","li","chen","zhao","song"), shuxue=c(89,85,68,79,96,53), yuwen=c(77,68,86,87,92,63), shengwu=c(8…

dplyr 数据操作 常用函数（1）

上面介绍完dplyr中,几个主要的操作函数后,我们再进一步了解dplyr中那些函数可能我们会经常要用到. 这里主要根据dplyr包作者的书籍目录来把它列出来. 1.add_rownames 添加行名称,把数据转换成列. add_rownames(df, var = "rowname") 下面来看个具体的例子 head(mtcars) add_rownames(mtcars,var="bl") 已经把原来的行数据转成列数据了. 2.between()函数可以用于选取数…

dplyr 数据操作 列操作（select / mutate）

在R中,我们通常需要对数据列进行各种各样的操作,比如选取某一列.重命名某一列等. dplyr中的select函数子在数据列的操作上也同样表现了它的简洁性,而且各种操作眼花缭乱. select(.data, ...) 参数主要在于如何添加条件.配合select()进行使用的函数有: starts_with()ends_with()contains()matches()num_range()one_of()everything() 配合以上这些函数,使得select()的使用更加的灵活. 除了选择列…

dplyr 数据操作 数据过滤 (filter)

在R的使用过程中我们几乎都绕不开Hadley Wickham 开发的几个包,前面说过的ggplot2.reshape2以及即将要讲的dplyr 因为这几个包可以非常轻易的使我们从复杂的数据操作中逃离,操作过程简洁,最重要的是数据结果也异常简洁. 首先我们来了解下第一个函数filter() filter(.data, ...) 参数很简单,只有data,即要操作的数据对象,其他都是数据操作条件. 下面看一些简单的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, nam…

dplyr 数据操作 常用函数（4）

接下来我们继续了解一些dplyr中的常用函数. 1.ranking 以下各个函数可以实现对数据进行不同的排序 row_number(x) ntile(x, n) min_rank(x) dense_rank(x) percent_rank(x) cume_dist(x) 具体的看些例子. x <- c(5, 1, 3, 2, 2, NA) x row_number(x) row_number是对数据大小进行编号排序,遇到重复值,排序继续加1,缺失值不计入 min_rank(x) min_rank…

dplyr 数据操作 常用函数（2）

继上一节常用函数,继续了解其他函数 1.desc() 这个函数和SQL中的排序用法是一样的,表示对数据进行倒序排序. 接下来我们看些例子. a=sample(20,50,rep=T)a desc(a) 在使用desc后是直接在数据前面加上一个负号,一般情况下配合arrange()函数一起使用,功能强大. 2.distinct() 跟SQL中distinct函数用法类似,提取重复数据中的唯一值,另外这个函数输入数据只支持tbl数据格式, 先把上面的向量a转化成tbl a<-tbl_df(a)dis…

dplyr 数据操作 数据排序 (arrange)

在R中,我们在整理数据时,经常需要对数据排序,以便数据增强数据的可读性. 下面我们来看下dplyr中的,arrange函数 arrange(.data, ...) 跟filter()类似,arrange()的参数也很简单,出来data外,余下的是排序条件. 下面来看些具体的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang","li","chen",&…