是一种数据操作技术,它可以对数据框或数据表的行和列表进行计算和转换。dplyr是一个强大的R包,提供了一组简洁、一致的函数,用于数据的筛选、变换、重塑和汇总。
对于行的映射,可以使用dplyr的mutate()函数。它可以在数据框或数据表中添加新的列,这些列可以基于现有列进行计算。例如,我们可以使用mutate()函数计算每个学生的总成绩和平均成绩:
library(dplyr)
# 创建一个包含学生成绩的数据框
scores <- data.frame(
student = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
math = c(90, 80, 85),
english = c(85, 90, 95),
science = c(95, 85, 90)
)
# 使用mutate()函数计算总成绩和平均成绩
scores <- scores %>%
mutate(total = math + english + science,
average = (math + english + science) / 3)
# 输出计算结果
print(scores)
对于列表的映射,可以使用dplyr的summarize()函数。它可以对数据框或数据表进行汇总计算,并返回一个包含汇总结果的新数据框。例如,我们可以使用summarize()函数计算每个学生的总成绩和平均成绩的平均值:
library(dplyr)
# 创建一个包含学生成绩的数据框
scores <- data.frame(
student = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
math = c(90, 80, 85),
english = c(85, 90, 95),
science = c(95, 85, 90)
)
# 使用summarize()函数计算总成绩和平均成绩的平均值
summary <- scores %>%
summarize(average_total = mean(math + english + science),
average_average = mean((math + english + science) / 3))
# 输出计算结果
print(summary)
对于这个问题,可以使用dplyr的mutate()函数和summarize()函数进行行和列表上的计算。
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参考链接:
腾讯云数据湖专题直播
云+社区沙龙online [技术应变力]
云+社区技术沙龙[第14期]
云+社区技术沙龙 [第31期]
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