首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

summarize()中有没有一个R函数可以计算两个变量重合的数量?

在R语言中,可以使用intersect()函数来计算两个变量重合的数量。intersect()函数返回两个向量中共同出现的元素。以下是该函数的使用示例:

代码语言:txt
复制
# 创建两个向量
vec1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
vec2 <- c(3, 4, 5, 6, 7)

# 使用intersect()函数计算重合的数量
intersection <- intersect(vec1, vec2)
count <- length(intersection)

# 打印结果
print(count)

输出结果为3,表示两个向量中有3个元素是重合的。

关于R语言的更多函数和用法,可以参考腾讯云提供的R语言开发文档:R语言开发

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R数据科学|3.6内容介绍

于是这首童谣可以如下表示,这种方法最大缺点是,你必须为每个中间结果建立一个变量,在很多情况下,比如在本例中,这些变量其实是没有什么实际意义,你还必须使用数字后缀来区分这些变量: foo_foo_1...3.6.2 缺失值 聚合函数遵循缺失值一般规则:如果输入中有缺失值,那么输出也会是缺失值。好在所有聚合函数都有一个 na.rm参数,只需设置na.rm =TRUE,即可在计算前除去缺失值。...is_na()):对非缺失值计数 n_distinct():计算出唯一值数量 count():一个简单辅助函数,用于只需要计数情况 3.6.4 常用摘要函数 位置度量:median(x),mean...x[2] 和 x[length(x)] 相同,只是当定位不存在时(比如尝试从只有两个元素分组中得到第三个元素),前者允许你设置一个默认值。...3.6.5 按多个变量分组 当使用多个变量进行分组时,每次摘要统计会用掉一个分组变量

1K20

R&Python Data Science 系列:数据处理(3)

)区别在于:对某(几)列作用几个函数summarize()需要几个函数依次作用于对应列,而summarize_each()将几个函数以列表形式作为第一个参数,作用于后面的列: Python实现 ##...注意:R语言中没有summarise_each(),但是summarise_all()有相同处理方式。...R语言中窗口函数可以查看: 【R语言】窗口函数系列一:排名窗口函数R语言】窗口函数系列二:偏移窗口函数R语言】窗口函数系列三:聚合窗口函数R语言】窗口函数系列四:分布窗口函数 3.1...4 聚合函数 聚合函数是对某一列数据,使用分组函数和排序函数进行处理之后(可以省略),使用聚合函数,返回一个值。...5 总结 数据处理1-3,主要介绍了Python中dfply和R中dplyr包中数据处理函数,几乎满足数据预处理中筛选变量、衍生变量以及计算一些统计量需求。

1.3K20
  • 教你几招R语言中聚合操作

    R语言中提供了几种实现数据聚合常用函数,它们分别是基于stats包中aggregate函数、基于sqldf包中sqldf函数以及基于dplyr包中group_by函数summarize函数。...; by:指定分组变量,必须以列表形式传递,如by = list(variable); FUN:指定分组聚合统计函数可以R自带函数可以是用户自定义函数;......基于sqldf函数聚合 ---- 尽管aggregate函数可以非常方便地实现数据分组聚合,但是它存在两方面的缺点,一个是无法直接对数据集中单个数值型变量使用不同聚合函数(除法FUN为自定义函数...基于group_by和summarize函数聚合 ---- 结合dplyr包中group_by函数summarize函数实现数据分组聚合可以避开aggregate函数和sqldf函数一些缺点,...其中group_by函数用于指定分组变量summarize函数用于指定具体聚合过程,关于这两个函数用法及参数含义如下: group_by(.data, ..., add = FALSE) .data

    3.3K20

    R」数据操作(七):dplyr 操作变量与汇总

    使用mutate()添加新变量 除了选择已存在列,另一个常见操作是添加新列。这就是mutate()函数工作了。 mutate()函数通常将新增变量放在数据集最后面。...有很多函数可以结合mutate()一起使用来创造新变量。...这些函数一个关键属性就是向量化:它必须使用一组向量值作为输入,然后返回相同长度数值作为输出。我们没有办法将所有的函数都列举出来,这里选择一些被频繁使用函数。...幸运是,所有的聚集函数都有na.rm参数,它可以计算之前移除缺失值。...有用汇总函数 仅仅使用均值、计数和求和这些函数可以帮我做很多事情,但R提供了许多其他有用汇总函数: 位置度量 我们已经使用过mean()函数求取平均值(总和除以长度),median()函数也非常有用

    2.6K20

    Rust学习笔记之泛型、trait 与生命周期

    ("r: {}", r); } 「外部作用域」声明了一个没有初值变量 r,而「内部作用域」声明了一个初值为 5 变量 x。在内部作用域中,我们尝试将 r 值设置为一个 x 引用。...接着在内部作用域结束后,尝试打印出 r 值。这段代码不能编译因为 r 引用值在尝试使用之前就离开了作用域。 变量 x 并没有 “存在足够久”。其原因是 x 在到达内部作用域结束时就离开了作用域。...这就意味着 r 可以引用 x:Rust 知道 r引用在 x 有效时候也总是有效。 ---- 函数泛型生命周期 编写一个函数,返回两个字符串 slice 中较长一个。...main 函数创建了一个 ImportantExcerpt 实例,它存放了变量 novel 所拥有的 String 一个句子「引用」。...如果编译器检查完这三条规则后仍然存在没有计算出生命周期引用,编译器将会停止并生成错误。这些规则适用于 fn 定义,以及 impl 块。 第一条规则是「每一个是引用参数都有它自己生命周期参数」。

    1.6K20

    R︱高效数据操作——data.table包(实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并)

    data.table包提供了一个非常简洁通用格式:DT[i,j,by],可以理解为:对于数据集DT,选取子集行i,通过by分组计算j。...同时设置两个key变量方式,也是可以。 查看数据集是否有key方式: key(data) #检查该数据集key是什么?...在筛选列变量数据,也可以与%in%集合运算联用(集合运算见博客:R语言︱集合运算)。...DT数据集按照x分组,然后计算v变量和、最小值、最大值。 (2)dplyr函数利用%>%(链式操作)来改进: 链式操作是啥意思呢?...%>%功能是用于实现将一个函数输出传递给下一个函数一个参数。注意这里,传递给下一个函数一个参数,然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和过程中,还是挺有用

    8.6K43

    Power BI: 理解SUMMARIZE

    SUMMARIZE执行两个操作:按列分组和添加值列。使用SUMMARIZE对表进行分组是一个安全操作,而使用SUMMARIZE添加新列可能会导致难以调试意外结果。...这表明 Sales[Quantity] 正在被主动筛选,即使它没有出现在 groupby 列中任何地方。...函数进行新建列计算时,一定要注意它筛选器并不仅仅是集群标头,它包含表上所有列。...2 行上下文和筛选上下文 SUMMARIZE 一个方面是它是 DAX 中唯一同时创建行上下文和筛选上下文函数。...在评估新列期间,SUMMARIZE 对集群进行迭代并生成: 包含簇头行上下文; 一个筛选上下文,包含集群中所有列,包括集群标题。 这种独特行为给本来就很复杂函数增加了一些混乱。

    95530

    生信代码:数据处理( tidyverse包)

    在Rstudio中加载tidyverse包,可以看到该包下有8个子包,著名ggplot2包即是其中一个子集,我们先着重讲一下数据处理有关包——dplyr包。...()主要用于统计,往往与其他函数配合使用,比如计算所有同学考试成绩均值: df %>% filter(type=="english")%>% summarize( mean_english...==mean(score) sd_english=sd(score) ) ##summarize返回一个数据框,如果后续要使用到,需要保存下来 5 arrange...() R base包中涉及到排序包括 sort(),rank(),order(),而在dplyr包中与排序相关是arrange()包,默认是从高到低进行排序,如果变换排序顺序则可以使用-(变量)或者...,例如对于我们本文中数据框,我们如果对个人或者科目感兴趣的话,可以使用group_by(name或者type),然后利用summarize函数可以求出分类之后各个统计值。

    2K10

    BI技巧丨粒度切换

    [1240] 白茶在很久之前,写过关于笛卡尔积两个函数。 GENERATE函数与CROSSJOIN函数。 传送门:《笛卡尔积》 那么这两个函数之间具体区别是什么呢?在实际用途中区别呢?...本期白茶来解释一下二者之间核心点:上下文传递问题。 [1240] 在微软官方介绍中并未提及两个函数区别。 但是从语法上看GENERATE参数只能是两个,CROSSJOIN参数可以是多个。...但是实际使用上,二者还有一个核心关键点,就是GENERATE函数可以传递第一参数上下文,而CROSSJOIN函数不能传递第一参数上下文。...1.首先是利用输入模式,直接输入了三个时间粒度标识字段作为第一参数; 2.然后利用SUMMARIZE函数生成一个表,添加了“数据列”和“索引列”; 3.SUMMARIZE函数利用GENERATE函数传递第一参数上下文功能...首先是GENERATE这个函数本身只有两个参数,那么进行上下文传递时候,可以说已经被划定范围了,这样的话虽然代码计算速度慢,但是会有结果。

    46220

    R 数据整理(七:使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0)

    2.8 mutate 可以为数据框计算变量,返回含有新变量以及原变量新数据框: mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) > head(test,...扁平(两个维度对应一个数据)。...R 数据整理(六:根据分类新增列种种方法 1.0) 其他函数 slice dplyr 包函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号行子集,正序号表示保留,负序号表示排除。...比如,需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然,如果有许多变量计算不止一个统计量,就需要人为地将每一个变量一个统计量单独命名。...nest 和 unnest 函数可以将子数据框保存在 tibble 中,可以将保存在 tibble 中子数据框合并为一个大数据 框。

    10.9K30

    R语言中非线性分类

    可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现非线性方法,每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题准备。 本文中所有方法都使用了数据集包中随R提供虹膜花数据集。...神经网络 神经网络(NN)是接收输入并将结果传递到传递输出计算单元图形,这些单元被排序成层,以便将输入矢量特征连接到输出矢量特征。...通过训练(如反向传播算法),神经网络可以被设计和训练来模拟数据中基础关系。 这个配方演示了虹膜数据集上一个神经网络。...") # summarize accuracy table(predictions, iris$Species) 详细了解kernlab软件包中ksvm函数。...朴素贝叶斯 朴素贝叶斯使用贝叶斯定理来模拟每个属性与类变量条件关系。 这个配方演示了基于虹膜数据集上朴素贝叶斯。

    1.8K100

    独家 | 机器学习中四种分类任务(附代码)

    最后,使用数据集中输入变量创建散点图,并根据每个点所属类别对点进行着色。 我们可以看到所有数据明显被分为两部分。 ? 多类别分类 多类别分类是指具有两个以上类别标签分类任务。...与二分类不同,多分类没有正常和异常结果概念。相反,样本被分类为属于一系列已知类别中一个。 在某些问题上,类标签数量可能非常大。例如,模型可以预测照片属于脸部识别系统中成千上万脸中一个。...涉及预测单词序列问题,例如文本翻译模型,也可以视为一种特殊类型多类别分类。要预测单词序列中每个单词都涉及一个多类别分类,其中词汇大小定义了可以预测类别数量,其大小可能是成千上万个单词。...我们可以使用make_blobs()函数生成一个合成多分类数据集。 下面的示例生成一个数据集,其中包含1,000个样本,这些样本属于三个类之一,每个类具有两个输入特征。...我们可以使用make_classification()函数生成一个合成不平衡二分类数据集。 下面的示例生成一个数据集,其中包含1000个样本,这些样本属于两类之一,每个类具有两个输入特征。

    1.3K20

    R语言 分组计算,不止group_by

    最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解mtcars数据集带大家学习一下R语言中分组计算(操作)。...目录 1 dplyr包中group_by联合summarize 1.1 group_by语法 1.2 summarise语法 1.3 group_by和summarise单变量分组计算 1.4...,可以一个可以是多个,多个的话以逗号分割group_by(mtcars, vs, am) 1.2 summarise语法 data为数据集,如果data被group_by定义分组,则根据分组变量分组计算......为计算函数可以一个可以是多个,多个的话以逗号分割summarise(data,disp = mean(disp),hp = mean(hp)) summarise计算函数Useful functions...(group, sex)" ...为计算函数可以一个可以是多个, 2.2 ddply分组计算示例 > library(plyr); library(dplyr) > dfx <- data.frame

    8.2K50

    机器学习中不平衡数据集分类模型示例:乳腺钼靶微钙化摄影数据集

    我相信这是同一个数据集,尽管我无法解释输入特征数量不匹配现象,例如我们数据集中只有6个输入数据,而原始论文中有7个。 我们还可以为每个变量创建直方图来观察输入变量分布,下面列出了完整示例。...我们可以看到,这些变量有不同取值范围,而且大多数变量都是指数分布,例如,大多数情况下变量只占据直方图一列,而其他情况下则留下一个长尾,而最后一个变量则似乎具有双峰分布。...我们将使用roc_auc_score()函数计算AUC来评估和比较模型效果。 我们可以定义一个函数来加载数据集,并将列拆分为输入和输出变量。我们将类标签重新编码为0和1。...例如,下面更新get_models()函数定义了要在数据集上进行计算三种算法代价敏感版本。...... # fit the model pipeline.fit(X, y) 拟合完成后,我们可以调用*predict()*函数来对新数据进行预测。函数将返回0(意味着没有癌症)或1(意味着癌症)。

    1.6K30

    分组统计你只想到group_by操作吗?

    最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解mtcars数据集带大家学习一下R语言中分组计算(操作)。...目录 1 dplyr包中group_by联合summarize 1.1 group_by语法 1.2 summarise语法 1.3 group_by和summarise单变量分组计算 1.4...,可以一个可以是多个,多个的话以逗号分割group_by(mtcars, vs, am) 1.2 summarise语法 data为数据集,如果data被group_by定义分组,则根据分组变量分组计算......为计算函数可以一个可以是多个,多个的话以逗号分割summarise(data,disp = mean(disp),hp = mean(hp)) summarise计算函数Useful functions...(group, sex)" ...为计算函数可以一个可以是多个, 2.2 ddply分组计算示例 > library(plyr); library(dplyr) > dfx <- data.frame

    98730

    【技术分享】二分k-means算法

    1 二分k-means步骤   二分k-means算法是k-means算法改进算法,相比k-means算法,它有如下优点: 二分k-means算法可以加速k-means算法执行速度,因为它相似度计算少了...能够克服k-means收敛于局部最小缺点   二分k-means算法一般流程如下所示: (1)把所有数据初始化为一个簇,将这个簇分为两个簇。...minDivisibleClusterSize值如果大于等于1,它表示一个可切分簇最小点数量;如果值小于1,它表示可切分簇数量占总数最小比例,该值默认为1。...summarize方法计算误差平方和,我们来看看它实现。...这里计算聚类代价函数公式如下所示: 2.png   获取第一个簇之后,我们需要做就是迭代分裂可分裂簇,直到满足我们要求。

    1.2K40

    如何用Python计算特征重要性?

    可以一个领域专家解释,并且可以用作收集更多或不同数据基础。 特征重要性得分可以帮助了解模型 大多数重要性得分是通过数据集拟合出预测模型计算。...1. (1000, 10) (1000,) 回归数据集 我们将使用make_regression()函数创建一个用于测试回归数据集。...我们将在数据集中拟合出一个模型以找到系数,然后计算每个输入特征重要性得分,最终创建一个条形图来了解特征相对重要性。...3.1线性回归特征重要性 我们可以在回归数据集中拟合出一个LinearRegression模型,并检索coeff_属性,该属性包含为每个输入变量(特征)找到系数。...可以通过permutation_importance()函数(以模型和数据集为参数)和评分函数进行随机排序特性选择。

    4.8K21

    机器学习中最常见四种分类模型

    接下来,让我们仔细看一下数据集,通过实践和思考来训练出对二分类问题直觉。 我们可以使用make_blobs()函数[4]生成一个合成二分类数据集。...要预测单词序列中每个单词都涉及一个多类分类,其中词汇量定义了可以预测可能类别的数量,其数量可能是成千上万个单词。...我们可以使用make_blobs()函数[6]生成一个综合多类分类数据集。 下面的代码表示生成一个数据集,其中包含1,000个示例,这些示例属于三个类之一,每个类别具有两个输入特征。...我们可以使用make_multilabel_classification()函数[9]生成一个由算法合成多标签分类数据集。...我们可以使用make_classification()函数[13]生成一个由代码合成不平衡二分类数据集。

    2.8K20
    领券