如何使用 dplyr 对特定列中的值进行舍入

您可以使用 R 中的dplyr包使用以下方法对数据框的特定列中的值进行舍入：

方法1：对特定列中的值进行舍入

 library (dplyr)

#round values in 'sales' and 'returns' columns to 2 decimal places 
df_new <- df %>% mutate(across(c(' sales ', ' returns '), round, 2 ))

方法2：对所有数字列中的值进行四舍五入

 library (dplyr)

#round values in all numeric columns to 2 decimal places
df_new <- df %>% mutate(across(where(is. numeric ), round, 2 ))

以下示例展示了如何在 R 中使用以下数据框实际使用每种方法：

 #create data frame
df <- data. frame (store=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'),
                 sales=c(4.352, 6.5543, 7.5423, 9.22111, 4.332, 9.55, 8.0094, 7.2),
                 returns=c(1.2324, 2.6654, 3.442, 6.545, 8.11, 8.004, 7.545, 6.0),
                 promos=c(12.11, 14.455, 10.277, 23.51, 20.099, 29.343, 30.1, 45.6))

#view data frame
df

  store sales returns promos
1 A 4.35200 1.2324 12.110
2 A 6.55430 2.6654 14.455
3 A 7.54230 3.4420 10.277
4 B 9.22111 6.5450 23.510
5 B 4.33200 8.1100 20.099
6 C 9.55000 8.0040 29.343
7 C 8.00940 7.5450 30.100
8 C 7.20000 6.0000 45.600

示例 1：使用 dplyr 对特定列中的值进行舍入

以下代码展示了如何将Sales和Returns列中的值四舍五入到小数点后 2 位：

 library (dplyr)

#round values in 'sales' and 'returns' columns to 2 decimal places 
df_new <- df %>% mutate(across(c(' sales ', ' returns '), round, 2 ))

#view updated data frame
df_new

  store sales returns promos
1 A 4.35 1.23 12.110
2 A 6.55 2.67 14.455
3 A 7.54 3.44 10.277
4 B 9.22 6.54 23.510
5 B 4.33 8.11 20.099
6C 9.55 8.00 29.343
7 C 8.01 7.54 30.100
8 C 7.20 6.00 45,600

请注意， “销售额”和“退货”列中的值四舍五入到小数点后两位，而所有其他列保持不变。

示例2：使用dplyr对所有数字列中的值进行舍入

以下代码展示了如何将所有数字列的值四舍五入到小数点后 2 位：

 library (dplyr)

#round values in all numeric columns 2 decimal places 
df_new <- df %>% mutate(across(where(is. numeric ), round, 2 ))

#view updated data frame
df_new

  store sales returns promos
1 A 4.35 1.23 12.11
2 A 6.55 2.67 14.46
3 A 7.54 3.44 10.28
4 B 9.22 6.54 23.51
5 B 4.33 8.11 20.10
6C 9.55 8.00 29.34
7 C 8.01 7.54 30.10
8 C 7.20 6.00 45.60

请注意，数据框中三个数字列中的值已四舍五入至小数点后两位。

相关：如何在 dplyr 中使用 across() 函数

其他资源

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dplyr：如果列包含字符串，如何改变变量
dplyr：如何使用 mutate() 更改因子级别
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