<\/p>\n
Wenn Sie die Funktion \u201esummarise()\u201c<\/strong> in dplyr<\/a> verwenden, werden alle Variablen, die nicht in den Funktionen \u201esummarise()\u201c<\/strong> oder \u201egroup_by()\u201c<\/strong> enthalten sind, automatisch entfernt.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen jedoch die Funktion mutate()<\/strong> verwenden, um die Daten zusammenzufassen und dabei alle Spalten im Datenrahmen beizubehalten.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die durchschnittlich erzielten Punkte<\/strong> pro Team<\/strong> zusammenzufassen:<\/span><\/span><\/p>\n Die Spalte \u201e Mean_pts\u201c<\/strong> zeigt die durchschnittlichen Punkte an, die jedes Team erzielt hat.<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n Nehmen wir jedoch an, wir m\u00f6chten alle anderen Spalten aus dem urspr\u00fcnglichen Datenrahmen behalten.<\/span><\/p>\n Dazu k\u00f6nnen wir die folgende Syntax mit der Funktion mutate()<\/strong> verwenden:<\/span><\/p>\n Mit der Funktion mutate()<\/strong> k\u00f6nnen wir eine neue Spalte namens \u201eMean_pts\u201c<\/strong> erstellen, die die durchschnittlich erzielten Punkte pro Team zusammenfasst, w\u00e4hrend alle anderen Spalten aus dem urspr\u00fcnglichen Datenrahmen beibehalten werden.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in dplyr ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n dplyr: So mutieren Sie eine Variable, wenn die Spalte eine Zeichenfolge enth\u00e4lt<\/a> Wenn Sie die Funktion \u201esummarise()\u201c in dplyr verwenden, werden alle Variablen, die nicht in den Funktionen \u201esummarise()\u201c oder \u201egroup_by()\u201c enthalten sind, automatisch entfernt. Sie k\u00f6nnen jedoch die Funktion mutate() verwenden, um die Daten zusammenzufassen und dabei alle Spalten im Datenrahmen beizubehalten. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen. Beispiel: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel: Daten zusammenfassen, aber alle Spalten mit dplyr beibehalten<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=rep(c(' A<\/span> ', ' B<\/span> ', ' C<\/span> '), each= 3<\/span> ),\n points=c(4, 9, 8, 12, 15, 14, 29, 30, 22),\n assists=c(3, 3, 2, 5, 8, 10, 4, 5, 12))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points assists\n1 to 4 3\n2 to 9 3\n3 to 8 2\n4 B 12 5\n5 B 15 8\n6 B 14 10\n7 C 29 4\n8 C 30 5\n9 C 22 12<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n<\/span>#summarize mean points values by team\n<\/span>df %>%\n group_by(team) %>%\n summarize(mean_pts = mean(points))\n\n# A tibble: 3 x 2\n team mean_pts\n \n1 to 7 \n2 B 13.7\n3 C 27\n<\/strong><\/pre>\n\n
library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n<\/span>#summarize mean points values by team and keep all columns\n<\/span>df %>%\n group_by(team) %>%\n mutate(mean_pts = mean(points)) %>%\n A group()\n\n# A tibble: 9 x 4\n team points assists mean_pts\n \n1 to 4 3 7 \n2 to 9 3 7 \n3 to 8 2 7 \n4 B 12 5 13.7\n5 B 15 8 13.7\n6 B 14 10 13.7\n7 C 29 4 27 \n8 C 30 5 27 \n9 C 22 12 27\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
dplyr: So \u00e4ndern Sie Faktorstufen mit mutate()<\/a>
dplyr: So f\u00fcgen Sie mehrere Spalten hinzu<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"