Cara menggunakan fungsicross() di dplyr (3 contoh)

Anda dapat menggunakan fungsicross() dari paket dplyr di R untuk menerapkan transformasi ke beberapa kolom.

Ada banyak cara untuk menggunakan fitur ini, namun metode berikut menggambarkan beberapa kegunaan umum:

Metode 1: Terapkan fungsi ke beberapa kolom

 #multiply values in col1 and col2 by 2
df %>% 
  mutate(across(c(col1, col2), function (x) x*2))

Metode 2: Hitung statistik ringkasan untuk beberapa kolom

 #calculate mean of col1 and col2
df %>%
  summarise(across(c(col1, col2), mean, na. rm = TRUE ))

Metode 3: Hitung Statistik Ringkasan Berganda untuk Beberapa Kolom

 #calculate mean and standard deviation for col1 and col2
df %>%
  summarise(across(c(col1, col2), list(mean=mean, sd=sd), na. rm = TRUE ))

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dengan kerangka data berikut:

 #create data frame
df <- data. frame (conf=c('East', 'East', 'East', 'West', 'West', 'West'),
                 points=c(22, 25, 29, 13, 22, 30),
                 rebounds=c(12, 10, 6, 6, 8, 11))

#view data frame
df

  conf points rebounds
1 East 22 12
2 East 25 10
3 East 29 6
4 West 13 6
5 West 22 8
6 West 30 11

Contoh 1: Terapkan fungsi ke beberapa kolom

Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi cross() untuk mengalikan nilai di kolom poin dan rebound dengan 2:

 library (dplyr)

#multiply values in points and rebounds columns by 2
df %>% 
  mutate(across(c(points, rebounds), function (x) x*2))

  conf points rebounds
1 East 44 24
2 East 50 20
3 East 58 12
4 West 26 12
5 West 44 16
6 West 60 22

Contoh 2: Hitung statistik ringkasan untuk beberapa kolom

Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsicross () untuk menghitung nilai rata-rata kolom poin dan rebound :

 library (dplyr)

#calculate mean value of points an rebounds columns
df %>%
  summarise(across(c(points, rebounds), mean, na. rm = TRUE ))

  rebound points
1 23.5 8.833333

Perhatikan bahwa kita juga dapat menggunakan fungsi is.numeric untuk secara otomatis menghitung statistik ringkasan untuk semua kolom numerik dalam bingkai data:

 library (dplyr)

#calculate mean value for every numeric column in data frame
df %>%
  summarise(across(where(is. numeric ), mean, na. rm = TRUE ))

  rebound points
1 23.5 8.833333

Contoh 3: Hitung beberapa statistik ringkasan untuk beberapa kolom

Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsicross () untuk menghitung rata-rata dan deviasi standar kolom poin dan rebound :

 library (dplyr)

#calculate mean and standard deviation for points and rebounds columns
df %>%
  summarise(across(c(points, rebounds), list(mean=mean, sd=sd), na. rm = TRUE ))

  points_mean points_sd rebounds_mean rebounds_sd
1 23.5 6.156298 8.833333 2.562551

Catatan : Anda dapat menemukan dokumentasi lengkap untuk fungsicross () di sini .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara menjalankan fungsi umum lainnya menggunakan dplyr:

Cara menghapus baris menggunakan dplyr
Cara menyusun baris menggunakan dplyr
Cara memfilter berdasarkan beberapa kondisi menggunakan dplyr