<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la funzione transmute()<\/b> in R per aggiungere nuove variabili calcolate a un frame di dati e rimuovere eventuali variabili esistenti.<\/span><\/p>\n Questa funzione utilizza la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n In questo esempio, una nuova variabile denominata var_new<\/strong> verr\u00e0 creata moltiplicando una variabile esistente denominata var1<\/strong> per 2.<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare la funzione transmute()<\/strong> con il seguente frame di dati in R:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare transmute()<\/strong> per creare una nuova variabile:<\/span><\/p>\n I valori Point2<\/strong> sono uguali ai valori originali della colonna point moltiplicati per due.<\/span><\/span><\/p>\n Si noti che la funzione transmute()<\/strong> in realt\u00e0 non modifica il frame di dati originale.<\/span><\/p>\n Per salvare i risultati della funzione transmute()<\/strong> in un nuovo frame di dati, \u00e8 necessario memorizzarli in una variabile:<\/span><\/p>\n I risultati di transmute()<\/strong> sono ora memorizzati in un nuovo frame di dati.<\/span><\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare transmute()<\/strong> per creare pi\u00f9 nuove variabili da variabili esistenti:<\/span><\/p>\n Si noti che sono state create quattro nuove variabili.<\/span><\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in R:<\/span><\/p>\n Come utilizzare la funzione relocate() in dplyr<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la funzione transmute() in R per aggiungere nuove variabili calcolate a un frame di dati e rimuovere eventuali variabili esistenti. Questa funzione utilizza la seguente sintassi di base: df %>% transmute(var_new = var1 * 2) In questo esempio, una nuova variabile denominata var_new verr\u00e0 creata moltiplicando una variabile esistente denominata var1 per […]<\/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 df %>% transmute(var_new = var1 * 2)\n<\/strong><\/pre>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),\n points=c(99, 90, 86, 88, 95),\n assists=c(33, 28, 31, 39, 34),\n rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points assists rebounds\n1 A 99 33 30\n2 B 90 28 28\n3 C 86 31 24\n4 D 88 39 24\n5 E 95 34 28\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 1: utilizzare transmute() per creare una nuova variabile<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#create new variable called points2<\/span>\ndf %>% transmute(points2 = points * 2)\n\n points2\n1,198\n2,180\n3,172\n4,176\n5,190<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#store results of transmute in variable\ndf_points2 <- df %>% transmute(points2 = points * 2)\n<\/span>\n#view results\ndf_points2\n\n points2\n1,198\n2,180\n3,172\n4,176\n5,190<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 2: utilizzare transmute() per creare pi\u00f9 nuove variabili<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#create multiple new variables\n<\/span>df %>%\n transmute(\n points2 = points * 2,\n rebounds_squared = rebounds^2,\n assists_half = assists\/2,\n team_name= paste0(' team_<\/span> ', team)\n)\n\n points2 rebounds_squared assists_half team_name\n1,198,900 16.5 team_A\n2 180 784 14.0 team_B\n3 172 576 15.5 team_C\n4 176 576 19.5 team_D\n5 190 784 17.0 team_E\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come utilizzare la funzione slice() in dplyr<\/a>
Come filtrare per numero di riga in dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"