<\/p>\n
Quando si utilizza la funzione summarise()<\/strong> in dplyr<\/a> , tutte le variabili non incluse nelle funzioni summarise()<\/strong> o group_by()<\/strong> verranno automaticamente rimosse.<\/span><\/p>\n Tuttavia, puoi utilizzare la funzione mutate()<\/strong> per riepilogare i dati mantenendo tutte le colonne nel frame di dati.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente frame di dati contenente informazioni su vari giocatori di basket:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per riassumere la media dei punti<\/strong> segnati per squadra<\/strong> :<\/span><\/span><\/p>\n La colonna denominata Mean_pts<\/strong> mostra la media dei punti segnati da ciascuna squadra.<\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n Tuttavia, supponiamo di voler mantenere tutte le altre colonne del frame di dati originale.<\/span><\/p>\n Possiamo usare la seguente sintassi con la funzione mutate()<\/strong> per fare ci\u00f2:<\/span><\/p>\n Usando la funzione mutate()<\/strong> , possiamo creare una nuova colonna chiamata Mean_pts<\/strong> che riassume la media dei punti segnati per squadra mantenendo tutte le altre colonne del data frame originale.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in dplyr:<\/span><\/p>\n dplyr: come mutare una variabile se la colonna contiene una stringa<\/a> Quando si utilizza la funzione summarise() in dplyr , tutte le variabili non incluse nelle funzioni summarise() o group_by() verranno automaticamente rimosse. Tuttavia, puoi utilizzare la funzione mutate() per riepilogare i dati mantenendo tutte le colonne nel frame di dati. L’esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione nella pratica. Esempio: riepiloga i dati ma mantieni […]<\/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 Esempio: riepiloga i dati ma mantieni tutte le colonne utilizzando dplyr<\/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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
dplyr: come modificare i livelli dei fattori utilizzando mutate()<\/a>
dplyr: come aggiungere su pi\u00f9 colonne<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"