Jak korzystać z funkcjicross() w dplyr (3 przykłady)

Możesz użyć funkcjicross () z pakietu dplyr w R, aby zastosować transformację do wielu kolumn.

Istnieje niezliczona ilość sposobów wykorzystania tej funkcji, ale poniższe metody ilustrują kilka typowych zastosowań:

Metoda 1: Zastosuj funkcję do wielu kolumn

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

Metoda 2: Oblicz statystykę podsumowującą dla wielu kolumn

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

Metoda 3: Obliczanie wielu statystyk podsumowujących dla wielu kolumn

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

Poniższe przykłady pokazują, jak używać każdej metody z następującą ramką danych:

 #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

Przykład 1: Zastosuj funkcję do wielu kolumn

Poniższy kod pokazuje jak wykorzystać funkcjęcross () do pomnożenia wartości w kolumnach punktów i zbiórek przez 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

Przykład 2: Oblicz statystykę podsumowującą dla wielu kolumn

Poniższy kod pokazuje, jak używać funkcjicross () do obliczania średniej wartości kolumn punktów i zbiórek :

 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

Należy pamiętać, że możemy również użyć funkcji is.numeric do automatycznego obliczenia statystyki podsumowującej dla wszystkich kolumn numerycznych w ramce danych:

 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

Przykład 3: Obliczanie wielu statystyk podsumowujących dla wielu kolumn

Poniższy kod pokazuje, jak używać funkcjicross () do obliczania średniej i odchylenia standardowego kolumn punktów i zbiórek :

 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

Uwaga : pełną dokumentację funkcjicross() znajdziesz tutaj .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe funkcje za pomocą dplyr:

Jak usunąć wiersze za pomocą dplyr
Jak rozmieścić wiersze za pomocą dplyr
Jak filtrować według wielu warunków za pomocą dplyr