Dplyr'da cross() işlevi nasıl kullanılır (3 örnek)

Birden fazla sütuna bir dönüşüm uygulamak için R’deki dplyr paketindeki cross() işlevini kullanabilirsiniz.

Bu özelliği kullanmanın sayısız yolu vardır , ancak aşağıdaki yöntemler birkaç yaygın kullanımı göstermektedir:

Yöntem 1: Bir işlevi birden çok sütuna uygulama

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

Yöntem 2: Birden çok sütun için özet istatistiğini hesaplayın

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

Yöntem 3: Birden Çok Sütun için Çoklu Özet İstatistiklerini Hesaplama

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

Aşağıdaki örnekler, her yöntemin aşağıdaki veri çerçevesiyle nasıl kullanılacağını gösterir:

 #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

Örnek 1: Bir işlevi birden çok sütuna uygulama

Aşağıdaki kod, sayı ve ribaund sütunlarındaki değerleri 2 ile çarpmak için cross() işlevinin nasıl kullanılacağını gösterir:

 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

Örnek 2: Birden çok sütun için özet istatistiğini hesaplama

Aşağıdaki kod, sayı ve ribaund sütunlarının ortalama değerini hesaplamak için cross() işlevinin nasıl kullanılacağını gösterir:

 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

Veri çerçevesindeki tüm sayısal sütunlar için otomatik olarak bir özet istatistiği hesaplamak amacıyla is.numeric işlevini de kullanabileceğimizi unutmayın:

 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

Örnek 3: Birden çok sütun için birden çok özet istatistiği hesaplama

Aşağıdaki kod, sayı ve ribaund sütunlarının ortalamasını ve standart sapmasını hesaplamak için cross() işlevinin nasıl kullanılacağını gösterir:

 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

Not : cross() işlevine ilişkin tüm belgeleri burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde dplyr kullanılarak diğer yaygın işlevlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Dplyr kullanarak satırlar nasıl silinir
Dplyr kullanarak satırlar nasıl düzenlenir
Dplyr kullanarak birden çok koşula göre filtreleme nasıl yapılır