tutoriel d'utilisation de plyr

Le package plyr, fournissant des fonctions de fractionnement, d'application, de combinaison et de synthèse des données, offre des capacités concises de manipulation de données. Les fonctions clés incluent split pour diviser les données par variables, lapply pour appliquer une fonction à une liste et apply to

Comment manipuler des données dans R à l'aide du package plyr ?

Le package plyr fournit une suite de fonctions de manipulation de données dans R. Il offre une syntaxe cohérente et concise pour les tâches courantes de manipulation de données, facilitant ainsi le travail avec des ensembles de données volumineux et complexes. Le package plyr comprend des fonctions permettant de diviser, d'appliquer, de combiner et de résumer les données.

Quelles sont les fonctions clés du package plyr et comment les utiliser ? liste de blocs de données basée sur une ou plusieurs variables de regroupement.

lapply()
•  : applique une fonction à chaque élément d'une liste et renvoie une liste des résultats.
apply()
•  : applique une fonction aux lignes ou colonnes d'un bloc de données et renvoie un vecteur ou une matrice des résultats.
ddply()
•  : combine split() et lapply() pour appliquer une fonction à chaque groupe d'un bloc de données et renvoyer un résumé ou de nouvelles données frame.
• Comment créer des statistiques récapitulatives et effectuer des transformations de données avec plyr ?

summarize() : Crée un tableau récapitulatif des statistiques pour chaque groupe d'un bloc de données.

transform()
•  : Ajoute de nouvelles colonnes à un bloc de données en appliquant une fonction à chaque ligne.
mutate()
• : similaire à transform(), mais écrase les colonnes existantes plutôt que d'en créer de nouvelles. tâches avancées de manipulation de données ?
Le package plyr peut être utilisé pour un large éventail de tâches avancées de manipulation de données, notamment :
• Remodelage des données du format large au format long et vice versa

Agrégation de données par plusieurs variables de regroupement

Filtrage données basées sur des critères complexes

Création de fonctions de synthèse personnalisées et de transformations de données

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!