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排序和去重|數(shù)據(jù)處理

 iceer1212 2020-07-09

排序為了更好地理解數(shù)據(jù),去重刪掉重復(fù)的觀察或者變量。

1 排序

排序,基于某一個變量或者一組變量的值進(jìn)行有序排列,方便友好地理解數(shù)據(jù)。
代碼示范:

  1. # 加載R包

  2. library(magrittr)

  3. library(dplyr)

  4. # 數(shù)據(jù)導(dǎo)入

  5. data(iris)

  6. iris.data <- iris

  7. iris.data %>% head

  8. # Sepal.Length 排序操作 默認(rèn)是升序

  9. dplyr::arrange(iris.data, Sepal.Length) %>% head(n = 10)

  10. # Sepal.Length 降序操作

  11. dplyr::arrange(iris.data, desc(Sepal.Length)) %>% head(n = 10)

  12. # 雙變量的排序操作

  13. dplyr::arrange(iris.data, desc(Sepal.Length), Sepal.Width) %>% head(n = 10)

總結(jié):利用dplyr包的arrange()函數(shù),默認(rèn)是升序,若是要降序,對變量使用desc()函數(shù)。

2 去重

去重,去掉重復(fù)的行。
代碼示范:

  1. # 加載R包

  2. library(magrittr)

  3. library(dplyr)

  4. # 模擬數(shù)據(jù)

  5. data1 <- data.frame(

  6.  id = c(1, 2, 1, 3, 4),

  7.  name = c('A', 'B', 'A', 'C', 'D')

  8. )

  9. data1 %>% print

  10. # 去掉重復(fù)的行

  11. data1 %>%

  12.  group_by(id, name) %>%

  13.  filter(row_number() == 1)

  14. # 或者

  15. data1 %>% unique

總結(jié):利用dplyr包的group_by()和filter()函數(shù)進(jìn)行去重操作或者使用base包的unique()函數(shù)去重。

您在閱讀中,關(guān)于排序和去重,有什么見解,請評論。

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