用法
# S3 method for dtplyr_step
head(x, n = 6L, ...)
# S3 method for dtplyr_step
tail(x, n = 6L, ...)
例子
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
dt <- lazy_dt(data.frame(x = 1:10))
# first three rows
head(dt, 3)
#> Source: local data table [3 x 1]
#> Call: head(`_DT17`, n = 3)
#>
#> x
#> <int>
#> 1 1
#> 2 2
#> 3 3
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
# last three rows
tail(dt, 3)
#> Source: local data table [3 x 1]
#> Call: tail(`_DT17`, n = 3)
#>
#> x
#> <int>
#> 1 8
#> 2 9
#> 3 10
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
# drop first three rows
tail(dt, -3)
#> Source: local data table [7 x 1]
#> Call: tail(`_DT17`, n = -3)
#>
#> x
#> <int>
#> 1 4
#> 2 5
#> 3 6
#> 4 7
#> 5 8
#> 6 9
#> # … with 1 more row
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
相关用法
- R dtplyr lazy_dt 创建一个“惰性”data.table 以与 dplyr 动词一起使用
- R dtplyr group_modify.dtplyr_step 对每个组应用一个函数
- R dtplyr transmute.dtplyr_step 创建新列,删除旧列
- R dtplyr slice.dtplyr_step 使用行的位置对行进行子集化
- R dtplyr left_join.dtplyr_step 连接数据表
- R dtplyr fill.dtplyr_step 用上一个或下一个值填充缺失值
- R dtplyr filter.dtplyr_step 使用列值对行进行子集化
- R dtplyr mutate.dtplyr_step 创建和修改列
- R dtplyr distinct.dtplyr_step 子集不同/唯一行
- R dtplyr unite.dtplyr_step 通过将字符串粘贴在一起将多列合并为一列。
- R dtplyr nest.dtplyr_step 巢
- R dtplyr relocate.dtplyr_step 使用变量名称重新定位变量
- R dtplyr expand.dtplyr_step 扩展 DataFrame 以包含所有可能的值组合。
- R dtplyr group_by.dtplyr_step 分组和取消分组
- R dtplyr intersect.dtplyr_step 设置操作
- R dtplyr pivot_wider.dtplyr_step 将数据从长轴转向宽轴
- R dtplyr summarise.dtplyr_step 将每组汇总为一行
- R dtplyr count.dtplyr_step 按组计数观察值
- R dtplyr select.dtplyr_step 使用名称对列进行子集化
- R dtplyr drop_na.dtplyr_step 删除包含缺失值的行
- R dtplyr complete.dtplyr_step 完成缺少数据组合的 DataFrame
- R dtplyr collect.dtplyr_step 强制计算惰性 data.table
- R dtplyr arrange.dtplyr_step 按列值排列行
- R dtplyr separate.dtplyr_step 使用正则表达式或数字位置将字符列分成多列
- R dtplyr rename.dtplyr_step 使用名称重命名列
注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Subset first or last rows。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。