参数
- .data
-
一个 DataFrame
- .groups
-
<
tidy-select
> 要分组的一个或多个变量。与group_by()
不同,您只能按现有变量进行分组,并且可以使用像c(x, y, z)
一样的 tidy-select 语法来选择多个变量。使用
NULL
暂时取消分组。 - .f
-
适用于重组数据的函数。支持purrr-style
~
语法 - ...
-
传递给
...
的其他参数。
例子
df <- tibble(g = c(1, 1, 2, 2, 3), x = runif(5))
# Old
df %>%
with_groups(g, mutate, x_mean = mean(x))
#> # A tibble: 5 × 3
#> g x x_mean
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 0.989 0.690
#> 2 1 0.391 0.690
#> 3 2 0.950 0.677
#> 4 2 0.404 0.677
#> 5 3 0.633 0.633
# New
df %>% mutate(x_mean = mean(x), .by = g)
#> # A tibble: 5 × 3
#> g x x_mean
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 0.989 0.690
#> 2 1 0.391 0.690
#> 3 2 0.950 0.677
#> 4 2 0.404 0.677
#> 5 3 0.633 0.633
相关用法
- R dplyr group_trim 修剪分组结构
- R dplyr slice 使用行的位置对行进行子集化
- R dplyr copy_to 将本地数据帧复制到远程src
- R dplyr sample_n 从表中采样 n 行
- R dplyr consecutive_id 为连续组合生成唯一标识符
- R dplyr row_number 整数排名函数
- R dplyr band_members 乐队成员
- R dplyr mutate-joins 变异连接
- R dplyr nth 从向量中提取第一个、最后一个或第 n 个值
- R dplyr coalesce 找到第一个非缺失元素
- R dplyr group_split 按组分割 DataFrame
- R dplyr mutate 创建、修改和删除列
- R dplyr order_by 用于排序窗口函数输出的辅助函数
- R dplyr context 有关“当前”组或变量的信息
- R dplyr percent_rank 比例排名函数
- R dplyr recode 重新编码值
- R dplyr starwars 星球大战人物
- R dplyr desc 降序
- R dplyr between 检测值落在指定范围内的位置
- R dplyr cumall 任何、全部和平均值的累积版本
- R dplyr group_map 对每个组应用一个函数
- R dplyr do 做任何事情
- R dplyr nest_join 嵌套连接
- R dplyr pull 提取单列
- R dplyr group_by_all 按选择的变量进行分组
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 Perform an operation with temporary groups。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。