再A列重复的行当中保留其余列当中均值较大的那一行
时间: 2024-02-13 20:06:00 浏览: 46
假设数据框为df,A列为要查找重复行的列,可以使用如下代码实现保留再A列重复的行当中保留其余列当中均值较大的那一行:
```
library(dplyr)
df %>%
group_by(A) %>%
mutate(row_mean = rowMeans(select(., -A))) %>%
filter(!duplicated(A, fromLast = TRUE)) %>%
slice(which.max(row_mean)) %>%
ungroup() %>%
select(-row_mean)
```
首先使用group_by函数按照A列进行分组,然后使用mutate函数计算每行除了A列以外的均值,并将其存储在一个新列row_mean中。接着使用filter函数删除A列中重复的行,只保留每组的最后一行。然后使用slice函数选择新列row_mean中均值最大的行,最后使用ungroup和select函数删除用于计算的新列以及取消分组。
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帮我写一段R:保留再A列重复的行当中保留其余列当中均值较大的那一行
假设数据框为df,A列为要查找重复行的列,可以使用如下代码实现保留再A列重复的行当中保留其余列当中均值较大的那一行:
```
library(dplyr)
df %>%
group_by(A) %>%
mutate(row_mean = rowMeans(select(., -A))) %>%
slice(which.max(row_mean)) %>%
ungroup() %>%
select(-row_mean)
```
首先使用group_by函数按照A列进行分组,然后使用mutate函数计算每行除了A列以外的均值,并将其存储在一个新列row_mean中。接着使用slice函数选择新列row_mean中均值最大的行,最后使用ungroup和select函数删除用于计算的新列以及取消分组。
pandas 添加一行填入每列的均值
要在pandas中添加一行并填入每列的均值,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,计算每列的均值。可以使用`mean()`函数来计算每列的均值,例如:`df.mean()`,其中`df`是你的DataFrame对象。
2. 创建一个新的行,用于存储均值。可以使用`loc`属性来创建一个新的行,例如:`df.loc['mean'] = df.mean()`。
完整的代码示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每列的均值并添加一行
df.loc['mean'] = df.mean()
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
mean 2.0 5.0 8.0
```