r语言summarise函数怎么用

summarise函数可以用于对数据进行统计汇总，比如求总和、平均数等。 语法如下：

summarise(data, 统计量1 = 函数1(变量1), 统计量2 = 函数2(变量2), ...)

其中，data为要统计的数据集，统计量1、统计量2等为需要计算的统计量名称，函数1、函数2为对应的计算统计量的函数，变量1、变量2为需要参与计算的变量。

例如，我们有一个数据集df，其中包含"年龄"、"性别"和"收入"三个变量，如果要对"收入"进行总和统计，可以使用以下代码：

sum_df <- df %>% summarise(total_income = sum(收入))

这里用到的函数是sum()，表示对"收入"变量求和。最后的结果会生成一个新的数据框"sum_df"，其中包含一个名为"total_income"的计算结果，即"收入"的总和。

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r语言summarise

summarise函数是dplyr包中的一个函数，用于对数据进行汇总、分组和计算汇总统计信息。该函数可以对数据框进行分组并计算每个组的汇总统计量，并返回一个新的数据框，其中包含每个组的汇总统计量。

summarise函数的语法如下：

summarise(data, variable = function)

其中，data是要进行汇总的数据框，variable是要进行计算的变量名或表达式，function是要进行计算的函数。

例如，以下代码使用summarise函数对iris数据集中的花瓣长度进行分组，并计算每组的均值和标准差：

library(dplyr)
data(iris)
iris_summary <- iris %>%
                group_by(Species) %>%
                summarise(mean = mean(Petal.Length), sd = sd(Petal.Length))

输出结果如下：

# A tibble: 3 x 3
  Species    mean    sd
  <fct>     <dbl> <dbl>
1 setosa     1.46 0.174
2 versicolor 4.26 0.470
3 virginica  5.55 0.552

以上代码首先使用group_by函数按照花卉的种类对数据框进行分组，然后使用summarise函数计算每个组的均值和标准差，并返回一个新的数据框。

r语言group_by函数

R语言中的group_by函数是用于按照某个变量对数据进行分组的函数。它可以与mutate()、arrange()和summarise()等函数结合使用，对数据集进行分组操作。下面是一个示例：

假设我们有一个数据集mtcars，其中包含了汽车的各种属性，如mpg、cyl、disp等。我们可以使用group_by函数按照cyl变量对数据进行分组，并计算每组中disp和hp的平均值。

library(dplyr)
mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  summarise(disp = mean(disp), hp = mean(hp))

上述代码中，首先使用library函数加载dplyr包，然后使用%>%符号将mtcars数据集传递给group_by函数，按照cyl变量进行分组。接着使用summarise函数计算每组中disp和hp的平均值，并将结果存储在新的数据集中。