通过网络查询连接函数使用方法，当关键字列名不一样时，如何代码实现？例如： credit_t <- tibble(课程名 = colnames(score_t)[-1]) |> left_join(credit, by = _________) credit_t

时间: 2023-05-17 11:07:05 浏览: 243

R语言函数包学习手册.zip

在R语言中，函数包是扩展其功能的核心方式，它们包含了一系列特定领域的函数、数据集和帮助文档。本“R语言函数包学习手册”旨在帮助初学者和进阶用户更好地理解和利用R语言中的各种包，以提升数据分析和编程效率。以下是对其中关键知识点的详细解释： 1. **函数包的概念**：R语言的函数包是一组相关的函数、数据和文档的集合，它们以`.zip`或`.tar.gz`格式打包，并通过`install.packages()`函数安装到用户的R环境中。每个包都有一个独特的名称，如`ggplot2`、`dplyr`等。 2. **包的安装与加载**：使用`install.packages()`可以将远程仓库（如CRAN）上的包下载并安装到本地。安装后，需用`library()`或`require()`函数来加载包，使其函数和数据可被当前会话使用。 3. **包的分类**：R中的包大致分为基础包（随R安装时自带）和非基础包（需要单独安装）。基础包如`base`包含了R的基本功能，非基础包则提供了更专业化的工具。 4. **CRAN**： Comprehensive R Archive Network（全面的R档案网络）是R语言的主要包存储库，用户可以通过CRAN获取并安装大部分公开的R包。 5. **包的版本控制**：R允许安装不同版本的同一包，通过`install.packages()`的`dependencies`参数，可以选择安装包及其依赖的特定版本。 6. **包的更新与卸载**：使用`update.packages()`可以检查并更新已安装的包，而`remove.packages()`用于卸载不再需要的包。 7. **包的开发**：对于希望创建自己包的开发者，`devtools`包提供了许多实用工具，如`create()`, `document()`, `check()`等，用于构建、文档化和测试R包。 8. **包的功能**：每个包都有特定的目的，例如`ggplot2`用于数据可视化，`dplyr`用于数据操作，`tidyr`用于数据整理，`stringr`处理字符串，`purrr`提供函数式编程工具。 9. **包的依赖关系**：R包之间可能存在依赖关系，一个包可能依赖于其他包提供的函数或数据。`install.packages()`会自动处理这些依赖关系。 10. **帮助文档**：每个R包都带有帮助文档，可通过`?package_name`或`help(package = "package_name")`访问。`example()`函数可用于运行包中示例代码，`demo()`展示演示脚本。 11. **包的贡献**：R社区鼓励用户分享和贡献自己的包，这促进了R语言的持续发展和壮大。通过深入学习和实践手册中介绍的内容，你将能够熟练掌握R语言的函数包系统，充分利用这些工具解决实际问题，无论是数据探索、统计分析还是机器学习，R语言的包都能提供强大的支持。

可以使用参数 `by.x` 和 `by.y` 来指定连接的列名不一样时的对应关系，具体代码实现如下： credit_t <- tibble(课程名 = colnames(score_t)[-1]) |> left_join(credit, by = c("课程名" = "course_name"))

阅读全文

通过网络查询连接函数使用方法，当关键字列名不一样时，如何代码实现？ 例如： credit_t <- tibble(课程名 = colnames(score_t)[-1]) |> left_join(credit, by = _________) credit_t

相关推荐

第一届R马拉松：探索tidyverse到RMarkdown的全程代码指南

数据清洗与整合：课程项目实战指南

运行下列代码，将基于 stringr:: words 的数据生成一个tibble，命名为tb_wordstb_words <- tibble( index = seq_along(stringr::words), words = stringr::words)

student_scores <- tibble::tribble( ~student_id, ~math_score, ~english_score, ~science_score, ~sports_score, 1, 75, 80, 85, 90, 2, 90, 85, 70, 75, 3, 80, 70, 75, 85, 4, 85, 90, 80, 70, 5, 70, 75, 90, 80 ) 提取上述数据的主成分，用recipes包实现。

tibble1111 <- tibble(name = c("allen", "allen","allen","sb"), type = c("math", "english", NA,"cbhegfi"), score = c(99,89,90,55)) tibble2222 <- tibble1111 %>% spread(key=type, value=score) 如何把tibble2222变成tibble1111（用gather函数））

翻译一下这段代码case_count <- case_count %>% t %>% t %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column(., "age") %>% as_tibble() %>% mutate(case_count = V1)

case_count <- case_count %>% t %>% t %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column(., "age") %>% as_tibble() %>% mutate(case_count = V1) 这段代码有错误吗

R语言数据处理与分析：课程项目深入解析

使用ggplot2创建数据可视化图表

最新推荐

数学建模拟合与插值.ppt

[net毕业设计]ASP.NET教育报表管理系统-权限管理模块（源代码+论文）.zip

mysql相关资源.txt

利用HTML+CSS+JS的国漫分享网站(响应式)

MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

管理建模和仿真的文件

【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

易语言实现画板图像缩放功能教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

通过网络查询连接函数使用方法，当关键字列名不一样时，如何代码实现？例如： credit_t <- tibble(课程名 = colnames(score_t)[-1]) |> left_join(credit, by = _________) credit_t

c语言从链式队列中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写