R语言中group_by()和sumerize()

group_by()和summarize()是R语言中dplyr包中常用的函数，用于对数据进行分组和汇总。

group_by()函数可以将数据按照指定的变量进行分组，例如：

library(dplyr)
data <- data.frame(group = c("A", "A", "B", "B"), value = c(1, 2, 3, 4))
data %>% group_by(group)

这会将数据按照group变量进行分组。可以使用summarize()函数对分组后的数据进行汇总，例如：

data %>% group_by(group) %>% summarize(mean = mean(value), sum = sum(value))

这会计算每个组的平均值和总和。

需要注意的是，group_by()函数只是将数据按照指定变量进行分组，并不会对数据进行计算。summarize()函数才是对分组后的数据进行计算和汇总。

相关问题

R语言group_by_

group_by()是R语言中用于分组数据的函数，可以将数据按照指定的变量进行分组，然后对每个组进行操作。其语法如下：

group_by(data, grouping_variables)

其中，data为要分组的数据框或数据集，grouping_variables为要进行分组的变量，可以是一个或多个变量名，用逗号分隔。

例如，对一个数据框按照性别和年龄分组：

library(dplyr)
data <- data.frame(
  gender = c("male", "male", "female", "female", "male"),
  age = c(25, 30, 28, 32, 27),
  height = c(180, 175, 165, 170, 172)
)
grouped_data <- group_by(data, gender, age)

其中，grouped_data为分组后的数据框，可以对其进行各种操作，比如计算每个组的平均身高：

avg_height <- summarise(grouped_data, avg_height = mean(height))

这样就可以得到一个新的数据框，其中包含了每个性别和年龄组的平均身高。

r语言 group_by

`group_by`是R语言中的一个函数，它可以按照某个变量对数据进行分组。使用`group_by`函数可以将数据集按照指定的变量进行分组，然后对每个组进行操作，例如计算每个组的平均值、中位数等等。需要注意的是，`group_by`函数并不会改变数据集本身，只有在与其他函数结合使用时才会体现出它的优越性。

以下是一个示例，假设我们有一个名为`mtcars`的数据集，其中包含了汽车的各种属性，我们可以使用`group_by`函数按照汽缸数`cyl`对数据进行分组，然后计算每个组的平均排量`disp`和平均马力`hp`：

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

输出结果如下：

# A tibble: 3 x 3
    cyl  disp    hp
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     4 105.   82.6
2     6 183.  122. 
3     8 353.  209.

可以看到，`group_by`函数将数据集按照`cyl`变量分成了3组，并计算了每个组的平均排量和平均马力。