R语言dplyr改变观测值

在R语言中，可以使用`dplyr`包中的函数来改变数据框中的观测值。`dplyr`是一个用于数据操纵和转换的强大包，它提供了一组简洁而一致的函数。

以下是一些常用的`dplyr`函数，可以用于改变数据框中的观测值：

1. `mutate()`：用于添加新的变量或修改现有变量。
2. `transmute()`：类似于`mutate()`，但只返回指定的变量。
3. `filter()`：用于筛选满足指定条件的观测。
4. `arrange()`：用于按照指定的变量对观测进行排序。
5. `select()`：用于选择指定的变量。

以下是几个示例，展示如何使用这些函数来改变观测值：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据框
data <- data.frame(
  id = c(1, 2, 3, 4, 5),
  name = c("John", "Alice", "Bob", "Jane", "Michael"),
  age = c(25, 30, 35, 40, 45)
)

# 使用mutate()函数添加一个新的变量
data <- mutate(data, height = c(180, 165, 175, 160, 185))

# 使用filter()函数筛选年龄大于30岁的观测
filtered_data <- filter(data, age > 30)

# 使用arrange()函数按照身高对观测进行排序
sorted_data <- arrange(data, desc(height))

# 使用select()函数选择指定的变量
selected_data <- select(data, id, name)

# 输出修改后的数据框
print(data)
print(filtered_data)
print(sorted_data)
print(selected_data)

这个例子中，我们首先使用`mutate()`函数添加一个新的变量`height`到数据框`data`中。然后使用`filter()`函数筛选出年龄大于30岁的观测，并将结果保存在`filtered_data`中。接下来，使用`arrange()`函数按照身高对观测进行降序排序，并将结果保存在`sorted_data`中。最后，使用`select()`函数选择`id`和`name`这两个变量，并将结果保存在`selected_data`中。

希望这些示例对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。