数据框 – 第 4 页

发布于 2025-06-10

10 热度无~ R

R 语言数据框行操作的 cummax(value, na.rm=TRUE, init=0) 初始化累积最大值

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框行操作：cummax函数的深入解析与应用阿木博主为你简单介绍：在R语言中，数据框（data frame）是处理和分析数据的重要工具。cummax函数是R语言中用于计算累积最大值的

发布于 2025-06-10

9 热度无~ R

R 语言数据框列筛选的 select(where(n_distinct(.)/n() > 0.9)) 高唯一值比例列

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框列筛选：基于高唯一值比例列的select函数应用阿木博主为你简单介绍：在数据分析和处理中，数据框（data frame）是R语言中常用的数据结构。数据框中的列可能包含大量重复值或

发布于 2025-06-10

10 热度无~ R

R 语言数据框列操作的 cume_dist(value, na.rm=TRUE, ties.method=”average”) 平局处理

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框列操作的Cume_Dist函数：累积分布与平均处理技巧解析阿木博主为你简单介绍：在数据分析中，累积分布函数（CDF）是一个重要的统计工具，它可以帮助我们理解数据的分布情况。R语言

发布于 2025-06-10

12 热度无~ R

R 语言数据框列重排的 select(matches(“^[0 9a zA Z_]+$”)) 合法变量名列

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框列重排：select(matches(“^[0-9a-zA-Z_]+$”))的合法变量名应用解析阿木博主为你简单介绍：在R语言中，数据框（data fra

发布于 2025-06-10

12 热度无~ R

R 语言数据框行操作的 cummin(value, na.rm=TRUE) 处理缺失值的累积最小值

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框行操作：cummin函数处理缺失值的累积最小值阿木博主为你简单介绍：在数据分析中，累积最小值是一个常用的统计指标，它可以帮助我们了解数据随时间或序列的变化趋势。在R语言中，cum

发布于 2025-06-10

10 热度无~ R

R 语言数据框列筛选的 select(matches(“.rds$”, ignore.case=TRUE)) RDS 文件列

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框列筛选：深入解析RDS文件列的选择与处理阿木博主为你简单介绍： R语言作为一种强大的统计计算和图形展示工具，在数据分析领域有着广泛的应用。RDS文件是R语言中用于存储数据框的一种二

发布于 2025-06-10

11 热度无~ R

R 语言数据框列操作的 row_number(across(starts_with(“var”), mean)) 按变量均值排名

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框列操作：基于row_number()和mean()的变量均值排名实现阿木博主为你简单介绍：在数据分析中，对数据框（data frame）中的列进行操作是常见的需求。本文将深入探讨

发布于 2025-06-10

8 热度无~ R

R 语言数据框列重命名的 setNames(df, gsub(“s+”, “_”, colnames(df))) 替换空格为下划线

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框列重命名：使用gsub函数替换空格为下划线的高级技巧阿木博主为你简单介绍：在R语言中，数据框（data frame）是数据处理和分析的基础。数据框的列名（column names

发布于 2025-06-10

12 热度无~ R

R 语言数据框行操作的 cumsum(value, na.rm=TRUE) 处理缺失值的累积和

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框行操作：cumsum(value, na.rm=TRUE)处理缺失值的累积和阿木博主为你简单介绍：在数据分析中，累积和（Cumulative Sum）是一种常用的统计方法，用于计

发布于 2025-06-10

13 热度无~ R

R 语言数据框列筛选的 select(where(is.numeric) & where(variance(.) > 0)) 变异数列

摘要

阿木博主一句话概括：R语言数据框列筛选：基于变异数的数值列选择技术阿木博主为你简单介绍：在数据分析中，对数据框（data frame）进行有效的列筛选是数据预处理的重要步骤。本文将探讨如何在R语言中使用代码编辑

R 语言 数据框行操作的 cummax(value, na.rm=TRUE, init=0) 初始化累积最大值

R 语言 数据框列筛选的 select(where(n_distinct(.)/n() > 0.9)) 高唯一值比例列

R 语言 数据框列操作的 cume_dist(value, na.rm=TRUE, ties.method=”average”) 平局处理

R 语言 数据框列重排的 select(matches(“^[0 9a zA Z_]+$”)) 合法变量名列

R 语言 数据框行操作的 cummin(value, na.rm=TRUE) 处理缺失值的累积最小值

R 语言 数据框列筛选的 select(matches(“.rds$”, ignore.case=TRUE)) RDS 文件列

R 语言 数据框列操作的 row_number(across(starts_with(“var”), mean)) 按变量均值排名

R 语言 数据框列重命名的 setNames(df, gsub(“s+”, “_”, colnames(df))) 替换空格为下划线

R 语言 数据框行操作的 cumsum(value, na.rm=TRUE) 处理缺失值的累积和

R 语言 数据框列筛选的 select(where(is.numeric) & where(variance(.) > 0)) 变异数列

R 语言数据框行操作的 cummax(value, na.rm=TRUE, init=0) 初始化累积最大值

R 语言数据框列筛选的 select(where(n_distinct(.)/n() > 0.9)) 高唯一值比例列

R 语言数据框列操作的 cume_dist(value, na.rm=TRUE, ties.method=”average”) 平局处理

R 语言数据框列重排的 select(matches(“^[0 9a zA Z_]+$”)) 合法变量名列

R 语言数据框行操作的 cummin(value, na.rm=TRUE) 处理缺失值的累积最小值

R 语言数据框列筛选的 select(matches(“.rds$”, ignore.case=TRUE)) RDS 文件列

R 语言数据框列操作的 row_number(across(starts_with(“var”), mean)) 按变量均值排名

R 语言数据框列重命名的 setNames(df, gsub(“s+”, “_”, colnames(df))) 替换空格为下划线

R 语言数据框行操作的 cumsum(value, na.rm=TRUE) 处理缺失值的累积和

R 语言数据框列筛选的 select(where(is.numeric) & where(variance(.) > 0)) 变异数列