R语言dplyr包使用group_by函数和summarise函数构建频率表实战

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本文介绍了R语言dplyr包的group_by和summarise函数,用于构建频率表和统计汇总。通过示例,展示了如何对数据框按分类变量分组,计算频数和总值,提高数据分析效率。

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R语言dplyr包使用group_by函数和summarise函数构建频率表实战

在R语言中,dplyr包是一个功能强大的数据处理工具,它提供了一套简洁、高效的函数,方便我们对数据进行整合、筛选、排序、计算等操作。其中,group_by函数和summarise函数是dplyr包中常用的函数之一,它们可以帮助我们构建频率表。

首先,我们需要安装并加载dplyr包。可以使用以下代码进行安装:

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

接下来,我们将使用一个示例数据集来演示如何使用group_by函数和summarise函数构建频率表。假设我们有一个数据框df,包含了一个名为"category"的分类变量。现在,我们想要统计每个类别的频数。

# 创建示例数据
df <- data.frame(category = c("A", "B", "A", "C", "B", "A", "B", "C", "C"))

# 使用group_by函数对数据框按照"category"进行分组
df_grouped <- df %>% 
  group_by(catego
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