使用dplyr包中的mutate函数向数据框添加一个或多个列

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本文介绍了如何在R语言中使用dplyr包的mutate函数向数据框添加新列。通过实例展示了如何计算年龄加5、乘以2和3,创建新列"age_plus_5"、"age_times_2"和"age_times_3",并强调了mutate函数在数据处理中的灵活性。

使用dplyr包中的mutate函数向数据框添加一个或多个列

在R语言中,dplyr包是一个非常强大的数据操作包,它提供了一组简单、一致且易于使用的函数用于对数据进行操作和变换。其中,mutate函数在数据框中添加新列时非常有用。本文将介绍如何在R语言中使用mutate函数来添加一个或多个数据列。

首先,我们需要安装并加载dplyr包。可以通过以下命令来安装:

install.packages("dplyr")

安装完成后,使用以下命令加载dplyr包:

library(dplyr)

接下来,我们需要准备一个数据框作为示例数据。假设我们有一个名为df的数据框,其中包含姓名(name)、年龄(age)和性别(gender)三列。我们将以该数据框为基础进行实战演示。

df <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Catherine"),
  age = c(25, 30, 35),
  gender = c("Female", "Male", "Female")
)

print(df)

输出结果为:

       name age gender
1     Alice  25 Female
2       Bob  30   Male
3 Catherine  35 Female
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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