R,使用 dplyr 创建一个新的排序数据框?
R, create a new sorted dataframe with use of dplyr?
我是 R 的新手,对作业有点不知所措。我被要求从现有的数据框创建一个新的数据框( diamonds
预装的数据 ggplot2
)。数据框应如下所示:
mean_price median_price min_price max_price n
全部按 clarity
排序,其中 n
是该净度类别中的条目数。
我知道我可以通过 diamonds$clarity
获得清晰度
我知道我可以用 mean(diamonds$price)
得到均值、中位数等...
等..
但是我如何根据清晰度对其进行排序并将其放入新的数据框中?
library(ggplot2)
diamonds %>%
group_by(clarity) %>%
summarise(mean_price = mean(price) , min_price =min(price) ,max_price = max(price) ,
median_price = median(as.numeric(price)), count = n()) %>%
arrange(clarity)
降序排列使用arrange(desc(clarity))
代替arrange(clarity)
我是 R 的新手,对作业有点不知所措。我被要求从现有的数据框创建一个新的数据框( diamonds
预装的数据 ggplot2
)。数据框应如下所示:
mean_price median_price min_price max_price n
全部按 clarity
排序,其中 n
是该净度类别中的条目数。
我知道我可以通过
diamonds$clarity
获得清晰度
我知道我可以用
mean(diamonds$price)
得到均值、中位数等... 等..
但是我如何根据清晰度对其进行排序并将其放入新的数据框中?
library(ggplot2)
diamonds %>%
group_by(clarity) %>%
summarise(mean_price = mean(price) , min_price =min(price) ,max_price = max(price) ,
median_price = median(as.numeric(price)), count = n()) %>%
arrange(clarity)
降序排列使用arrange(desc(clarity))
代替arrange(clarity)