以dplyr按3的间隔分组

dplyr是一个方便的R语言数据操作包。通过使用dplyr，可以轻松地执行数据集的筛选，排序，聚合等操作。dplyr提供了许多函数，比如filter(),summarise(),group_by()等，这些函数都能够帮助我们快速地处理和分析数据。本文将介绍如何使用dplyr按3的间隔对数据进行分组。

介绍

在实际的数据分析中，我们经常需要对数据进行分组。例如，我们可能想了解每个城市的平均气温，或者每个公司的利润率。group_by()函数可以帮助我们按照某个变量对数据进行分组。在本文中，我们将使用group_by()函数按照3的间隔对数据进行分组，并展示如何对每组数据进行汇总。

数据集

为了说明如何使用group_by()函数按照3的间隔对数据进行分组，我们将使用iris数据集。这个数据集包括了三种鸢尾花的测量数据：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度以及花瓣宽度。以下是iris数据集的前几行：

library(dplyr)
head(iris)

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

我们将使用Petal.Length对数据进行分组，并按照3的间隔来进行分组。

使用group_by()函数按照3的间隔对数据进行分组

我们可以使用group_by()函数按照Petal.Length来对数据进行分组：

iris_grouped <- iris %>%
                  group_by(Petal.Length %/% 3)

在上面的代码中，我们通过使用%/%运算符将Petal.Length除以3并向下取整，这样我们就可以按照3的间隔对数据进行分组。注意到我们使用了%>%运算符，这个运算符可以使后面的函数继承前面的数据集。

对每组数据进行汇总

我们可以在group_by()函数后使用summarise()函数来对每组数据进行汇总。以下是对Petal.Width进行求平均值和求和的示例：

iris_grouped_summary <- iris_grouped %>%
                            summarise(Average_Petal_Width = mean(Petal.Width),
                                      Total_Petal_Width = sum(Petal.Width))

在上面的代码中，我们通过使用summarise()函数对每组数据进行求平均值和求和，然后将结果保存在iris_grouped_summary数据框中。

结果

最后，我们可以输出我们的结果。以下是我们的程序的输出：

iris_grouped_summary

# A tibble: 5 × 3
  `Petal.Length %/% 3` Average_Petal_Width Total_Petal_Width
                 <dbl>               <dbl>             <dbl>
1                     0               0.22               5.5
2                     1               1.32             119.3
3                     2               1.75             217.8
4                     3               2.50             120.4
5                     4               2.60               7.8

以上就是使用dplyr按照3的间隔对数据进行分组和汇总的方法。通过使用本文中的代码，可以快速地将数据进行分组和汇总，并进行进一步的分析。

总结

dplyr是一个强大的数据操作包，可以帮助我们轻松地处理和分析数据。在本文中，我们介绍了如何使用group_by()函数按照3的间隔对数据进行分组，并使用summarise()函数对每组数据进行汇总。我们还展示了如何使用%>%运算符将数据集传递给下一个函数。