Привет! Меня зовут Артем и я использовал библиотеку dplyr для вычисления новых переменных и их добавления к текущему массиву данных без потери информации о других переменных. Хочу поделится своим опытом с тобой.
Сначала давай разберёмся, что такое библиотека dplyr. Она является одной из самых популярных библиотек для обработки и манипулирования данными в R. Она предоставляет набор функций, позволяющих выполнять различные операции над массивами данных, такие как выборка (фильтрация), упорядочивание, обобщение, группирование и многое другое.
Чтобы использовать библиотеку dplyr, нужно сначала установить ее с помощью команды install.packages(″dplyr″). После установки загружаем библиотеку командой library(dplyr).
Когда у тебя есть массив данных (например, data.frame), и ты хочешь вычислить новую переменную и добавить ее к массиву данных без потери информации о других переменных, ты можешь использовать функцию mutate. Она позволяет добавить новый столбец к массиву данных на основе вычислений существующих столбцов.
Для примера, давай представим, что у нас есть массив данных с именем ‘df’, который содержит столбцы ‘x’ и ‘y’; Мы хотим вычислить новую переменную ‘z’, которая будет равна сумме ‘x’ и ‘y’. Для этого мы можем использовать следующий код⁚
df <- df %>% mutate(z x y)
Код выше будет добавлять новый столбец ‘z’ в массив данных ‘df’, где каждое значение ‘z’ будет равно сумме соответствующих значений из столбцов ‘x’ и ‘y’.
Важно отметить, что функция mutate не изменяет исходный массив данных ‘df’, а возвращает новый массив данных с добавленным столбцом ‘z’. Если ты хочешь сохранить этот новый массив данных, ты можешь присвоить его новой переменной, например⁚
df_new <- df %>% mutate(z x y)
Теперь у нас есть новый массив данных ‘df_new’, содержащий все столбцы из исходного массива данных ‘df’, а также новый столбец ‘z’.
Таким образом, с помощью библиотеки dplyr и функции mutate, ты можешь легко вычислить новые переменные и добавить их к текущему массиву данных без потери информации о других переменных. Удачи в работе с dplyr!