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  • 指定字段进行分组:计数为一个字段下分几类:用长变宽函数pivot_wider() 按照制定顺序进行行排序:用一个带顺序的表控制合并表的关键字full_join() 按照制定顺序进行列排序:SELECT() 导出文件 ...

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    3. 按指定行进行分组计数
    4. 按指定字段进行分组:计数为一个字段下分几类:用长变宽函数pivot_wider()
    5. 按照制定顺序进行行排序:用一个带顺序的表控制合并表的关键字full_join()
    6. 按照制定顺序进行列排序:SELECT()
    7. 导出文件
      library(tidyverse)
      library(readxl)
      wp0 <- read_excel("wp.xlsx", sheet = "wp0")
      wp1 <- read_excel("wp.xlsx", sheet = "wp1")
      
      #-----------------------------板块------------------------------------
      wp0 %>% count()
      df0 <-wp0 %>% count(`板块名称`)
      names(df0)[names(df0) == 'n'] <- 'n0'
      
      wp1 %>% count()
      df1 <-wp1 %>% count(`板块名称`)
      df2 <-wp1 %>% count(`板块名称`,`租赁来源`) %>% pivot_wider( names_from = "租赁来源", values_from = "n")
      df3 <-wp1 %>% count(`板块名称`,`租赁方式`)%>% pivot_wider( names_from = "租赁方式", values_from = "n") 
      df4 <-wp1 %>% count(`板块名称`,`建筑面积`)%>% pivot_wider( names_from = "建筑面积", values_from = "n") 
      df5 <-wp1 %>% count(`板块名称`,`租金水平`)%>% pivot_wider( names_from = "租金水平", values_from = "n") 
      df6 <- wp1 %>% group_by(`板块名称`) %>% summarize(租金单价=mean(`租金单价`))
      #
      x <- c('广埠屯板块','洪山东板块','洪山西板块','狮子山洪山板块','张家湾板块','和平东板块','和平西板块','青菱板块','关山东板块','光谷广场板块','软件园板块','关山西板块')
      y <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)
      df_num <- data.frame(板块名称= x, num = y )
      
      wp_bankuai <- df_num  %>% full_join(df0)%>% full_join(df1)%>% full_join(df2)%>% full_join(df3)%>% full_join(df4)%>% full_join(df5)%>% full_join(df6)
      ###!!!列排序谨慎用,由于相关标度无数据需要手动确认是否删除
      '''
      wp_bankuai <-select(wp_bankuai,
                       `板块名称`,`num`,`n0`,
                       `中介`,`长租公寓`,`中介`,
                       `整租`,`分租`,
                       `≤20㎡`,`(20,60]㎡`,`(60,90]㎡`,`(90,140]㎡`,`140㎡以上`,
                       `≤500元`,`(500,1000]元`,`(1000,2000]元`,`(2000,5000]元`,`>5000元`,
                       `租金单价`
                        )
      '''
      # 导出文件
      write_csv(wp_bankuai, "wp_bankuai.csv")
      #-----------------------------街道------------------------------------
      wp0 %>% count()
      df0 <-wp0 %>% count(`街道名称`)
      names(df0)[names(df0) == 'n'] <- 'n0'
      
      wp1 %>% count()
      df1 <-wp1 %>% count(`街道名称`)
      df2 <-wp1 %>% count(`街道名称`,`租赁来源`) %>% pivot_wider( names_from = "租赁来源", values_from = "n")
      df3 <-wp1 %>% count(`街道名称`,`租赁方式`)%>% pivot_wider( names_from = "租赁方式", values_from = "n") 
      df4 <-wp1 %>% count(`街道名称`,`建筑面积`)%>% pivot_wider( names_from = "建筑面积", values_from = "n") 
      df5 <-wp1 %>% count(`街道名称`,`租金水平`)%>% pivot_wider( names_from = "租金水平", values_from = "n") 
      df6 <- wp1 %>% group_by(`街道名称`) %>% summarize(租金单价=mean(`租金单价`))
      #
      x <- c('珞南街道','洪山街道','关山街道','卓刀泉街道','狮子山街道','梨园街道','和平街道','张家湾街道','青菱街道')
      y <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
      df_num <- data.frame(街道名称= x, num = y )
      
      wp_jiedao <- df_num  %>% full_join(df0)%>% full_join(df1)%>% full_join(df2)%>% full_join(df3)%>% full_join(df4)%>% full_join(df5)%>% full_join(df6)
      ''
      wp_jiedao <-select(wp_jiedao,
                          `板块名称`,`num`,`n0`,
                          `中介`,`长租公寓`,`中介`,
                          `整租`,`分租`,
                          `≤20㎡`,`(20,60]㎡`,`(60,90]㎡`,`(90,140]㎡`,`140㎡以上`,
                          `≤500元`,`(500,1000]元`,`(1000,2000]元`,`(2000,5000]元`,`>5000元`,
                          `租金单价`
      )
      ''
      # 导出文件
      write_csv(wp_jiedao, "wp_jiedao.csv")

       

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空空如也

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