✂️slice() 系列函数：按位置切片提取行

type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
comment
slice_*() 系列是 dplyr 提供的行切片工具，专注于按行号或规则提取数据框中的行。常用于“取前 N 条”“取组内最大/最小”“随机抽样”等场景，功能比单纯的 filter() 更灵活。

1. 函数概览

函数
功能说明
slice(data, 1:5)
按 行号 提取指定行
slice_head()
提取每组的前 n 行（默认 n = 1）
slice_tail()
提取每组的后 n 行（默认 n = 1）
slice_min()
提取每组中某列的 最小值 所在行
slice_max()
提取每组中某列的 最大值 所在行
slice_sample()
随机抽样行，可设定数量或比例

2. 示例数据

3. 典型用法

3.1 按行号切片

提取第 1 至 2 行：

3.2 组内前 N 行

每个 group 取第一条记录：

3.3 组内最大值行

按 score 提取每组最高分那行，且 不保留并列：
  • with_ties = TRUE 时，会保留所有并列最高行。

3.4 随机抽样

  • 每组抽 2 行（若组大小不足会报错或需设置 replace = TRUE）：
    • 全表按比例抽样（40%）：

      3.5 组内最小值行

      提取每组最低分那行：

      4. 使用建议

      • 行版 select()：slice() 系列专注行操作，与 select() 聚焦列操作形成互补。
      • 配合 group_by()：针对分组提取前/后/极值记录时，slice_*() 比 filter(rank(...)) 更简洁。
      • 随机抽样：用于快速制作训练/测试集，或模拟重抽样。
      • 缺失行处理：在 slice_head()/slice_tail() 中可传 prop 或使用 n_max 保证不会超出。
      总结
      通过 slice_head()、slice_tail()、slice_min()、slice_max()、slice_sample() 等函数，您可以轻松实现各种行级别的提取需求，无论是按位置、极值还是随机，都只需一行代码完成。
      Prev
      ungroup()：取消分组结构
      Next
      group_by()：分组操作的基础
      Loading...
      Article List
      Evan の Logbook
      ✨ Updates
      🌐 Logbook v0.1.0.9000 上线
      🎨 Style Guide
      Lazy loaded image Font · 字体记录手册
      🧠 Creative Resources
      Lazy loaded image Name · 名以载道
      🗒️ Mind Notes
      Lazy loaded image Quote · 字里行间
      🧭 Knowbase
      Lazy loaded image Biorxiv 与预印本
      Lazy loaded image H-1B 签证
      🕊️ 鸽派、鹰派、左派、右派
      📘 SOPs
      🆕 创建 Google 账号
      🌍 生成境外地址
      🍎 创建美区 Apple ID
      🧠 注册与订阅 ChatGPT
      🤖 NFC读写器操作流程
      🩺 Medical Research
      🇬🇧 UK Biobank 数据库介绍与申请
      Lazy loaded image BioRender 使用与订阅笔记
      📦 scRNAseq
      📝 AUCell 流程笔记（GSE60361 小鼠脑示例）
      🏢 Cohort study VS Case-control
      🛠️ Tech Chronicles
      ☑️ Typora · 安装与使用指南
      📂 LocalSend · 跨设备文件传输的神兵利器
      🌏 Immersive Translate · 打造沉浸式翻译体验
      🐬 WSL： 使用笔记
      Lazy loaded image 自定义 Bash 提示符（PS1）
      Lazy loaded image Linux 系统介绍
      Lazy loaded image Linux grep 工具笔记
      Lazy loaded image Linux sed 工具笔记
      Lazy loaded image Linux awk 工具笔记
      Lazy loaded image CSS 笔记
      Lazy loaded image 文件夹前加点的意义
      Lazy loaded image HTML 格式笔记
      Lazy loaded image XML 格式笔记
      Lazy loaded image TOML 格式笔记
      Lazy loaded image PR 模板解读与最佳实践
      Lazy loaded image YAML 格式笔记
      Lazy loaded image JSON 格式笔记
      Lazy loaded image YouTube 使用笔记
      Lazy loaded image Writage 使用笔记
      Lazy loaded image Pandoc 使用笔记
      Lazy loaded image Chrome 使用全攻略
      Lazy loaded image Vibe Coding：一种新的编程氛围？
      🧭 从混乱到规范：文件命名、变量命名与版本控制最佳实践
      🚀 科学上网指南：信息时代的通行证
      📦 pip 与 uv：Python 包管理的演进与取舍
      💰 Fortune Blueprint
      📗 期权基本概念
      期权交易策略
      🕟 美股交易时间指南
      📈 R Visionary
      Lazy loaded image R 的 future 包（异步与并行）
      Lazy loaded image R 中加载与使用系统字体
      Lazy loaded image R 中的数据类型完整指南
      Lazy loaded image R 与 RStudio 安装笔记
      🔃 purrr 包学习笔记
      🔁 apply 家族核心函数
      📁 list.files
      📊 用 readxl 读取 Excel：实践指南 + 可复用增强函数
      Lazy loaded image make_date() & make_datetime()：从字段构造时间对象
      📦 为什么使用 lubridate？
      ⏳ ISO 8601 国际时间标准
      Lazy loaded image 分类变量处理 - forcats
      📏 separate_wider_position()：按固定宽度横向拆分为多列
      📐 separate_wider_delim()：按分隔符拆分为多列
      🪓 separate_longer_position()：按固定宽度切分为多行
      Lazy loaded image pmin() & pmax()：向量按元素逐位比较
      🔢 parse_double() vs parse_number()
      Lazy loaded image geom_tile()：构建热图 / 网格图的砖块图层
      🎨 常用美学参数详解：position, fill, alpha 等
      Lazy loaded image facet_wrap() 与 facet_grid() 用法解析
      🌳 高亮特定数据子集：多图层叠加法
      Lazy loaded image 三种 geom_smooth() 写法解析
      🔻 geom_smooth() 的 shape 限制
      🎨 ggplot2 颜色映射
      Lazy loaded image ggplot2 的 shape 限制与解决方案
      Lazy loaded image R语言字符串大小写变换
      Lazy loaded image R语言数字取整与格式化。
      Lazy loaded image gtsummary 回归模型
      Lazy loaded image gtsummary + gt：R语言三线表实践
      🔁 pivot_wider()：长表 → 宽表（long → wide）
      🔢 parse_number()：提取字符串中的数字
      🔁 pivot_longer()：宽转长（wide → long）
      ⚡ .by：轻量级分组操作的新方式
      🔓 ungroup()：取消分组结构
      ✂️ slice() 系列函数：按位置切片提取行
      🧮 group_by()：分组操作的基础
      🧭 relocate()：调整列顺序
      Lazy loaded image select()：灵活选择列
      📲 mutate()：创建新列 + 控制列位置与保留
      🔢 count()：快速计数分组频次
      Lazy loaded image dplyr包的distinct()函数
      🔺 ggplot2 点形状（shape）
      Lazy loaded image ggthemr：为 ggplot2 一键换肤
      Lazy loaded image ggthemes 常用主题
      🔬 msigdbr 包
      📈 CMplot 绘制曼哈顿图
      Lazy loaded image SMR 共定位分析
      🧬 coloc R 包实用笔记与数据格式梳理
      📊 ggpubr - 让科研图表高效“出版就绪”的R扩展包
      🎨 ggpubr::theme_pubr - 出版级 R ggplot2 主题美化指南
      ✂️ 用 patchwork 优雅组合你的 ggplot2 图表
      🔤 R 正则表达式语法与字符串操作速查
      📐 R基础数学与统计函数速查
      📚 R包管理基础：.libPaths() 与 library()
      📦 R工作空间对象管理：ls 与 rm
      🔗 R集合归属与反归属运算符：%in% 与 %nin%
      🕳️ R缺失值与空值处理（na.omit & evanverse::is_void）
      🔎 R字符串匹配 grep 与 grepl 实用技巧
      📊 R基础数据结构与分布探索技巧
      ↕️ R常用向量操作与排序技巧
      🔍 R匹配函数 match 的实用技巧
      🔗 R字符串拼接 paste/paste0 典型用法
      Lazy loaded image R集合操作与典型用法
      Lazy loaded image R apply函数速查与典型用法
      Lazy loaded image R变量命名规范与覆盖机制
      ➗ R取余、整除与分批处理技巧
      Lazy loaded image R设置CRAN与Bioconductor镜像速查
      Lazy loaded image R版本升级与包迁移实用指南
      Lazy loaded image R查询当前环境和包信息（sessionInfo）
      Lazy loaded image 创建文件夹与目录管理基础
      Lazy loaded image RStudio常用快捷键与界面恢复技巧
      Lazy loaded image 提取字符向量子串的实用技巧
      Lazy loaded image 高效读取表格与大文件：fread与自定义read_table_flex
      Lazy loaded image foreach包批量循环
      Lazy loaded image R基因ID转换与批量注释
      Lazy loaded image R批量获取和筛选文件名
      Lazy loaded image R常用序列与模拟数据生成
      Lazy loaded image R数据框（df）条件筛选实用技巧
      Lazy loaded image R Visionary - Introduction
      📊 Statistics
      Lazy loaded image Survival Analysis
      Lazy loaded image 方差分析（ANOVA）
      Lazy loaded image 多因素逻辑回归
      Lazy loaded image 单因素逻辑回归
      Lazy loaded image R语言中的常见统计分布及其应用
      Lazy loaded image 数据分析的可复现性：原则与实践
      📂 p值操纵与文件抽屉
      Lazy loaded image 如何规范报告统计结果？
      Lazy loaded image 相关性检验
      Lazy loaded image 多重检验（Multiple Testing）
      Lazy loaded image t 检验（t-test）
      Lazy loaded image 置信区间 (Confidence Intervals)
      Lazy loaded image 卡方检验（Chi-squared Test）
      Lazy loaded image 统计功效（Power）与样本量（Sample Size）
      Lazy loaded image 假设检验 & p值
      Lazy loaded image 频率表、比例表与列联表
      🏫 统计建模的三大学派：频率学派、贝叶斯学派与机器学
      Lazy loaded image t-test: Principles and Application in R
      🖼️ BioVis
      🎄 Forestplot in R