为什么melt (reshape2)用列序号替换列名？ - 腾讯云开发者社区

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R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换

长数据矩阵中一列代表变量类型，另外一列表示对用的变量值。...，这时用reshape2包来转换实验记录的宽表格数据会十分方便。...Wide- to long-format data: the melt function 例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。首先，我们将列名更改为小写方便使用。...library(reshape2) # 首先加载一下reshape2包 aql melt(airquality) # 命名取首字母：[a]ir [q]uality [l]ong format...用month + day ~ variable告诉dcast月份和日期是变量，转换成的长数据与原始数据除了变量列的序号不一样，其他都一致。

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R包reshape2 |轻松实现长、宽数据表格转换

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数据处理|数据框重铸

一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...(reshape2) 1.1 melt函数（宽转长） id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 melt(airquality) 1.1.2 将month和day共同作为ID variables(那些能够区分不同行数据的变量共同作为变量)，且修改长数据中的列名 airMelt2 melt(airquality...variable, fun.aggregate = mean, na.rm = TRUE) 二 $、with、within、transform等进行列的添加 head(airquality) 2.1 $符添加列...transform函数 data4 <- transform(data,logwind = log(wind),day2 = day^2) 三参考链接：R语言之数据重塑 An Introduction to reshape2

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R语言基于Excel数据绘制多系列条形图

install.packages("reshape2") 接下来，我们即可开始代码的撰写。首先，我们将需要用到的包导入。...library(readxl) library(ggplot2) library(reshape2) 随后，我们进行Excel表格文件数据的读取；这里我们就通过readxl包中的read_excel...xlsx_data melt(xlsx_file, id.var = "...1") 其中，melt()函数的第一个参数表示需要进行转换的变量，第二个参数则是ID变量，一般情况下就是表述数据序号的第一列数据...；我这里由于原本Excel的数据中就没有表示序号的那一列数据，因此就选择了原有数据的第一列作为ID变量。...此外，melt()函数在运行时，还可以指定数据转换后的列名。如以下代码就表示，我们希望将转换后表示变量的列的名称设置为Factor，表示观测值的列的名称设置为q。

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「R」长宽格式互换

这是reshape2 包的一个新接口。 reshape2包的 melt() 与 dcast() 函数。...- value: 包含值的列名 - ...: # 包换需要转换值的列名 - factor_key: # 把新的合成列设置为因子 data_long reshape2 从宽格式到长格式使用 melt(): olddata_wide #> subject sex control cond1 cond2 #> 1 1 M...这个函数用于数据框，如果你处理数组或矩阵，替换使用 acast()。...# 'condition' 是我们想要放入新列名的列 'measurement' # 包含数值 library(reshape2) data_wide <- dcast(olddata_long,

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

在R语言中，提供数据长宽转换的包主要有两个： reshape2::melt/dcast tidyr::gather/spread library("reshape2") library("tidyr")...数据重塑（宽转长）： melt函数是reshape2包中的数据宽转长的函数 mydatamelt( mydata,...spread： spread( data=data1, #带转换长数据框名称 key=Year, #带扩宽的类别变量（编程新增列名称） value=Sale) #带扩宽的度量值...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...R语言： reshape2::melt reshape2::dcast tidyr::gather tidyr::spread Python： pandas-melt pandas-pivot_table

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R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

，不要其它的； drop 需要取掉的列名或者列号，要其它的； colClasses 类字符矢量，用于罕见的覆盖而不是常规使用，只会使一列变为更高的类型，不能降低类型； integer64...=2两类，查看v1、v2取值相同v3不同对应v4的情况，这个时候用dcast或者会更加方便，如下 melt 和reshape2包的melt一样，融合表格，这个是用C语言写的，处理速度更快。...=TRUE) 对于前面的DT，我现在将f和d开头的列名的列作为测量变量，如下 pattern函数下面会讲，这里再讲一下的是melt和dcast的联合使用，先用melt融合，再用dcast重铸如下面例子...melt的时候可以用正则去匹配列名 patterns(..., cols=character(0)) ......； fill 如果TRUE，缺失的列用NA填充，这个时候bind的对象可以不同列数，并且use.names自动设为TRUE,这个时候至少要有一个对象的一列要存在行名； idcol 产生一个

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R 热图绘制heatmap①

rownames(data) <- paste("Gene", 1:9, sep="_") colnames(data) <- paste("sample", 1:10, sep="_") library(reshape2...) library(ggplot2) data$ID <- rownames(data) data_m melt(data, id.vars=c("ID")) View(data_m) data为...9行10列的标准正太分布数据。...使用paste对行列名简单命名。 melt函数将data转化为gene-id列，sample-variable列，以及表达值-value列。 ? ?...element_blank(), axis.line = element_blank()) + #去掉边框 xlab('row name') + ylab('column name') #更改行名和列名

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第三章数据预处理（下）

1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data) > dim(data3) [1] 5 3 (2)替换缺失值...，也可以用names()重新给其赋值。...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...3.5.2揉数据的最佳伴侣程序包reshape2是reshape的重写版，是专门用于数据集形状转换的，一般用户常使用melt(), acast()和dcast()，它们却可以把数据“揉成各种形状。...和stack()一样，melt()也有对应的函数用来还原数据:acast()用于数组，dcast()用于数据框，其中的参数formula是一个公式，左边的每个变量都会成为新数据集中的一列，右边的变量是因子

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数据处理 | R-tidyr包

包中的melt()函数; gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE)： data：需要被转换的宽形表 key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量...包中melt()函数的优势: 它可以只gather若干列而其他列保持不变： age <- c(20, 21, 22) wide <- data.frame(widedata, age) wide person...三多列合并为一列 unite(data, col, … , sep = " ") data::表示数据框, col:表示合并后的列名称, … :表示需要合并的若干变量, sep: = " "用于指定分隔符..." 用于指定分隔符 remove：是否删除被分割的列用separate函数将上面的wideunite数据框还原: widesep <- separate(wideunite, information..., na.rm = TRUE) x_median <- median(NAdata$grade, na.rm = TRUE) 计算y的众数 y_mode <- as.character(NAdata 用特定值进行

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R&Python Data Science 系列：数据处理(4）长宽格式数据转换

()和gather()位于dfply库中； R中的dcast()和melt()位于reshape2包中；spread()、gather()、pivot_wide()和pivot_long()位于...参数columns是长格式数据中的key键对应的列名；参数values是长格式数据中的value对应的列。...方法二： ###用spread()long_data >> spread(X.Introduction, X.Message) ?...参数names_from对应长格式数据key键对应的列；values_from对应长格式数据value值对应的列。...方法一： ##使用melt()wide_data.melt(id_vars='Player', var_name='Introduction', value_name =

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R语言dataframe数据转换

用reshape2::melt将2维数据转换为一维数据 df_meltreshape2::melt(df,id.vars="x",variable.name="year",value.name="value...If blank, will use all non-measured variables.指明分组变量，该列为原来df的factor列 measure.vars vector of measured...Can be integer (variable position) or string (variable name)If blank, will use all non id.vars指明测量值列，...如果不明确说明，默认出id.var列以外的所有列为measure,上列中就没有明确支出measure.vars,则默认2010和2011均为measure value variable.name name...image.png 将长数据转换为宽数据将上述df_melt转化为宽数据框df df_castreshape2::dcast(df_melt,x~year,value.var="value")

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基础知识 | R语言数据分析之表格处理

R语言处理数据在R中很多内置函数，用于数据框的基本操作，比如转换、分组、排序、拼接等，常见的函数有rbind()，cbind()，dplyr()，tidyr()，reshape2，tidyverse...merge()函数,合并数据框中的x和y的列名的向量，如果有些数据框y列名中没有数据，也会默认为是匹配x列名的数据。 #构建数据框 ? ?...>dm1列名中的向量，默认为两个表之间有共享的键列。如果y没有键列，则默认为x的键。...all=TRUE是x=TRUE,y=TRUE的简写 >dm2列，右边数据框的匹配列 >dm3...#df5的变量名称country，GDP2019，GDP2018储存的向量应为数值，不能含有中文，否则melt运行失败。 ? #df_m按照year分组 ? ?

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R可视乎|等高线图

简介等高线图（contour map）是可视化二维空间标量场的基本方法[1]，可以将三维数据使用二维的方法可视化，同时用颜色视觉特征表示第三维数据，如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。...z <- as.matrix(read.table("等高线.txt",header=TRUE)) colnames(z) 列名设置 max_z <- max...(z) min_z <- min(z) breaks_lines <- seq(min(z),max(z),by=(max_z-min_z)/10) map melt(z) #这个函数来自reshape2...（处理数据的包）介绍一下这个函数，以及相关函数 dim(map) colnames(map)<-c("Var1","Var2","value") reshape2包中的melt()函数可将数据从左图转换呈右图的数据形式...含义：转换前第一行在转换后第一列为1，对应位置在第二列，第三列是对应值。 ? ? >> 设置颜色调色盘，以后详细讲解。

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R语言数据重塑及导出操作

melt(data, id.vars = "姓名",variable.name = "科目", value.name = "成绩") ?...倘若我们面临的输入如上所示，想要得到的结果是，姓名、姓名是两列单独的字段，不同科目合并成单独的一个字段。这种结果就稍显复杂。...不过reshape2包仍然可以轻松应对这种情况： mydata2 melt(data, id.vars = c("姓名","性别"),variable.name = "科目", value.name...row.names =FALSE,col.names =TRUE, quote =FALSE) sep指定变量间分隔符，默认为空格，row.names指定是否输出行号，col.names指定是否输出列名...，quote指定是否用引号将变量包括。

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R语言进阶笔记2 | 长数据与ggplot2

比如株高数据，第一列是ID，第二列是年份，第三列是株高，这种数据叫长数据。...怎么转化为长数据我知道三种方法： reshape2的melt函数，现在还知道这个包的人，R龄应该在5年以上了，反正我一直都用，很好用，但是被作者嫌弃了，现在被很多人嫌弃了…… data.table的metlt...函数，和reshape2包的函数同名，用法也相似，可以对DT数据处理，很快。...现在我用melt函数时，就不用载入reshape2了，直接用data.table包就行 tidyverse中的tidyr中的pivot_longer函数，这个更简单，用过这个函数，再也没有迷路过。...因为melt函数语法比较复杂，经常需要查看帮助文档或者以前的笔记。

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Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...可以使任何对groupby有效的函数 fill_value 用于替换结果表中的缺失值 dropna 默认为True margins_name 默认为'ALL'，当参数margins为True时，ALL行和列的名字...() 则是将宽数据集变成长数据集 melt() 既是顶级类函数也是实例对象函数，作为类函数出现时，需要指明 DataFrame 的名称 pd.melt 参数 frame 被 melt 的数据集名称在 pd.melt...() 中使用 id_vars 不需要被转换的列名，在转换后作为标识符列（不是索引列） value_vars 需要被转换的现有列，如果未指明，除 id_vars 之外的其他列都被转换 var_name 自定义列名名称...保留"driver_gender"，对剩下列全部转换，并给设置对列定义列名。

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玩转数据：长宽变换

简而言之：易阅读，方便用。数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。它主要遵循两个准则： 1，每一列代表一个变量（属性）。...2，什么是长数据与宽数据可以看出下图数据是一样的，长是行数的体现，宽是列数的体现，长宽是同数据的表现点在行列的不同，是长宽比较的结果。...140,139,129,135,121,109,150), 英语=c(111,123,141,101,99,130,140), 综合=c(125,115,119,130,121,113,130) ) 3.1 R方法reshape2...包函数melt，dcast library(reshape2) # 宽变长 short2long = melt(data, id=c("班级","姓名"), variable.name= '科目', value.name...主要用 union all , ateral view explod (类似 left join)列变行。

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神仙级的配色，为你的文章增光添彩！

所有的调色板可以被ggplot2的scale系列函数直接调用，调用命令为：: scale_color_palname() scale_fill_palname() 其中palname用相应的调色板名称替换即可...（命令请参照表格1/2中的第二列）。...+ scale_fill_npg() grid.arrange(p1_npg, p2_npg, ncol = 2) 连续型颜色画板--以GSEA为例连续画板（以GSEA为例）： library("reshape2...") data("mtcars") #load data cor <- cor(unname(cbind(mtcars, mtcars, mtcars, mtcars))) cor_melt melt...若想从某个主题画板中调出颜色的代码值，可以参考表格1和表格2中的第四列函数，以及第三列中的参数。

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高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复接着用前面的df：在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...other other：替换的特殊值 inplace：inplace为真则在原数据上操作，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列将df中列value_1里小于5的值替换为0： df[...Melt Melt用于将宽表变成窄表，是 pivot透视逆转操作函数，将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame。...，再加一个值列： pd.melt(df1, id_vars=['city'])

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R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换

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