从宽到长数据帧使用pivot_longer函数时的R问题 - 腾讯云开发者社区

本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。...加载 R 包 library(tidyverse) library(ggbeeswarm) library(showtext) # 在 Ubuntu 系统上测试的, 不加这个我画出来的汉字会乱码 ~ showtext_auto...6974666, 61333… ## $ `Wide Receiver` 16250000, 14175000, 11424000, 11415000, 10800000, … # 检查数据的列名...数据预处理 # 整理数据, 从宽数据透视到长数据转换 df_plot % # pivot_longer() 从宽数据透视到长数据转换 pivot_longer(cols...利用 ggplot2 绘图 # PS: 方便讲解, 我这里进行了拆解, 具体使用时可以组合在一起 gg <- ggplot(df_plot, aes(year, salary_position / 1000000

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ggplot2可视化全球气候变化

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来展示全球气温变化情况，通过绘制连续型线段的形式来进行数据的展示，数据无实际意义仅作图形展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。...❞加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 设置时间格式 lct 的时间格式 Sys.setlocale...|> # 使用管道操作符对数据进行处理 select(!...c("J-D", "D-N", "DJF", "MAM", "JJA", "SON")) |> # 选择需要的列，去除不需要的列 pivot_longer(cols = !"...Year", names_to = "Month", values_to = "Temp") |> # 将数据从宽格式转换为长格式 mutate(Month = factor(Month, levels

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Nature图表复现｜热图叠加折线图

欢迎关注R语言数据分析指南论文原图加载R包 library(tidyverse) library(cowplot) 导入数据 df <- read_tsv("group.xls")...绘制热图 heatmap % pivot_longer(-cluster) %>% # 将数据从宽格式转换为长格式，除了"cluster"列 separate(`name`,...into = "name", sep = "-") %>% # 将"name"列根据"-"分隔成新的列 ggplot(aes(name, cluster, fill = value)) + #...使用ggplot绘图，设置映射 geom_tile() + # 添加瓷砖图层，用于绘制热图 scale_y_discrete(position = "right") + # 设置y轴刻度位置...) 拼图 plot % ggdraw() + draw_plot(line, scale = 0.93, x = 0.12, y = 0.023) # 添加线图到热图上

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ggplot2绘制多边形热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节通过一个案例来介绍如何绘制多边形热图，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(RColorBrewer) 导入数据 scurvy <- read_csv('scurvy.csv...') pal <- RColorBrewer::brewer.pal(name = "Paired", n = 4) 定义函数 # 格式处理 clean_format % # 将数据从宽格式转换为长格式 pivot_longer(gum_rot_d6:fit_for_duty_d6, names_to = "symptom", values_to =

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tidyverse

背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...目前最新的版本中主要提供 pivot_longer，pivot_wider 等函数。...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。

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R可视化：R可视化教程来了！

从本周开始会每周推送1~2次高质量R可视化内容，本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。...tidyTuesday每周更新数据，大佬们会使用这些数据集自由创作出各种高质量的R语言可视化作品，是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。...数据倒置 # 从宽数据透视到长数据转换 tuition pivot_longer(tuition, cols = "2004":"2015",...形式调用函数, 不然容易与 plyr 中的函数冲突 (因为我自己就报错了...)...y = NULL) # theme_minimal() 去坐标轴边框的最小化主题 gg <- gg + theme_minimal() # theme() 实现对非数据元素的调整, 对结果进行进一步渲染

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R语言进阶笔记2 | 长数据与ggplot2

问题来了，什么是「长数据」，什么是「宽数据」（不是短数据，这不是反义词，谢谢）「宽数据：」 ❝即变量是多列数据，每一列都是一个值，比如株高数据，第一年的株高是一列，第二年的株高是一列，第三年的株高是一列...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...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。...pivot_longer 第二个-1，意思是除了第一个不处理，其它都处理，也可以用2:6表示第二到第六列处理第三个names_to是变量的名称，这里定义为Year 第四个values_to是保存的性状名...，这里是Height 可以看到，长数据有3列，分别是： TreeID Year Height 3. ggplot2作图怎么搞之前我使用ggplot2作图时，想做什么图，就在网上copy代码，然后根据自己的数据名称

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【计算机网络】数据链路层 : CSMACD 协议 ( 载波监听多点接入碰撞检测协议 | 单程端到端传播时延 | 截断二进制指数规避算法 | 计算示例 | 最小帧长问题 )★

六、最小帧长问题一、 CSMA/CD 协议 ---- CSMA/CD 协议 : ① 全称 : Carrier Sense Multiple Access With Collision Detection...已经发送的数据产生冲突 ; 此时时刻时 \cfrac{3t}{4} 纳秒 ⑤ 碰撞 : B 的信号与 A 的信号叠加在一起 , 称为碰撞 ; 此时两个信号都被污染了 , 无法解析使用...单程端到端传播时延相关概念 ---- 引入一组概念 : ① 单程端到端传播时延 : 记作 \tau ; ② 碰撞检测最长时间 : 站点发出数据后 , 最多两倍的单程端到端时延 2\tau...[0 , 1023] 之间的值 ; 六、最小帧长问题 ---- 检测到碰撞时 , 需要暂停帧的发送 , 如果帧太短 , 就会导致一次性发送完毕 , 无法暂停 , 这里需要在检测到碰撞时 , 帧还没有发送结束...; 帧的传输时延至少要大于 2\tau ; 帧的传输时延 = \cfrac{帧长度 ( 比特 )}{ 数据传输速率 } \cfrac{帧长度 ( 比特 )}{ 数据传输速率 } \geq 2\

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tidyverse数据清洗案例详解

介绍本中你将学习在R中数据处理简洁的方法，称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作，但这些工作从长远来看是值得的。...一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具，您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种，从而可以将更多的时间花在分析问题上。本文将为您提供整理数据的实用介绍以及tidyr包中附带的工具。...我们知道单元格代表案件数，因此我们将变量数存储在cases中,并用na.rm去除含有缺失值的行。这里使用pivot_longer()将数据变长，具体见后面函数详情。...separate() 该函数可将字符进行分割,具体案例如上. 默认情况下，当separate()看到非字母数字字符(即不是数字或字母的字符)时，它将分割值。可以用里面的参数sep。...他还有一个功能,当sep=2时，可通过第二个位置进行分割，使用在省份市级，等数据上。

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免疫浸润结果可视化

cell_bar_plot()函数，可以直接帮你转换为长数据，并且还可以把图画出来。...，而且有了tidyHeatmap的加持，直接使用长数据即可，不用在变为宽数据了！...可以参考文章：tidyHeatmap完美使用长数据的热图可视化 library(tidyHeatmap) p4 <- heatmap(.data = cibersort_long ,....都没有问题，只要你基础够扎实，想做什么都可以，你R语言基础不行，啥都做不出来。...： OK，就先介绍到这里，关于结果的可视化，我这里介绍的只是最常见的，冰山一角而已，毕竟可视化方法太多了，不可能全都介绍到。

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「R」ANOVA

之前推过一篇方差分析的笔记，见「R」R 中的方差分析ANOVA，这一篇目标更加明确。问题你想要使用ANOVA比较多组之间的差异。...对于有受试内变量的ANOVA分析，数据必须满足为长格式。...Grand mean #> #> 8.093333 #> #> time #> time #> after before #> 6.483 9.703 混合设计 ANOVA 首先，像上面展示的一样将数据从宽格式转换到长格式并确保...下面这些例子使用的不是上面的数据，但可以解释怎么进行相应的处理。...首先，像上面展示的一样将数据从宽格式转换到长格式并确保subject列是因子变量。

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R语言之数据框的合并

1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。...横向合并：cbind ( ) 要横向合并两个数据框，可以使用 cbind( ) 函数。用于合并的两个数据框必须拥有相同的行数，而且要以相同的顺序排列。这种合并通常用于向数据框中添加变量。...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换，详见 Cookbook for R。

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Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...一载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...二宽数据转为长数据使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key...：可以指定哪些列聚到一列中（同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...三长数据转为宽数据使用spread函数：spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data：待转换的长数据

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「R」长宽格式互换

问题你想要把数据从宽格式转换为长格式。 R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。 ?...这里不包含其他一些实现的方法，因为这些方法不是很好使用： reshape() 函数比较让人迷惑，因为它是 R 基础包的一部分，而不是 reshape2 包的一部分。...stack() 和 unstack() 样例数据这里使用的数据框包含同样数据的长、宽格式。它们接下来会被相互转换。...reshape2 从宽格式到长格式使用 melt(): olddata_wide #> subject sex control cond1 cond2 #> 1 1 M...下面代码使用 dcast() 函数重塑数据。

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

参考：李东风老师的R 语言实战 1. tidyverse 系统简介假设数据以 tibble 格式保存。...宽长（一个维度对应一个数据）。...，在对应的 names_to 中用特殊的".value" 名字表示切分出来的那一部分实际是变量名，这时不需要 values_to 选项： dwide4 %>% pivot_longer( -id, names_pattern...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0）其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。

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R绘图 | 表达矩阵画箱线图

当数据集中包含了分类变量和连续变量时，我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化，这时散点图中则会出现大量重叠，而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。...箱式图用于多组数据平均水平和变异程度的直观分析比较。每组数据均可呈现其最小值、最大值、平均水平，最小值、最大值形成间距都可以反映数据的变异程度。主要函数为geom_boxplot()。...1 原始数据常规的表达矩阵每一行为一个基因，每一列为一个样本，如果拿到的数据不符合上述规则，首先需要对数据进行调整。如果每一行为一个样本，每一列为一个基因则需要使用t()进行转置。...(c("control","treatment"),each = 4)) # 新增group列转置后的表达矩阵 2.2 宽数据转换长数据宽数据是比较常用的数据收集与储存样式，而长数据常用于画图，...names_to = "gene", # 新的列名 values_to = "count") # 其余的列名长数据

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分面绘图注释增强版之annotation_custom2

❝本节来介绍一种新的方法来进行分面注释,下面通过1个案例来进行展示加载R包 library(tidyverse) library(ggh4x) library(ggsignif) library(ggsci...「annotation_custom2」函数还可以跨分面添加注释信息，下面来通过一个例子来进行展示，当然细节很多，需要各位观众老爷细细体会 ❞ 跨分面注释 p1 % pivot_longer...「annotation_custom2」函数进行跨分面添加注释相对于之前的强行画图的确好很多，但是若需要注释的数据过多也比较繁琐，此外还有不少细节需要优化；那么本节介绍到此结束，「喜欢的观众老爷欢迎分享转发...，每天都想着呈现一些实用内容给各位」，本文数据均使用R内置数据集, 参考链接如下https://rdrr.io/github/LoiseauN/dimensionality/src/R/annotation_custom2....R ❞

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时间序列数据处理，不再使用pandas

print(storewide.index) 除了每周商店销售额外，还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的？...Darts--来自长表格式 Pandas 数据框转换长表格式沃尔玛数据为darts格式只需使用from_group_datafrme()函数，需要提供两个关键输入：组IDgroup_cols和时间索引...商店 1 的数据为 darts_group_df[0]。可以使用 .components 函数列出列名。...Gluonts--从长表格式 Pandas 数据框 gluons.dataset.pandas 类有许多处理 Pandas 数据框的便捷函数。...当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。

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

0 前言在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...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。...这里不能使用透视表pivot_table()函数，因为pivot_table()函数对value进行计算（求和、平均等），但这里Message列都是字符型的，无法进行计算；若value为数值型数据，可以使用...5 总结 Python中pandas库和dfply库中的函数都可以实现长宽格式数据相互转换；R语言中reshape2包和tidyr包中的函数都可以实现长宽格式数据之间相互转换，建议Python...中使用dfply库中函数，R中使用tidyr包中函数，因为key键和value值比较明确。

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深入Python数据分析：宽表如何重构为长表

先来了解Pandas封装的顶层函数部分，其一：melt()函数，它位于Pandas包的最顶层，结构如下： Pandas | melt() melt()函数的原型如下： ?...注意用词：unpivot 变化 DataFrame从宽格式到长格式，选择性地保留标示列，其实就是指 id_vars参数。 ?...以上为两个最主要的参数，第二个value_vars指需要upivot的列。思考 melt()函数的作用，它能将宽表变化为长表。...在做特征分析列数较多，即为宽表时，我们不妨选择某些列为unpivot列，从而降低维度，增加行数据实现对数据的重构。...官方解释melt()中变化这个词使用了unpivot，因此大胆猜测它的逆操作为 pivot()，下一讲介绍 pivot.

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