使用R中不同行数的as.data.frame创建数据框

在R中，可以使用as.data.frame函数来创建数据框。as.data.frame函数可以将其他数据类型（如矩阵、列表、向量等）转换为数据框。

创建数据框的语法如下：

df <- as.data.frame(vector, row.names = NULL)

其中，vector是要转换为数据框的对象，row.names参数用于指定行名，默认为NULL。

创建数据框的步骤如下：

准备数据：将需要转换为数据框的数据准备好，可以是矩阵、列表或向量。
使用as.data.frame函数：将数据转换为数据框，并将结果赋值给一个变量。
可选：指定行名（row.names参数）。

数据框是R中常用的数据结构，它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。数据框常用于数据分析和统计建模。

使用数据框的优势：

数据整合：数据框可以将不同类型的数据整合到一个结构中，方便进行分析和处理。
数据操作：数据框提供了丰富的函数和方法，可以对数据进行筛选、排序、聚合等操作。
数据可视化：数据框可以与其他R包（如ggplot2）结合使用，进行数据可视化和图表绘制。

数据框的应用场景：

数据分析：数据框是进行数据分析的基本数据结构，可以用于统计建模、机器学习等领域。
数据处理：数据框可以用于数据清洗、数据转换、数据合并等数据处理任务。
数据可视化：数据框可以用于生成各种图表，帮助用户更好地理解数据。

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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。...在这种情况下，"Subject"表示原始数据中的主体标识变量。 timevar：这是一个字符串，表示时间变量的名称。在这种情况下，"time"表示原始数据中的时间变量。...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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学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。...(2, 2, 6, 4), x2 = c(3, 4, 2, 8)) 推荐使用transform()函数进行数据框内的创建新变量运算。...4.5 缺失值 R中的字符型缺失值与数值型数据使用的缺失值符号是相同的。缺失值以符号NA（Not Available，不可用）表示。...（保留）变量数据框中的元素是通过dataframe[row indices,column indices]这样的记号来访问的，可以通过这种方法轻松的选取变量。...library(sqldf) OK，使用基本的函数解决数据管理就先写这么多，后面再陆续更新一些R包解决较复杂的数据处理管理。

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Day3

(列名 =向量(列的内容), 列名 =向量(列的内容))###由已有数据转换或处理得到读取表格文件df2 <- read.csv("gene.csv")R语言内置数据属性dim(df1)#维度nrow(...取多列/行修改一个格-取出后赋值df13,3 <- 5一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) 新增一列-$接原来表格中不存在的列。...(df1)2 <- "CHANGE"两个数据框的连接/合集-mergemerge(test1,test2,by="共同列的列名")merge(test1,test3,by.x = "name",by.y...= "NAME")# name为test1需要合并的列的列名矩阵matrix -**二维，只允许一种数据类型新建 <- matrix()取子集-[]转置-t()转换为数据框: as.data.frame...()画热图pheatmap::pheatmap()列表list:可装万物新建 <- list(m1 = , m2=)取子集[[]]、$补充：元素的“名字”-names()难点：数据框按逻辑值取子集删除变量

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生信技能树-数据挖掘课程笔记数据框 #数据框的新建 df = data.frame(gene = paste0("gene",1:6),change = rep(c("up","down"),each...= 3)) #数据框的读取 df df = read.csv("gene.csv") #数据框的属性 dim(df) #查看行数和列数 nrow(df) #查看行数 ncol(df) #查看列数 rownames...= c(2,3,4,5,3,2) #创建新的列即，给不存在的列赋值 df df[3,3] = 8 #修改一个格 df$change = rep(c("up","down"),3) #修改一列 colnames...：图片两个行数不同的数据框merge()，以交集的数据输出矩阵矩阵相当于二维的向量同向量，矩阵只允许有一种数据类型矩阵不能用$取列矩阵可直接转为数据框 #矩阵的新建 m1 = matrix...[2,] #矩阵取一行 m1[,1] #矩阵取一列 m1[2,3] #矩阵取一格 m1[2:3,1:2] #矩阵取多格 t(m1) as.data.frame(m1) #矩阵转为数据框输出结果：图片

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一、向量、矩阵、数据框和列表的区别 1）向量：一维 2）矩阵：二维，只允许一种数据类型 3）数据框：二维，每列只允许一种数据类型 4）列表：容纳各种数据类型 ps：数据类型的判断：clss（）...数据类型的转化：as.data.frame/ as.matrix 二、数据框（1）数据框的来源： a 新建 b as.data.frame转化 c 读取表格文件 read.csv() d 内置数据集如...iris，mtcars （2)新建数据框： 1、data.frame() 2、read.csv(" ") ⚠️文件在当前的工作路径中可以直接使用文件名，否则需要使用绝对路径，否则就会报错。...（3）数据框的属性获得行数 nrow() 获得列数 ncol() 获得行名 rownames() 获得列名 colnames() (4)数据框取子集 >数据框名称 $ 列名 eg. df1$...]<-"重命名 " rownames(数据框名称）[行数]<-"重命名" 5、数据框的连接 (新建数据框） > test1<-data.frame

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一个bioconductor包居然发在了cancer research杂志

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