使用R收集(tidyr)数据集 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R数据科学-2（tidyr）

R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...以前是reshape包的内容，当然reshape可以做，但是现在tidyr 处理起来更简洁方便，快速。易于理解。数据长宽转化创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。...image.png 宽数据转成长数据，这里使用gather函数，gathe函数涉及三个参数 gather("key", "value", x, y, z) library(tidyverse) # creat...，这里使用spread函数，spread函数涉及2个参数 df %>% spread(key, value) image.png 重复列变量有时候会碰到，需要新增一列是重复该变量的多少次，如上述例子中

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数据处理 | R-tidyr包

介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...#载入所需的R包 library(dplyr) library(tidyr) #测试数据集 widedata <- data.frame(person=c('A','B','C'),grade=c(5,6,4...key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ......：可以指定哪些列聚到一列中 na.rm：是否删除缺失值将示例数据集转成长数据： longdata <- gather(widedata, variable, value) longdata variable...五缺失值填充示例数据集，增加NA值 NAdata <- data.frame(person=c('A','B','C','D'),grade=c(5,NA,4,7),score=c(89,98,NA

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使用Tidyr重塑数据

虽然R中存在许多基本的数据处理函数，但它们至今仍有一点混乱，并且缺乏一致的编码和容易地将流一起的能力。这导致很难记忆和操作。因此我们需要更有效的代码、更容易记住语法和易于阅读的语法。...而tidyr正是一个这样的包，它的唯一目的是简化创建[tidy data]的过程。...本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能： [gather()]宽数据转化成长数据 [spread()]长数据转变成宽数据 [separate()]将一列数据拆分为多列 [unite()...]将多列数据合并为一列 install.packages("tidyr") library(tidyr) 管道函数%>%运算符将值或表达式的结果转发到下一个函数表达式中。...这可以使用separate（）函数来实现，该函数将单个字符列分割为多个列。

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R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...安装 install.packages("tidyr") # 或者 install.packages("tidyverse") 加载 library(tidyr) # 或者 library(tidyverse...tidyr提供pivot_longer函数可以将宽数据变长。...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。

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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。...数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。...我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...数据集使用： > set.seed(1234) > d.class 使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。

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数据收集渠道_数据挖掘数据集

AI Lab 正式开源业内最大规模多标签图像数据集ML-Images，包含了 1800 万图像和 1.1 万多种常见物体类别，在业内已公开的多标签图像数据集中规模最大，足以满足一般科研机构及中小企业的使用场景...目前主流视频集如下： 1．Market-1501，用于人员重新识别的数据集，该数据集是在清华大学一家超市门前收集的。总共使用了六台相机，其中包括五台高分辨率相机和一台低分辨率相机。...CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。...【下载链接】人脸关键点检测 1.csdn的一篇博客，里面收集的有论文和数据集。...【下载链接】 3.STL10: CIFAR 数据集提供的图片很小，因此如果你想使用更高分辨率的图片，STL-10 数据集可能更吸引你。

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R In Action|创建数据集

5)因子(factor)：类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子（factor），绘图时候重要。 6)列表(list)是R的数据类型中最为复杂的一种。...3)数组：从数组中选取元素的方式与矩阵相同 4)数据框：可以使用前述（如矩阵中的）下标记号，亦可直接指定列名。...联合使用函数attach()和detach()或单独使用函数with()来简化代码；示例如下： attach(mtcars) #函数attach()可将数据框添加到R的搜索路径中summary(mpg...： 1)使用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。...2)使用read.csv()导入csv(excel)数据。 3)write.table , write.csv 输出R结果到文件中.

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如何提取 R 语言内置数据集和著名 R 包的数据集

大家好，今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集，以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时，都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...你可以通过类似的方法轻松加载并使用。 3. 如何找到更多的数据集？...Rdatasets 是一个为 R 用户收集、整理数据集的仓库，它包含了数百个常见的数据集，涵盖了生物学、经济学、医学等多个领域。...如何使用 Rdatasets？ Rdatasets 的使用非常简单，所有数据集都可以直接通过网络下载。...无论是 R 自带的 datasets，还是一些常见 R 包中的内置数据集，亦或是 Rdatasets 这种专门的仓库，都可以让我们轻松获取并使用各种数据集进行分析。

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16个车辆信息检测数据集收集汇总

因为从事车辆相关的算法工作，车辆数据集对于训练尤为重要，分享一下数据集。 1....遮挡比我们使用车辆包围框被遮挡的比例来定义遮挡的程度。遮挡程度分为三类: 无遮挡、部分遮挡和重遮挡。具体来说，定义了部分遮挡(如果车辆遮挡率在1%-50%之间)和重遮挡(如果遮挡率大于50%)。...研究人员也欢迎使用它来完成其他任务，如图像排序、多任务学习和3D重建。 4....MIT DriveSeg Dataset https://agelab.mit.edu/driveseg 到目前为止，提供给研究社区的自动驾驶数据主要由静态的、单一的图像组成，这些图像可以通过使用边界框来识别和跟踪道路内和周围的常见物体...论文链接：未找到 Udacity的自动驾驶数据集，使用Point Grey研究型摄像机拍摄的1920x1200分辨率的图片，采集到的数据分为两个数据集：第一个包括在白天情况下在加利福尼亚州山景城和邻近城市采集的数据

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R语言怎么获取内置数据集

许多 R 包中含有数据集，可以通过data函数查看或加载这些数据集，通过?获得数据集的帮助文档。...基本数据集基本包 datasets含有 100 多个数据集（R version 4.2.0），涉及医学、自然、社会学等各个领域。...R 启动时已经自动加载到环境中了，可以直接使用，例如： head(iris) ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species...iris 其他包的数据集使用其他包的数据集，需要先加载包，再加载数据集。...最后总结 data(package = "package_name")，查看 R 包里有哪些数据集 data(dataset_name)，加载数据集 ?dataset_name，查看数据集的帮助文档

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数据集 | 共享单车使用量数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 自行车共享系统是传统自行车的新一代租赁方式，从会员资格，租赁和返还的整个过程已实现自动化。...除了自行车共享系统在现实世界中的有趣应用之外，这些系统生成的数据的特性使它们对研究具有吸引力。与其他运输服务（例如公共汽车或地铁）相反，在这些系统中明确记录了旅行的持续时间，出发和到达的位置。...因此，期望通过监视这些数据可以检测到城市中的大多数重要事件。...数据集中包括了美国共享单车公司Capital Bikeshare在华盛顿地区2011年和2012年的使用量历史记录，以及每天对应的天气信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 http://capitalbikeshare.com/system-data 5.

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【关系抽取-R-BERT】加载数据集

认识数据集 Component-Whole(e2,e1) The system as described above has its greatest application in an arrayed...该数据是SemEval2010 Task8数据集，数据，具体介绍可以参考：https://blog.csdn.net/qq_29883591/article/details/88567561 处理数据相关代码...e1) Member-Collection(e1,e2) Member-Collection(e2,e1) Message-Topic(e1,e2) Message-Topic(e2,e1) 最后是这么使用的...,mode用于标识是训练数据还是验证或者测试数据。...在load_and_cache_examples函数中首先调用processorsargs.task，这个processors是一个字典，字典的键是数据集名称，值是处理该数据集的函数名，当我们使用其它的数据集的时候

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使用 OpenTelemetry Collector 收集 Kubernetes 日志数据

前面我们介绍了如何通过 OpenTelemetry Collector 来收集 Kubernetes 集群的指标数据，接下来我们再来了解下如何收集集群的日志记录数据。...安装 Loki 首先我们需要部署 Loki 来收集日志数据，同样我们这里使用 Helm Chart 来快速部署，不过需要注意同样不需要部署任何日志采集器，因为我们将使用 OpenTelemetry Collector...来收集日志数据，然后再将其发送到 Loki 中。...这些缓冲区用于在发送数据之前缓存数据，以提高发送效率和可靠性。 read_buffer_size 字段指定了导出器从数据源读取数据时使用的缓冲区大小。...write_buffer_size 字段指定了导出器将指标数据写入目标时使用的缓冲区大小。

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《高效R语言编程》6--高效数据木匠

这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：使用tidyr整理数据使用dplyr处理数据使用数据库使用data.table处理数据软件配置 library("tibble") library("tidyr...tibble会打印每个变量的类，data.frame不会 stringAsFactors默认不转换输出时，只输出前10行使用tidyr与正则表达式整理数据整理数据包括数据清理和数据重构，前者是重定格式与标记脏数据...tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量使用seperate()分割联合变量分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...RODBC是一个资深包，提供R与SQL server的接口。DBI包提供了通用接口与驱动程序的类集，如RSQLITE，是访问数据库的统一框架，允许其他驱动程序以模块包添加。

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R语言练习的时候那些内置数据集

除非是在线数据集读取，或者说是把数据集文件上传到各自云盘，就会多一个工序，而这个时候使用那些内置数据集是一个很好的选择。...R语言提供了许多内置的数据集，这些数据集可以在学习和练习时使用，帮助你熟悉R的数据分析和可视化操作。...例如，你可以使用 ?iris 命令来获取关于iris数据集的详细信息。...这些是一些内置数据集的简要描述，你可以在R中使用相应的数据集名称来访问和探索这些数据。...以下是一些常用的生物信息学R包体系的示例： Bioconductor数据集： Bioconductor是一个R语言的生物信息学软件包库，提供了许多生物学分析所需的数据集。

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R语言数据类型和内置数据集那点事

有好多小伙伴通过留言反馈，说这些统计函数都是需要数据来演示的，但是自己对R语言的数据结构还不是很清楚，今天我们就聊一下R中关于数据那点事，主要是复习一下R里面的数据类型数据格式，然后带领大家多认识一些R...里面内置的数据集。...R语言的数据结构说到这，想必大家对R中的数据有了很深的了解，R也很贴心，有大量的R的内置数据集： R语言内置数据集，隐藏的秘密 Vectors 无论是atomic vector还是list，都属于vector...Factor是将相同字符归类后使用特定格式存放的数据。它有levels()方法，可以得到一个factor中所有的水平（去除重复后所有的元素）。...好多的数据集等你去挖掘，这只是冰山一角。

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如何使用xsubfind3r收集域名的已知子域名

关于xsubfind3r xsubfind3r是一款基于命令行接口实现的强大工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够从各种被动在线数据源检索和收集目标域名的已知子域名信息。...功能介绍 1、从各种被动在线数据源检索和收集目标域名信息； 2、支持stdin和stdout以便轻松将数据整合进工作流中； 3、跨平台支持，支持在Windows、Linux和macOS操作系统上使用；...或者也可以使用wget或curl命令行工具来下载和安装xurlfind3r： wget https://github.com/hueristiq/xsubfind3r/releases/download...别忘了将xurlfind3r代码拷贝到PATH路径下，比如说： sudo mv xsubfind3r /usr/local/bin/ 安装后的配置虽然xsubfind3r在安装之后即可使用，但是...-u, --sources-to-use string[] 要使用的数据源，逗号分隔 -e, --sources-to-exclude string[] 要排除的数据源

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收集数据太困难？这里为你准备了 71 个免费数据集

进行良好的数据可视化的前提是数据的质量较高并且比较干净。大多数人认为收集大量数据是一件很困难的事情，事实并非如此。网上有成千上万的免费数据集，我们可以利用这些数据进行分析和可视化。...政府方面 1、Data.gov（https://data.gov/ ）：美国政府提供的数据集门户网站，大家可以通过这个网站直达从气候到犯罪等各种奇妙的数据集。...该网站提供标准化的目录、一些重利用数据的 app 和 web 工具、SPARQL 后端查询编辑器和 rest API 接入，此外也有使用该站点的相关技巧。...，FDA 每天都会更新他们的数据集，这个压缩数据文件会在每周二更新。...72、Octoparse（https://www.octoparse.com/）：免费的数据提取工具，可以收集上面提到的所有网站的数据。

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R语言之处理大型数据集的策略

在实际的问题中，数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间，所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。...不过，这个包的操作方式与 R 中其他包相差较大，需要投入一定的时间学习。 3. 模拟一个大型数据集为了便于说明，下面模拟一个大型数据集，该数据集包含 50000 条记录、200 个变量。...bigdata <- as.data.frame(matrix(rnorm(50000 * 200), ncol = 200)) # 使用了嵌套的两个 for 循环语句和 R 的内置常量 letters...需要说明的是，上面讨论的处理大型数据集的策略只适用于处理 GB 级的数据集。不论用哪种工具，处理 TB 和 PB 级的数据集都是一种挑战。...R 中有几个包可以用于处理 TB 级数据集，例如 RHIPE、RHadoop 和 RevoScaleR 等。

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R语言数据（集）合并与连接匹配 | 专题2

数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。...A 2 8 2 2 B 3 22 3 3 C 4 7 4 4 D 5 6 1.2 rbind行合并总结：按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名...> #生成数据集1 > ID<-c(1,2,3) > name<-c("Jim","Tony","Lisa") > student1<-data.frame(ID,name) > #生成数据集1 > ID...student2,by="ID") ID name score 1 1 Jim 89 2 2 Tony 22 3 5 78 2.5 双（多）字段内连接 > #生成数据集...ID<-c(1,2,3) > SD <- c(1,2,3) > name<-c("Jim","Tony","Lisa") > student1<-data.frame(ID,SD,name) > #生成数据集

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