大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据框,其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...如何使用merge()获取数据集中交叉部分 merge()最简单的形式为获取两个不同数据框中交叉部分。举例,获取cold.states和large.states完全匹配的数据。...但他们都几中类型参数有关: x: 第一个数据框. y: 第二个数据框. by, by.x, by.y: 指定两个数据框中匹配列名称。缺省使用两个数据框中相同列名称。...如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框中匹配的数据框行,参数为:all=FALSE....Frost来自cold.states数据框,Area来自large.states. 上面代码执行了完整合并,填充未匹配列值为NA。 总结 本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。
前言 从 ECharts4 支持数据集开始,更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列(series)中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...,序列中只需要设置x,y展示的列即可。
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具,一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列的其他维度进行操作...,与apply的用法一样 STATS:需要对原数据集操作用到的统计量 FUN:操作需要用到的四则运算,默认为减法"-",当然也可以修改成"+","*","/",即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...#方法一,通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二,通过apply函数来计算每一列的均值,MARGIN=2,对列做操作 sweep(M,2,
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。...在 R 里,数据集资源非常丰富,R 本身自带了许多经典数据集,而且各种 R 包中也包含了大量有用的例子,最后还可以利用一个专门的资源库——Rdatasets。...提取著名 R 包中的数据集 除了 R 自带的数据集,很多常用的 R 包里也内置了数据集。对于生物或医学相关的研究,很多包会提供领域内的数据集,供用户进行模型验证或方法测试。...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。...希望这篇文章能帮助你更好地利用 R 中的各种数据集,提升数据分析的效率和效果。如果你有任何问题或建议,欢迎留言讨论!
构造数据 本文为了聚焦于公式函数本身的用法,我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式,它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过,公式相比于数值、逻辑值这些数据类型,有什么特点吗?...公式函数用法 核心是什么 公式函数的优点在于提供了一种构造匿名函数的简洁方式。而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理,在不使用 scale() 函数的情况下,我们可能会手写一个函数: scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中,我们可以直接使用前面已经定义的变量,这里是 cfs。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数,结合正则表达式。...我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv",header=T,sep="\t",quote="") #去除重复的行 index=!...,我们知道组织病理分期分成stage I,stage II,stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组,并转换成因子 我们使用gsub函数...,并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A,B或者C等字母,例如Stage IIIA,Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage
我们在做数据分析的时候,经常需要产生一些重复序列。例如,做差异表达分析时需要用到的分组变量,绘制ceRNA网络的节点文件中的RNA type列等等。...今天小编就来给大家介绍一下R中生成重复序列的函数rep。你可以把它看作时repeat这个英文单词的缩写,就很容记住了。...函数形式:rep(x, time = , length = , each = ,) 参数说明: x:代表的是你要进行复制的对象,可以是一个数字,一个字符,或者是一个向量。...times:代表的是复制的次数,只能为正数。 负数以及NA值都会为错误值。复制是指的是对整个向量进行复制。 each:代表的是对向量中的每个元素进行复制的次数。...)中的每个元素复制两次 [1] 1 1 2 2 3 3 4 4 从上面的例子我们可以看出,times这个参数控制整个数组循环几遍,而each这个参数控制数组中每个element循环几遍。
散点图矩阵 1.1 paris()函数 基础函数paris()函数用于创建散点图矩阵,panel.cor()函数是自定义的面板函数(panel function),用于在矩阵的上三角显示相关度;下三角使用系统预定义的平滑函数...(usr)) par(usr = c(0, 1, 0, 1)) r cor(x, y)) txt r, 0.123456789), digits = digits..., upper.panel = panel.cor) 1.2 scatterplotMatrix()函数 car包中的scatterplotMatrix()函数,用于生成散点图矩阵,实际上...(fit) 例如:使用mtcars数据集来绘制散点图: library(car) scatterplotMatrix( ~ mpg + disp + drat + wt, data = mtcars,...例如利用mtcars数据集,绘制wt,disp和mpg之间的三维散点图: install.packages("scatterplot3d") library(scatterplot3d) with(mtcars
【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记,部分截图来自视频中的课件。...dataset的使用 在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用,在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用: image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据集为例,演示下载使用的流程,在官方文档中可以看到,下载CIFAR10数据集需要的参数: image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据为数据集还是训练集...img, target = train_set[i] writer.add_image("test_set", img, i) writer.close() 在tensorboard输出后,在终端中输入命令启动...tensorboard,然后可以查看图片: image-20220329090029786.png dataloader的使用 主要参数: image-20220329090711388.png
我们用R做数据处理的时候,经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框(dataframe)转换成列表(list),或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠,就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢?下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息,将第一列的数据划分到各个组,是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框,里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容,第一列是重量,第二列是不同的处理方式...,后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例,敬请期待。
在R中,expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合,使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex,age,major中的变量分别组合起来得到的,类似于,遍历三层循环得到所有的排列组合。
在日常数据分析的过程中,我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西,或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数,grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的,在linux中模式匹配也用grep这个函数,前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置,grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料: ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...package:plyr" #> [9] "package:lattice" "package:reshape2" #> [11] "package:ggplot2" "package:car...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...= 0) funlist <- funlist[-idx] # 创建一个数据框保存数据 objectlist R_system_version R.home R.Version
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过,无论是训练模型,还是性能调优,都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛,中国将胜出,其依据就是中国拥有更多的数据。...除了自行搜集数据,还有一条捷径就是获得公开的数据集,这些数据集往往是研究机构或大公司出于研究的目的而创建的,提供免费下载,可以很好的弥补个人开发者和小型创业公司数据不足的问题。...不过由于这些数据集由不同的组织创建,其格式也各不相同,往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架,提供了友好的用户接口,其内置了一些公共数据集的支持。...通过这些数据集接口,开发者不需要考虑数据集格式上的不同,全部由keras统一处理,下面就来看看keras中集成的数据集。...出于方便起见,单词根据数据集中的总体词频进行索引,这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。
安装和使用 直接从CRAN下载即可: 1install.packages("modules") 使用了解2个函数的使用就可以了。 一是import(),用于替换library()加载包。...., environment = parent.frame()) 10NULL 这样我们可以直接使用这个函数,也可以通过gp这个对象去访问可用的函数。...接下来介绍第二个函数。 use()将代码文件加载为模块 最近使用GitHub page的时候发现它的访问速度相当可观,哪怕GitHub主站点本身网络我们国内访问时好时坏。...这里一个对绝大部分读者有用的函数是install(),它之前被放在R包wfun中。我前几天把它重新进行了迁移和修改。...代码核心其实 就是各种情况的检查,优先使用适合的包和函数进行下载、安装。它的存在就是方便国内使用者,特别是 初学者简便地下载、安装包。
安装官方提供的开发者工具 pip install nuscenes-devkit==1.0.5 2....下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset,没注册的需要注册后下载。...注意: 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的,可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下,根据自己使用的数据是v1.0-trainval,还是v1.0-mini来修改。...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的,可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误:无参函数,有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误:有参函数...,实现了summary函数的加强版功能!...更多自编函数,参见Erin的自编函数整理,直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦!
函数使用 数据使用之前的数据: ?...输出结果与sql输出结果有一点不同:R语言中输出结果的顺序与原始数据的顺序一致,而sql中是按照购买时间的先后顺序输出的,若想输出结果与sql中一致,则: ?...之前说过,使用管道函数连接的语句执行顺序和书写顺序一致,上面语句可以理解为:1、使用group_by对指定的user_no字段分组;2、使用order_by函数对组内数据按照购买时间升序排列编码,增加一个新字段...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数,函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样(除了min_rank与rank),但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同:R语言的数据结果不改变原来的数据顺序...,而sql中的输出结果改变了原数据的顺序,若想得到与sql中一样的输出结果,在R中使用arrange对相应的字段进行排序即可。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
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。...CO2: 耐寒植物CO2摄取的差异。 DNase: 若干次试验中,DNase浓度和光密度的关系等。 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。...例如,"Biobase" 包中包含了许多基因表达数据集,"GenomicRanges" 包中包含了基因组坐标数据集等。