使用pivot_longer将长形式数据集转换为长(Er)形式数据集 - 腾讯云开发者社区

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R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

install.packages("tidyr") # 或者 install.packages("tidyverse") 加载 library(tidyr) # 或者 library(tidyverse) 宽数据转长数据...tidyr提供pivot_longer函数可以将宽数据变长。...year cases A 1999 0.7k A 2000 2k B 1999 37k B 2000 80k C 1999 212k C 2000 213k 长数据转宽数据让数据变宽，就是展开表中的两列数据成多列...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&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。...长格式数据：每一行数据记录的是ID（Player）的一个属性，形式为key：value，例如上图左表中，第一行数据记录Player1选手的name信息，name为key，Sulie为value；...特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...3 长转宽函数 Python实现两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数；方法一： ##构造数据...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data

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R语言之数据框的合并

该资料是长格式，下面将其转换为宽格式。...我们还可以将宽格式数据 wide 重新转换为长格式： long <- reshape(wide, idvar = "Subject", varying = list(2:12), v.names...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...数据框 wide 也能重新转换为长格式： long pivot_longer(wide, -Subject, names_to = "time", values_to...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。

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tidyverse

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...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。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据长数据宽数据 1.3...这些概念非常形象地描述了数据转换的过程。melt 将数据转换为长数据，cast 重新调整变量。tidyr 数据转换也是类似的方法。...长数据变宽数据 x pivot_longer(table4a, cols = 2:3, names_to ="year",values_to = "cases") pivot_wider(x, names_from

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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。...数据来自2014年世界卫生组织《全球结核病报告》[3]。 library(tidyverse) #加载包 who #数据展示 ? 这是一个非常典型的现实示例数据集。...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。...数据集将案例分为七个年龄组： 014 = 0 – 14岁 1524 = 15 – 24岁 2534 = 25 – 34岁 3544 = 35 – 44岁 4554 = 45 – 54岁 5564 = 55...– 64岁 65 = 65岁或以上替换数据我们需要对列名称的格式进行较小的修正：将new_rel替换为newrel（很难在这里找到它，但是如果您不修正它，我们将在后续步骤中出错）。

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R绘图 | 表达矩阵画箱线图

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。...library(tibble) library(dplyr) dat = t(exp) %>% # “%>%”为管道符，相当于linux中的“|” as.data.frame() %>% # 只有数据框才能使用将行名变成一列的命令...rownames_to_column() %>% # 将行名变成一列 mutate(group = rep(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，此处我们采用pivot_longer()进行转换，更多宽变长方法可参考简书教程[1]。...names_to = "gene", # 新的列名 values_to = "count") # 其余的列名长数据

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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。...global_temps <- readr::read_csv('data.csv') 数据清洗 temps # 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...= c("Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"))) |> # 将月份列转换为因子

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VBAVB6解析JSON数据包(JS脚本大法)

JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。...从Web API和服务端编程语言到NoSQL数据库和客户端框架，都有JSON的身影。在不同平台间传递数据方面，JSON已成为XML强有力的替代者。...显然是可以的,今天的主角就是它; 三、接下来我们，对JSON对象和JSON字符串进行解析； 3.1.JSON对象长这样 { "状态": 0, "信息": "查询成功", "结果..., "爱好": "看隔壁美女", "喜欢美女类型": ["御姐", "萝莉", "少妇"] } ] } 3.2.JSON字符串长这样...: Set JsonObjToVbObject = Nothing End Function 3.5.使用实列 Sub test1() Dim SJS As String: SJS

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列，帮助用户重新整理数据框中的观测顺序。...Dplyr Join two tables join 函数用于根据指定的键将两个数据框连接起来，可以根据共同的变量将数据框进行合并，支持多种连接操作，如内连接、左连接、右连接和外连接等。...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

数据集使用： > set.seed(1234) > d.class <- data.frame(sex = sample(c("M", "F"), 10, replace=T), age = runif...参数中前面写负号表示扣除，如： d.class %>% select(-name, -age) %>% head(n=3) %>% knitr::kable() 2.9 表格的长宽转换 gather/spread 可以将本来扁平的数据框变为宽长的数据框...宽长（一个维度对应一个数据）。...，我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据框。

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「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

semi_join anti_join left_join, right_join, inner_join, full_join intersect setdiff union setequal 辅助查看两个数据集是否相同...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...宽转长 pivot_longer, gather ?...拓展表格 expand complete 分割和连接 separate separate_rows unite 数据导出 write_* data.table 与 base 数据导入 fread 数据导出...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理整数索引逻辑索引命名索引进一步的学习参考小抄、

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跟着Nature Microbiology学作图：R语言ggplot2做黑白格的热图

bacterial pathogen image.png 今天的推文来重复一下论文中的figure6a image.png 今天的推文先画黑白格的热图，关于添加线段注释和左侧的绿色热图放到下期推文介绍首先是示例数据集...image.png 读取数据 library(readxl) library(tidyverse) df<-read_excel("41564_2021_997_MOESM14_ESM.xlsx...", n_max = 40) 这里用到了n_max参数，是因为数据文件的结尾还有一行数据，这里我不想读入，最方便的办法是直接手动删掉，不想删就指定读取的行数宽格式数据转换为长格式...df %>% select(-Func_name) %>% pivot_longer(!

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AI人必追、炼丹者必备的基础，机器之心联合天池开启「春卷er」，邀你欢乐来一起卷

一转眼3月已至，机器之心携手阿里云天池，再次为老伙计们带来了「虎卷er行动 · 春卷er」！...基于「 AI人必追」的本季度举办的国际顶会及机器之心报道中的热门新工作，「炼丹者必备」的基准数据集、AI顶会挑战赛优胜算法及开发基础知识，机器之心与天池团队共同设计了由60道选择题构成的「虎卷er · ...基于天池2.0数据集开源计划，天池为AI开发者提供了数百个行业大规模开源数据集，其中既有来自工业界的真实数据，也不乏跟产业界、学术界深入合作获得的宝贵科研数据，覆盖零售、文娱、工业、医疗、自然科学等数十个行业...基于这些数据集产出的学术论文，已经超过700篇。...」心意盲盒及发放形式，请务必关注！！！

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表达矩阵转换为数据框画图

主要介绍使用pivot_longer进行长宽数据转换，这两个函数都是来自于tidyr包问题背景现在有一个表达矩阵，要画箱线图但是，上面表格不满足向ggplot2画箱线图的函数传递参数的需求，要变换成数据框把所有数字变成一列传递给...首先行列转置把原来的行名变成第一列把原来的列名变成第二列就变成数据框形式了。也就是把宽数据变成长数据。代码如何实现？...,1:6) exp[,1:3] = exp[,1:3]+1 exp library(tidyr) library(tibble) library(dplyr) dat = t(exp) %>% # 先转置...treat"),each = 3)) # 按test的分组新加一列分组，用于画图上不同颜色 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"...列名有重复详见使用pivot_longer和pivot_wider进行长宽数据转换-CSDN博客

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数据库系统与数据挖掘的区别_数据挖掘与大数据的关系

在设计数据库系统时，要把现实世界的事物通过认识和抽象转换为信息世界的概念模型，再把概念模型转换为机器世界的数据模型。...而逻辑设计的目的是把概念设计阶段设计好的基本ER图转换为与选用的具体机器上的DBMS所支持的数据模式相符合的逻辑结构(包括数据库模式和外模式)。...) 2、权限的转授与回收：画一个权限图，只要根结点到用户结点之间存在一条路径，那么它就有权限，回收时就是删去某些路径。...在设计数据库系统时，要把现实世界的事物通过认识和抽象转换为信息世界的概念模型，再把概念模型转换为机器世界的数据模型。...而逻辑设计的目的是把概念设计阶段设计好的基本ER图转换为与选用的具体机器上的DBMS所支持的数据模式相符合的逻辑结构(包括数据库模式和外模式)。

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常见数据库简答题_数据库基础知识试题

需求分析：准确了解和分析用户需求 ②概念结构设计：对用户需求进行综合、归纳和抽象，形成独立于具体的DBMS和机器的概念模型 ③逻辑结构设计：将概念结构设计阶段设计好的ER图转换为某个DBMS 所支持的数据模型...，并对其进行优化步骤 ①将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型 ②将关系、网状、层次模型转换为DBMS支持的数据模型 ③对数据模型进行优化 ④物理结构设计：为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构...（课后题、选择题）（1）在概念结构设计阶段形成独立于机器特点、独立于DBMS的概念模型，即ER图（选择）（2）在逻辑结构设计阶段将ER 图装变为具体的数据库支持的数据模型，形成数据库逻辑模式（基本表...），然后在基本表的基础上建立视图，形成数据的外模式（3）在物理结构阶段，进行物理存储安排，建立索引，形成数据库的内模式 9.将ER图转换为关系模式时规则，如何处理实体型间的联系（1）一个1：1的联系可以转换为一个独立的关系模式...所以… 14.数据转储的意义数据转储是数据库恢复中采用的技术，即DBA定期的将数据库复制到磁带或另一个磁盘上保存起来的过程，当数据库遭到破坏的时候可以将后备副本重新装入，将数据恢复到转储时的状态。

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数据库：实体关系图（ER图）「建议收藏」

合并分ER图：采用逐步合并的方式，首先将两个具有公共实体型的分E-R图进行合并，然后每次将一个新的、与前面已合并的E-R图具有公共实体型的分ER图合并起来……，这样即可最终获得全局的初步E-R图。...把属性变换为实体或把实体变换为属性，使同一对象具有相同的抽象同一实体在不同子系统的E-R图中所包含的属性个数和属性排列次序不完全相同。实体E1在ER1中三个属性，在ER2中四个属性。...5，ER图的优化所谓冗余的数据是指可由基本数据导出的数据，冗余的联系是指可由其他联系导出的联系。...确定分E-R图实体之间的数据依赖。实体之间一对一、一对多、多对多的联系可以用实体码之间的函数依赖来表示。于是有函数依赖集FL。求FL的最小覆盖GL，差集为 D=FL-GL。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152022.html原文链接：https://javaforall.cn

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代码+剖析 | 感知机原理剖析及实现

对于误分类的数据，例如实际应该属于蓝色的点（线的右侧，y>0），但实际上预测出来是在左侧（wx+b长，就是单个误分类的点到超平面的举例...:param fileName:要加载的数据集路径 :return: list形式的数据集及标记 ''' print('start to read data')...print('start to trans') #将数据转换成矩阵形式（在机器学习中因为通常都是向量的运算，转换称矩阵形式方便运算） #转换后的数据中每一个样本的向量都是横向的...dataMat = np.mat(dataArr) #将标签转换成矩阵，之后转置(.T为转置)。...print('start to test') #将数据集转换为矩阵形式方便运算 dataMat = np.mat(dataArr) #将label转换为矩阵并转置，详细信息参考上文

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湖仓一体 - Apache Arrow的那些事

所以使用LLVM代码生成技术进行动态即时编译以及SIMD向量化，提升数据处理性能。首先表达式编译器将抽象语法树转换为中间字节码；然后执行时JIT编译器将其进一步转换成最终的机器码。...在 Gandiva 中，LLVM IR（中间表示）被转换为可执行代码的序列，这些代码可以由 SIMD 指令集执行。...它使用 LLVM 作为后端，通过 LLVM 编译器将源代码编译为高效的机器码，并利用 SIMD 指令集实现向量化的执行代码，从而提高数据处理性能。...而 Gandiva 生成的 LLVM 形式，是利用 LLVM 编译器将源代码编译为高效的机器码，并利用 SIMD 指令集实现向量化的执行代码。...比如下面的例子：使用一个公共列合并两个数据流；以现有列为基础通过表达式计算产生一个额外列；以分区布局形式将数据流写入磁盘。

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android 中国通信乱码问题

2.经常使用的字符编码 ASCII 编码是眼下计算机中经常使用的最广泛地字符集及其编码。 ISO-8859-1能够表示的是西欧语言。...我们希望网页数据在网络传输时使用UTF-8方式传输，我们就能够将UTF-8转化为Unicode字符集。以下我们将通信过程中得到的流转化为字节。然后再将字节按GB2312 的方式进行转换得到字符串。...(2)还有一种方式是书记在传递的过程中使用ISO-8859-1字符集，这样就是直接使用了ASCII编码方式，当然在传递到终端设备时。须要将其数据反转才可以正常的显示。...以下我们将一个字符串按ISO-8859-1字符集进行转换为gbk，代码例如以下： public static String formatStr(String str){if(str==null || str.length...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117702.html原文链接：https://javaforall.cn

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tidyverse

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