tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下，我们会交替使用 tibble 和数据框这两个术语。...install.packages('tidyverse') 创建 tibble 因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一，所以 tidyverse 中几乎所有函数都可以创建 tibble...tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...tibble() 会自动重复长度为 1 的输 入，并可以使用刚刚创建的新变量，如下所示： library(tidyverse) tibble( x = 1:5, y = 1, z = x ^ 2...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。
Learning with R, tidyverse, and mlr[1]》，本书涉及两个非常重要的 R 包为 mlr 和 tidyverse，感兴趣的读者可以先行安装： install.packages...tidyverse 是一个 “专为数据科学设计的 R 包集合”，创建的目的是让 R 中的数据科学任务更简单、更人性化、更可复制。 本期将先从常用的 k 近邻算法 出发！...即给定一个训练数据集，对新输入的样本，在训练数据集中找到与该样本最邻近的 k 个实例， 这 k 个实例中的多数属于哪个类，则新输入的样本也属于哪个类。 2....另外三个变量是连续测量血糖水平的显性和胰岛素后的葡萄糖耐量测试(分别为glucose 和 insulin) 以及稳态血糖水平(sspg)。...3.3.1 定义任务 定义任务所需的部分有： 包含预测变量的数据 (我们希望这些变量包含进行预测/解决问题所需的信息)。 想要预测的目标变量 (target variable)。
Dplyr Count the observations count 函数用于统计数据框中各个组的频数，可以对指定变量进行计数，得到每个类别的观测数目，支持根据需要对结果进行排序。...它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...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。...区别在于只用一个变量连接两个表。...Dplyr Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改
) tidyverse的数据处理流程大致分为以下三类： 1....数据操作速度会更快 如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....of columns （只保留部分列的数据） mutate: adds a new column as a function of existing columns （增加新的列） summarize...利用summarise可以指定统计的列，或者统计方式（求方差，求和等），最后得到的结果形成一个新的数据。 ?...tidyr包 tidyr的两个主要函数是 gather() 和 spread() 。
数据分析：多诊断指标ROC分析介绍pROC::roc函数能够使用一个指标（predictor）去区分两个或多个分组（response），并计算95%置信区间的原理基于以下几个关键点：ROC曲线：ROC曲线是一种图形表示...模型拟合：在内部，pROC::roc可能使用逻辑回归模型来拟合数据，将预测指标作为预测变量，将分组变量作为响应变量。水平设置：levels参数指定了响应变量的类别顺序。...这很重要，因为ROC曲线是基于类别的正负性来绘制的。在逻辑回归中，通常将较高级别的类别设置为“成功”或“事件”。...index：用于预测的指标列的名称。group：包含响应变量（如“健康”或“癌症”）的分组列的名称。group_names：一个向量，包含group列中的所有可能的组名。...创建一个新的数据框（tibble），包含ROC曲线的类型（带有标签的AUC和CI）、敏感性（sensitivities）和特异性（specificities）。
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。它包含冗余列，奇数变量代码和许多缺失值。我们需要采取多个步骤来对其进行整理。...不是变量的列汇集在一起 首先将不是变量的列聚集在一起。所包含的列包括： country，iso2和iso3是三个指定国家/地区的变量。 year是一个变量。...其中key的具体含义，查阅可得： 每列的前三个字母：新、旧病例。 之后两个字母：结核的类型。...函数主要参数: cols选取的列； names_to 字符串，指定要从数据的列名中存储的数据创建的列的名称。 values_to 字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。...例如以下函数,其中into = c("century", "year")将原始分割后的数据导入两个新列上，分别叫century和year。
逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。 1....为了让这个变量在模型中有用，只需要提取一天中的时间信息作为一个新变量。 Feature creation 是将现有的变量组合起来创建新变量。...例如，添加新的变量 FamSize 为 SibSp 和 Parch 两个变量之和。...gather() 函数将数据转化为 untidy 形式：每个预测变量名保存在一列中，它们的值保存在另一列中。...两个变量比例图 2.4 训练模型 现在我们已经清理了数据，接下来用 mlr 包创建任务、learner 和模型（使用 "classif.logreg" 来作为逻辑回归的 learner）。
电子版可在此处获取：http：//r4ds.had.co.nz/ 上面的不整齐数据是不整齐的，因为两个变量（Wins和Losses）存储在一列（Category）中。这是数据不整齐的常见方式。...该函数叫spread，它需要两个参数，key和value。您应该将包含多个变量的列的名称传递给key，并将包含多个变量值的列的名称传递给value。...gather()获取名称是值的列，key和valueas为两个参数。这次key是变量的名称，其值为列名，而value是值的名称，其值分布在多个列上。...例如，您可以通过在R中创建一个对象来生成丰富的数据，该对象包含单细胞RNA-seq实验中细胞中基因表达值的矩阵，还有关于如何进行实验的信息。...Bioconductor主要基于统计R编程语言，但确实包含其他编程语言的贡献。它每年有两个版本，遵循R的半年版本。在任何时候都有一个发布版本，对应于R的发布版本，以及一个对应于R的开发版本的开发版本。
出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。...install.packages("tidyverse") #安装包 关联的包比较多，耐心等待一会儿 library(tidyverse) #使用前，记得载入包 以下讲：readr（读）、tibble...467554113 #gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量...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同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <- data.frame(person=c('Alex...：unit() #unite(data, col, …, sep = “_”, remove = TRUE) #data：为数据框 #col：被组合的新列名称 #…：指定哪些列需要被组合 #sep：组合列之间的连接符
新 本书绝大部分内容都是参阅最新版本R包的相关文档，很少参阅书籍（而且尽量参阅最新的在线版本）。本书全面采用最新的R语言技术编写，特别是 tidyverse “整洁流、管道流、泛函流”数据科学。...、R连接数据库、中文编码问题及解决办法），数据连接（数据按行/列拼接、SQL数据库连接），数据重塑 （“脏”数据变“整洁”数据，长宽表转换、拆分与合并列），数据操作 （选择列、筛选行、对行排序、修改列、...另外，tidyverse 的这些数据操作，实际上已经在语法层面涵盖了日常Excel数据操作、SQL数据库操作，活用tidyverse上述数据操作语法已经可以胜任这些工作。...）、基于PCA的特征降维； (3) 探索变量间的关系，包括分类变量之间、分类变量与连续变量、连续变量之间的关系。...本书所用的软件 本书使用最新版本的R语言4.1.1和RStudio 1.4，主要使用的R包是tidyverse 1.3.1系列。
包，《R语言实战》并未涉及，这也导致R语言的学习难度增加，今天我们给大家引入tidyverse包的学习。...tidyverse 包是 Hadley Wickham 及团队的集大成之作，是专为数据科学而开发的一系列包的合集， 基于整洁数据，提供了一致的底层设计、语法、数据结构，包括数据导入，数据规整，数据处理，...dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...1 mutate() mutate（）与基础函数transform（）相似，都可以添加新的一列，但是允许引用刚刚创建的列： mydata 使用-(变量)或者desc(变量)。
最近做项目遇到了一个实际数据清洗的问题，如何将连续数据按从大到小分成n类？刚开始我是打算用tidyverse包的，但是找不到合适的函数。只能通过较为笨拙的方法进行了。 ?...较为笨拙的方法 使用Rbase包中的数据框操作进行，首先随机产生一个数据框作为模拟数据。...dplyr包中的ntile() 首先构建一个数据框，包含a，b变量。...包[2]，内部包含了dplyr包[3]。...然后使用管道函数，利用函数ntile()构建新的列，列名为q。或者不用通道函数，直接加载dplyr包也可以。
这种方式对于做数据分析或处理数据时是十分有用，减少创建不必要的变量时，能够以快速、简单的方式进行探索。 你能在很多地方见到链式调用或者管道操作的身影，这里我举除了 R 语言以外的两个典型例子。...toList val chain = numOfseq.filter(_%2==0) .map(_*2) .take(10) } } 在这段示例中，首先numOfseq 这个变量包含了从...Chain 类，需要传递一个name 字符串参数进行实例对象的创建；当中这个类里有三个方法，分别是introduce、talk以及greet。...然后调用assign方法来创建新的字段，新的字段其字段名如果和原来的字段相一致，那么就会进行覆盖，从assign中我们可以很清楚地看到当中字段的产生过程，同lambda 表达式进行交互： 1.title...因此使用链式调用时，一定必须要考虑以下问题： 是否需要中间变量 操作数据中的步骤是否需要分解 每次操作后的结果是否仍为 DataFrame 类型 如果不需要中间变量、步骤不需要分解且保证最后返回的就是
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...palmerpenguins)library(ggthemes)1,First steps了解数据结构列：变量（variable）——可以度量的数量、质量或属性行：观测值（data point observation...）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性tibbles：tidyverse的特殊数据框查看数据框...data 和 mapping,在简洁代码表达式中会省略，Visualizing distributions分类变量#绘制条形图检测某一分类变量分布ggplot(penguins, aes(x = species...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。
tibble 包是tidyverse 的核心 R 包，其所提供的简单数据框更易于 在 tidyverse 中使用。...创建tibble >library(tidyverse) > as_tibble(iris) # A tibble: 150 x 5 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa # … with 140 more rows 也可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新...tribble() 函数创建tibble，tribble() 可以对数据按行进行编码:列标题由公式(以 ~ 开头) 定义，数据条目以逗号分隔。...例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符(如空格)。
https://github.com/tidyverse/ Tidyverse 包含模块 这些包涵盖了数据读取，清洗，转换，字符串处理，建模，数据可视化，生成报告等完整过程。...《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...每个变量构成一列； 2. 每项观察构成一行； 3....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。
也就回到了开始创建的数据框test。 separate&&unite 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...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。...对于即将合并的新列，需要使用引号；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。...contains("etal")) #选中包含..的列 select(test, matches(".t."))...其中另外一边中缺失的数据用NA 填充。
mpg数据框 您可以使用ggplot2（又名ggplot2 :: mpg）中的mpg数据框测试您的答案。 数据框是变量（列）和观察（行）的矩形集合。...mpg包含美国环境保护局收集的38种汽车型号的观察结果。...ggplot（）创建一个可以添加图层的坐标系。 ggplot（）的第一个参数是要在图中使用的数据集。所以ggplot（data = mpg）会创建一个空图。...2.运行dim(mpg)，发现mpg有234行，14列。 3.使用？drv，提示我们drv变量是汽车的驱动属性，f =前轮驱动，r =后轮驱动。...您可以通过将绘图中的aesthetic映射到数据集中的变量来传达有关数据的信息。 例如，您可以将点的颜色映射到类变量以显示每辆汽车的类。
创建变量时使用创建一个变量x计算7和8的总和，如下： ? 特别的，一旦我们创建一个变量，你不再直接得到的输出，此时我们需要输入对应的变量然后再运行结果。...另外的，您自己还可以尝试： ? 3）矩阵 当一个向量与行和列即维度属性，它变成了一个矩阵。一个矩阵是由行和列组成的，让我们试着创建一个3行2列的矩阵： ?...同样的，，您还可以从个一个向量开始创建所需要的矩阵，我们，需要做的是利用dim()分配好维度。如下所示： ? 另外，你也可以加入两个向量使用cbind()和rbind()函数。...它不同于矩阵，在一个矩阵中，每一个元素必须有相同的类。但是，在一个数据框里你可以把向量包含不同类别的列表。这意味着，每一列的数据就像一个列表，每次你在R中读取数据将被存储在一个数据框中。例如： ?...如下： cor(new_train) 另外，您还可以使用corrplot包来做相关系数，如下的程序就帮助我们找到一个共线性很强的两个变量 ?
注意，我这里谈到的ROC并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测，而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量（二分类）的影响（真阳性率、假阳性率）。...命令行使用 导入包与创建模拟数据： library(plotROC)set.seed(2529)D.ex <- rbinom(200, size = 1, prob = .5)M1 <- rnorm(200...direct_label(basicplot, labels = "Biomarker", nudge_y = -.1) + style_roc() 绘制多条曲线 plotROC提供的函数melt_roc()可以将多个变量列变为长格式...pROC pROC是一个相对plotROC更强大的R包，不同于plotROC基于ggplot2的创建，pROC自身构建了比较完整的ROC分析和绘图体系。...，第一个是plot.roc()，它可以绘制ROC曲线，并返回一个ROC对象，里面包含该曲线的众多有用信息，并为后续的分析做基础，lines.roc()为当前ROC曲线上增添新的ROC曲线。
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