-（1）arrange(test, Sepal.Length)默认按照某列对整行进行排序，不改变列与列之间的对应关系； -（2）默认从小到大排序；要改为从大到小排序的话改成arrange(test,...-（2）用多次嵌套避免中间变量不直观，且容易出错； ——设置彩虹括号，可以在多层嵌套时看清楚哪个括号和哪个括号是一对： options -- code -- display --use rainbow...require(tidyr)) install.packages('tidyr') #根据一个包是否library成功来决定要不要安装这个包 练习7-1 图片 # 1.读取group.csv，从第二列中提取圈出来的信息...4. full_join 保留所有的，缺失的位置填充NA 5. semi_join 半连接，效果是取子集：以右边表格为参考对左边取子集 6. anti_join 保留左边表格在右边表格里没有的东西 test1...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2.
Pivot Longer from wide Tidyr Pivot Wider from long Dplyr Arrange rows arrange 函数用于对数据框按照指定变量进行排序，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列...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。...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。...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
对列名进行排序 # 读取movie数据集 In[12]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') In[13]: movie.head() Out[13]: ?...在整个DataFrame上操作 In[18]: pd.options.display.max_rows = 8 movie = pd.read_csv('data/movie.csv...duration 15 director_facebook_likes 102 dtype: int64 # 对这个...在DataFrame上使用运算符 # college数据集的值既有数值也有对象，整数5不能与字符串相加 In[37]: college = pd.read_csv('data/college.csv'...# 现在都是均质数据了，可以进行数值运算 In[41]: college_ugds_.head() + .00501 Out[41]: ?
(操控数据，过滤、排序等) tidyr, for data tidying. (清理数据，转为ggplot可用的格式) readr, for data import....） arrange: reorders rows according to some conditions （根据某一列的数据对行排序） select: selects a subset of columns...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...下面是broom对 fit 格式化之后的结果，可以看到是一个方便读取的data frame格式。 ?...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
筛选特定数据：在列头上的筛选下拉菜单中选择要显示的数据。 7. 高级查询 使用高级筛选：在“数据”选项卡中选择“高级”，根据条件进行数据筛选。...以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。 在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。
),] rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有” test 图片 library(dplyr) arrange(test, Sepal.Length) #按照一列的顺序将所有数据框从小到大排序...= T) ##某一个数据第一次出现视为不重复，之后出现的为重复 图片 2.mutate（）数据新增列 # mutate，数据框新增一列，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new =...require(tidyr)) install.packages('tidyr') 图片 #### (2)有else i =1 if (i>0){ print('+') } else { print...", ##新的列的名字 values_to = "count") ## 把原来列中的数值一一对应形成一个新的数值列'count' 图片 library(ggplot2...（第二个写的数据框），左表中多余的数据舍去 full_join(test1,test2,by="name") ##取全集 semi_join(test1,test2,by="name") ##半连接，对左边表格取在右边表格住存在的子集
str_remove(x," ") #只删除第一次出现的目标字符 str_remove_all(x," ") #删除全部目标字符 2.玩转data.frame--dplyr包 2.1 arrange，数据框按照某一列排序...,实际参数不能加" " library(dplyr) arrange(test, Sepal.Length) #从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小排序...,by="name") #反连接 基本不用 6.表达矩阵画箱线图 6.1操作过程图示 step1 对matrix进行转置：使gene名变为列名，将样本名转化为data.frame中的第一列 ggplot2...对行名并不友好，通常要使样本名转化为data.frame中的第一列，防止在后续代码运行过程中行名丢失 图片 图片 step2 把原来的行名转变为第一列 图片 step3 宽变长 ：test、gene、count...= 3)) #对data.frame新增一列分组信息 # 宽变长操作 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), # pivot_longer
str_replace_all(x2,"o|e","A") # 竖线 代表着或者6.字符删除str_remove(x," ")str_remove_all(x," ")玩转数据框arrange，数据框按照某一列排序...sort是给向量排序的library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #默认根据这一列从小到大给整个数据框排序arrange(test, desc(Sepal.Length...duplicated(mm)] 提取没有重复的第一次出现的mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) new是新产生的列名新加之后...else2， ifelse（，，ifelse）在ifelse里加一个ifelse补充 case_when练习题1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x：load("deg.Rdata...1exp数据框如下library(tidyr)library(tibble)library(dplyr)dat = t(exp) %>% # 赋值dat，然后进行转置as.data.frame() %>
背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...tidyr 与 dplyr 包是用 R 语言中用来处理各种数据整合分析的包，可以说是 R 数据整合的“瑞士军刀”，tidyr 包负责将数据重新整合，dplyr 包可以完成数据的排序，筛选，分类计算等都等操作...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...1.1 整洁数据 tidyr 名字来自于 tidy(整洁)一词。所谓“整洁数据”，根据 Hadley Wickham 对整洁数据的专门研究，其定义如下： 1....稀疏矩阵与稠密矩阵 在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵
sort：是否按连结主键进行排序，默认是False，指不排序。True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键...How 提到了连接的类型 left_suffix 要从左框架的重叠列中使用的后缀 right_suffix 要从右框架的重叠列中使用的后缀 sort 对输出进行排序 【例】对于存储在本地的销售数据集...sort_values()方法可以根据指定行/列进行排序。...按照数据进行排序，首先按照C列进行降序排序，在C列相同的情况下，按照B列进行升序排序。
str_split(x," ")根据字符串内" "（空格）进行拆分class(str_split(x," "))1 "list"#获得向量：[1]#str_split()可对多个字符串进行拆分，每个字符串成为一个数据框...(x," |,") #按" "或","进行拆分1.3 按位置提取字符str_sub(x,5,9)1 "birch"#提取第5到第9个字符1.4 字符检测str_detect(x2,"h")对每个字符串内的字符进行检测..."o"替换成"A"1.6 字符删除str_remove(x,"o")只会对第一次出现的"o"进行删除#改进：str_remove_all(x,"o")对所有的"o"进行删除1.7 补充y = c("jimmy...arrange(test,Sepal.Length)#按照某一列对整个数据框进行排序。...#整行移动#升序排序降序排序arrange(test,desc(Sepal.Length))##列名不能加""2.2 去重复distinct(test,Species,.keep_all=T)#对某一列中重复的元素去重复
)数据框test 列排序...library(dplyr) # 数据框整理的包arrange(test, Sepal.Length) #从小到大,加上引号之后没有报错但也没排序arrange(test, desc(Sepal.Length...)) #从大到小# distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)?...require(tidyr)) install.packages('tidyr')(2)有elsei =1if (i>0){ print('+')} else { print("-")}i = 1ifelse...是函数test对列表
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理...2.用tidyr进行处理 frame1<-gather(frame1,"Sampleid","expression",Sample1,Sample2,Sample3) ?...二、Dplyr能实现的小动作 1.arrange 排序 按某一/两列值的大小，按照升/降对行排序。...这是根据相同的列名进行合并，当在两个表格中列名不一样时，需要在括号内加 by=c("col1"="col2") 其中col1和2分别是在两个表格中的需合并的列名 semi_join，anti_join...这两种关联方式都是以表格1为基础，根据表格2与其共有的那一列进行筛选。
library(tidyverse) #加载以下tidyverse中核心的packages: ggplot2：画图，可视化数据 dplyr：操控数据，过滤、排序等 tidyr：清理数据 readr：(...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...tidyr包的下述四个函数用法 5.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 5.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能） 5.3 多列合并为一列：unit...5.4 将一列分离为多列：separat #install.packages("tidyr") #安装tidyr包 library(tidyr) 5.1 宽数据转为长数据：gather() ?...：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
, Sepal.Length,Sepal.Width) #再筛选列 x3 = arrange(x2,Sepal.Length) #再进行排序 # 2.管道符号传递，简洁明了 x = iris %>%...将两个数据框按照probe_id列连接在一起 练习7-2 1.读取group.csv,从第二列中提取圈出来的信息 > a=read.csv(".....ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) #嵌套写法 先里后外 [1] "0" for循环 图片 图片 #variable是元素代称；vector是向量名字 { }中是对元素进行操作的...#X 是数据框/矩阵名；MARGING为1表示行；为2表示列，FUN是函数 ；对x的每一行/列进行FUN这个函数;...用于写函数的参数 > test<- iris[1:6,1:4] > apply(test...，以右边的name为准将两个数据框进行连接，有右边名字的连接上，没有的不连接 name blood_type group vision 1 jimmy A group1
paste0 无空格连接 paste("A","B","C") paste0("A","B","C") # > paste("A","B") # [1] "A B" # > paste("A","...transform(airquality, Ozone = -Ozone) # 对原始列进行计算 transform(airquality, new = -Ozone, Temp = (Temp-32).../1.8) # 对原始列进行计算 # > x <- matrix(1:12,nrow = 3,byrow = TRUE) # > x # [,1] [,2] [,3] [,4] # [1,] 1...&去重 补充学习https://mp.weixin.qq.com/s/0D9TyYqETCuIAWI0f_LvIQ # 排序 sort # 单列排序返回值 order # 单列排序返回索引 rank #...单列排序返回“秩” arrage # 多列排序 reorder # 用在绘图中 #去重 unique # 单向量/多列完全重复去重 duplicated # 函数 ############ 数据筛选
) 图片 1.6.字符删除 x str_remove(x," ") ###只删除了第一个空格 str_remove_all(x," ") 二、玩转数据框 2.1 arrange，数据框按照某一列排序...require(tidyr)) install.packages('tidyr') #### (2)有else if返回的逻辑值是true时，执行if的函数结果，返回的逻辑值是false时，执行的是...FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean) ### 对test的这个矩阵的每一列求平均值 apply(test, 1, sum) ###...，以右边的表为标准进行连接。...）对左边的表取子集，取右边表中存在的子集 anti_join(test1,test2,by="name") ###反连接，左边表里在右边表里没有的会被留下来。
将一列分离为多列：separat 正 文 先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集...接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。...() %>% 是管道函数，将左侧数据结果传递到右侧，作为右侧处理的原始数据 #当对数据集通过group_by()添加了分组信息后，mutate()，arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些...包的下述四个函数用法 #install.packages("tidyr") #安装tidyr包 library(tidyr) 6.1 宽数据转为长数据：gather() ?...：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
03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 这里的“,”怎么理解呢，在我们上一期推文中提到...== "setosa"&Sepal.Length > 5 ) filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor")) 4.arrange() 按某1列或某几列对整个表格进行排序...其核心包有ggplot、readr、tibble、purrr、 tidyr 、dplyr、ggplot、forcats 和stringr8个. 我们这里用的是dplyr包，因此可以使用管道。...因为这里只有x是共同列，所以是否有by='x'对输出无影响。...()和bind_cols() 简单合并（相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数） 需要注意：bind_rows()将行连接起来，需要两个表格的列数相同；同理bind_cols()将列连接起来
方案 下面有两类方法： tidyr 包的 gather() 和 spread() 函数。这 是reshape2 包的一个新接口。 reshape2包的 melt() 与 dcast() 函数。...这里的意思是使用位置上在 control 和 conda2 之间（包括 control 与 conda2 ）的所有列。...11.1 #> 11 3 F cond2 13.8 #> 12 4 M cond2 12.9 可选内容：重命名变量列的因子水平并排序...水平次序能够在重塑之前被改变，或者列也可以在之后重新排序。...水平次序能够在重塑之前被改变，或者列也可以在之后重新排序。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
