Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。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。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...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
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。...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）。...参数columns是长格式数据中的key键对应的列名；参数values是长格式数据中的value对应的列。...参数names_from对应长格式数据key键对应的列；values_from对应长格式数据value值对应的列。...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
该资料是长格式，下面将其转换为宽格式。...direction：这是一个字符串，表示重塑的方向。在这种情况下，"wide"表示要将数据从长格式重塑为宽格式。...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...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。
其他格式转化，使用as_tibble转换为tibble格式 > dft_1 <- as_tibble(mtcars) > dft_1 # A tibble: 32 x 11 mpg cyl...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() ?...#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 <-
+ 格式转化类 pretty 可以让 csv 变成漂亮的对齐易读表格 + transpose 类似于 R 中的 t() 对数据进行转置 csv2json 则可以让数据转换为 json 格式 csv2md...head 查看文件开始若干行 concat 合并文件，类似于 cat 但是可以按照列名进行匹配合并 sample 按照比例对文本进行提取 cut 按照列选择，支持列数和列名，支持反选和模糊选择 + uniq...collapse 按照所选字段的 key 合并其它字段 + 文本编辑类 如果你熟悉 R 中的 dplyr，这类型的子命令中有不少都会让你感觉熟悉。...+ mutate 对某一列进行正则表达处理增加新的一列 mutate2 对多列进行 awk 类似的字符和数学表达式处理，增加新列 + gather 类似于 dplyr 中的 gather() 函数，数据...「由宽变长」 sort 支持按照一列或者多列排序，且支持自定义顺序排序 画图 借助 gonum 中的 plot 包，csvtk 还可以直接画一些基本的统计图，这功能其实已经超越 dplyr 向着 ggplot2
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。...让数据变长，就是将许多列融合成两列，将列名移动到一个新的列名下，将值移动到另一个新的列名下。...让数据变宽，就是展开表中的两列数据成多列，其中一列提供新的列名，另一列提供值。...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。
pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数 字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long...stubnames：宽表中列名相同的存部分 i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置 columns sep：设置要删除的分隔符。...suffix：通过设置正则表达式取得“后缀”。默认'\d+'表示取得数字后缀。...，保持原来的索引 模拟数据 [008i3skNly1gxere8xz47j310w0ecwgk.jpg] 单个字段爆炸 对单个字段实施爆炸过程，将宽表转成长表： [008i3skNly1gxerf4aekzj30pu0j4ta8
通过典型R包的实操案例，展示它们在生物信息学数据分析中的强大应用。 R包的三大“根据地” R包的开发和分发并非杂乱无章，它们主要集中在以下三个平台，每个平台都有其独特的定位和管理方式。...安装方式： 通常使用 devtools 包中的 install_github() 函数。 R包的安装、加载与管理 理解了R包的来源后，下一步就是如何将这些强大的工具引入你的R环境并加以利用。...# 为了绘制箱线图，我们需要将数据从“宽”格式转换为“长”格式 long_data % pivot_longer( cols = starts_with...Expression" # 新的列名，存储原列值（表达量） ) print("\n转换为长格式的数据 (用于 ggplot2):") print(long_data) # --- 实操步骤...学会如何查找、选择和利用这些“百宝箱”中的工具，将极大地拓宽你的分析视野和能力。
num_range starts_with ends_with one_of matches 行筛选 slice, filter, sample_n, sample_frac, top_n, distinct 列筛选...select 排序 arrange 行列增加/更新 基本的数学和比较逻辑运算符 + - * / > < == 偏移 dplyr:: lag lead 聚合 dplyr:: cumall cumany...字符处理 substr stringr包与正则表达式略微复杂，可以单独讲一次 转换 tidyr Tidy 数据格式 ? ?...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 ?
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...总而言之，让数据变地更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。...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。
【Hive】实现长格式数据转换成宽格式数据 【Hive】实现宽格式数据转换成长格式数据 长宽格式数据 之前在【Hive】实现长格式数据转换成宽格式数据举了一个栗子： ?...宽格式数据：每个变量单独成一列为宽格式数据，变量的所有属性都在同一行。 长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。 需求描述 下面左右两种长宽格式数据相互转换： ?...需求实现 R语言中有两个包中的函数可以实现长宽格式数据的相关转换： ?...library(reshape2)library(dplyr) dcast( data = data, user_no ~ message ##左侧是要保留的字段,右侧是要分割的字段,可以理解为...总结 R语言reshap2和tidyr包都可以实现长宽格式数据相互转换，相比较而言，更喜欢tidyr包中的实现方式，与Hive中类似，中间过渡map格式类型数据，key键和value值明确，结合sql
其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据 （这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...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）。...spread() 把数据从长数据（long）还原成宽数据（wide），对比gather()的变换，指定你需要变长的key和value列即可~ ?...统计：broom broom是一个用于数学建模的包，以回归分析为例，R中的各种回归分析往往不会返回一个整齐的data frame结果，而broom 则帮助我们直接将统计结果转化为data frame格式直接将统计结果转化为
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。...：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...：为需要转换的长形表 key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 将长数据转成宽数据： wide <- spread(long..., remove：是否删除被组合的列 把widedata中的person,grade, score三个变量合成一个变量information, 并变成"person-grade-score"的格式 wideunite
目录 第二章（pandas） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（1） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（2） Python从零开始第三章数据处理与分析...pandas数据中的一列。...和“长”格式之间转换是数据变换中的常见模式。...gather（）函数将DataFrame中的指定列融合为两个键 ：variable和value。...则整个DataFrame将转换为两个键： variable和value。
B C" # > paste0("A","B","C") # [1] "ABC" sample() # 抽样 ## 2、数据类型 vector # 向量（数值型、字符型、逻辑型） #单一向量中必须拥有同一类型...数据框 tibble #一种data.frame x <- matrix(1:12,nrow = 3,byrow = TRUE) df <- data.frame(x) as.matrix(df) # 转换为...（文件读取保存路径） read.table() #读取带分隔符的文本/数据文件 read.csv() #读取.csv格式的数据，read.table的一种特定应用 df <- read.csv("da.csv...######### cbind(x,matrix(1:nrow(x),ncol = 1)) # 将x 与 matrix(1:nrow(x),ncol = 1) 按列合并 ## S3 method for...gather # 宽数据转为长数据：（excel透视表反向操作） spread # 长数据转为宽数据：（excel透视表功能） unit # 多列合并为一列： separat # 将一列分离为多列
%>% 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）。...pivot_wider( names_from = c("sex", "type"), values_from = "count" ) %>% knitr::kable() 长宽混合转换 有时候，需要将数据框先转换为宽列表...2.10 表格的拆分与合并 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。...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。
本篇推文将详细介绍如何在 R 中对数据进行排序、筛选、替换以及调用特定行和列等核心操作。 准备工作：导入你的数据 在进行任何数据处理之前，我们首先需要将文件中的数据导入到 R 中。...ends_with("suffix")：选择以特定后缀结尾的列 contains("string")：选择包含特定字符串的列 matches("regex")：选择匹配正则表达式的列 everything...将 TumorSize 列中的缺失值（NA）替换为 0： library(tidyr) # 需要加载 tidyr 包 patient_data_na_replaced <- patient_data...替换特定值 有时我们需要根据条件替换某个列中的值。例如，将 DiseaseStatus 列中的“Healthy”替换为“Control”。...我们重点讲解了 dplyr 包的强大功能，并通过实际示例演示了 filter()、arrange()、select()、mutate() 和 rename() 等函数的用法。
：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数均在一行上（将上图的宽数据变为长数据） 图片 6.2实操代码 6.2.1 如何生成一个matrix set.seed...) #加载数据整理需要的包 dat = t(exp) %>% #将matrix进行行列转置 as.data.frame() %>% #将matrix转为data.frame rownames_to_column...() %>% #将行名转化为1列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 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()为宽变长的函数，starts_with("gene")内为需要宽长转换的列名
），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。...教程，可以参考官方文档：http://plyr.had.co.nz/ 3.2.2 dplyr dplyr是一个强大的R包，用于处理，清理和汇总非结构化数据，使得R中的数据探索和数据操作变得简单快捷，也是出于...格式数据的整合，tidyr是同样也是出自 Hadley Wickham，常与dplyr包结合使用。...tidyr包主要涉及：gather（宽数据转为长数据），spread（长数据转为宽数据），separate（多列合并为一列）和unite（将一列分离为多列） （1）gather 使用gather()函数实现宽表转长表...，语法如下： gather(data, key, value, na.rm = 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
定期复习：定期复习你已经学过的内容，以防忘记。 项目实践：通过完成一些小项目，如家庭预算、工作报表、学校作业等，将所学知识应用到实践中。...) merged_data <- left_join(data1, data2, by = "common_column") 重塑数据：使用pivot_longer()或pivot_wider()在长格式和宽格式之间转换数据...R代码 # 读取数据 sales <- read.csv("sales_data.csv") # 将日期列转换为日期类型 sales$Date <- as.Date(sales$Date) # 转换为每月总销售额...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。...group_column, data = data, FUN = sum) 合并数据 merged_data <- merge(data1, data2, by = "common_column") 重塑数据 对于长格式到宽格式的转换
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