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 Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名，能够快速修改变量的名称，使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...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
pivot_longer函数，是tidyr包下面的一个函数。...函数的网页讲解：https://tidyr.tidyverse.org/reference/pivot_longer.html图片pivot_longer( data, cols, names_to...names_to：一个字符向量，指定要根据存储在 cols 指定的数据的列名中的信息创建一个或多个新列。如果长度为 0，或者如果提供了 NULL，则不会创建任何列。...names_prefix：用于从每个变量名称的开头删除匹配文本的正则表达式。names_sep, names_pattern：如果 names_to 包含多个值，则这些参数控制列名称的分解方式。...values_to：一个字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。
整洁数据（tidy data）是指如下图这样的数据表： 在表中： 每个变量都拥有自己的列 每个观察/样本都拥有自己的行 数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算...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。...tidyr提供pivot_longer函数可以将宽数据变长。...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。
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？...，用于画图上不同颜色 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), # gene开头的列 names_to...") 生信技能树 注意：以下情况都可以解决 列名是字符型数据 列名中含有数值型数据，可以names_prefix/names_transform提取，可以用readr包中的parse_number()函数直接解析...列名中含有多个变量可以用正则表达式拆分成多列 一行有多个观测 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
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。...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。...()、poivot_wider() pivot_longer() 将在列中列名（数值）转换到一列上。...具体可见下图,将列变量转化为数据存在year列名中,相当于把数据变长(longer). ?...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。
当数据集中包含了分类变量和连续变量时，我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化，这时散点图中则会出现大量重叠，而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。..."),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...pivot_longer() "lengthens" data, increasing the number of rows and decreasing the number of columns....pdat = pivot_longer(data = dat, cols = starts_with("gene"), # 宽变长 选择以"gene"为开头的行...names_to = "gene", # 新的列名 values_to = "count") # 其余的列名 长数据
，类似于 Excel 中的数据透视功能 pivot。...目前最新的版本中主要提供 pivot_longer，pivot_wider 等函数。...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。...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...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。
这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。...在 dplyr 包的 rename() 中用 “新名字 = 旧名字” 格式修改变量名，如： d2.class % dplyr::rename(h=height, w=weight...pivot_longer/pivot_wider 大部分功能是类似的，这里主要说下pivot_longer 针对下面情况的功能： 我们需要 指定切分变量名和随访号的模式，以解决一行中有多个属性的多次观测的情形...，在对应的 names_to 中用特殊的".value" 名字表示切分出来的那一部分实际是变量名，这 时不需要 values_to 选项： dwide4 %>% pivot_longer( -id, names_pattern...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。
()和gather()位于dfply库中； R中的dcast()和melt()位于reshape2包中；spread()、gather()、pivot_wide()和pivot_long()位于...tidyr包中，其中pivot_wide()和pivot_long()两个函数要求tidyr从0.8.3版本升级到1.0.0版本，才有这两个函数。...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。...5 总结 Python中pandas库和dfply库中的函数都可以实现长宽格式数据相互转换；R语言中reshape2包和tidyr包中的函数都可以实现长宽格式数据之间相互转换，建议Python...中使用dfply库中函数，R中使用tidyr包中函数，因为key键和value值比较明确。
有时数据集来自多个地方，我们需要将两个或多个数据集合并成一个数据集。合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。...按照某个共有变量合并：merge( ) 有时我们有多个相关的数据集，这些数据集有一个或多个共有变量，我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...该数据集是关于药物吲哚美辛（indometacin）的药物代谢动力学数据，一共有 6 名试验对象，每名试验对象在连续的 8 小时内定时测定了血液中的药物浓度，共有 11 次的测定值。...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...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换，详见 Cookbook for R。
2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) #"-5"为删除第5列 x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50...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...### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的...ID的方法 ## (1)分步解法 a = colnames(y) b = x$file_name k = match(a,b);k # match(a,b)的意思是a里的每个元素在b的第几个位置上。
这是基于dca.r/stdca.r实现的一种通用方法，不过我在原本的代码上做了修改，原代码会在某些数据集报错。...多个模型多个时间点DCA数据提取并用ggplot2画图 lasso回归的DCA 随机森林的DCA 多个时间点多个cox模型的数据提取 其实ggDCA包完全可以做到，只要1行代码就搞定了，而且功能还很丰富...实现方法，这里就以二分类变量为例，生存资料的DCA也是一样的，就是需要一个概率而已！...library(ggplot2) library(ggsci) library(tidyr) df_lasso$net.benefit %>% pivot_longer(cols = -threshold...predictors="rf", # 指定预测变量 probability = T, graph = F ) df_rf$net.benefit %>% pivot_longer
可用于向量取子集； str_replace(x,"o","a")#将x中的o替换为a，只替换出现的第一个o； str_replace(x,"o|s","a")#将x中的o或者s替换为a，只替换出现的第一个...o； str_replace_all(x,"o","a")#将x中的o替换为a，替换所有的o； str_remove(x," ")##将x中的第一个空格删除； str_remove_all(x," ")...##筛选行列 select() filter() # 连续的步骤 # 1.多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) x2 = as.matrix(x1) x3 = head...rownames_to_column() %>% mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) pdat = dat%>% pivot_longer...values_to = "count")##合并为一列，列名为count ###pivot_longer宽变长 library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count
在tidyr包中的gather也可以非常快捷的完成宽转长的任务： data1<-gather( data=mydata, #待转换的数据集名称 key="...除此之外，tidyr包中的spread函数在解决数据长转宽方面也是很好的一个选择。...spread： spread( data=data1, #带转换长数据框名称 key=Year, #带扩宽的类别变量（编程新增列名称） value=Sale) #带扩宽的度量值...mydata1.pivot_table( index=["Name","Conpany"], #行索引（可以使多个类别变量） columns=["Year"],...#列索引（可以使多个类别变量） values=["Sale"] #值（一般是度量指标） ) ?
# 1.多次赋值，产生多个变量x1 = filter(iris,Sepal.Width>3)x2 = select(x1, Sepal.Length,Sepal.Width)x3 = arrange(x2...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3))#加上一列pdat = dat%>% #宽变长函数 pivot_longer(cols = starts_with...("gene"),#我要把哪些列合并成一列 names_to = "gene",#原来的列名变成什么 values_to = "count")#原来的数值变成什么...表示列，FUN是函数test中的每个元素...（向量）实施相同的操作test 中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile
之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上，比如learnasreml包中的fm数据，它有h1~h5五年的株高数据，想对它进行作图。...现在我用melt函数时，就不用载入reshape2了，直接用data.table包就行 tidyverse中的tidyr中的pivot_longer函数，这个更简单，用过这个函数，再也没有迷路过。...180 300 500 4 80005 46 168 301 510 700 5 80008 33 135 271 470 670 6 80026 30 132 258 390 570 然后用pivot_longer...函数，将其转化为长数据： > re = dd %>% pivot_longer(.,-1,names_to = "Year",values_to = "Height") > head(re) # A...239 4 80001 h4 420 5 80001 h5 630 6 80002 h1 24 代码解释： 我用了管道符%/%，将数据传递给pivot_longer
参考文献图表 我们以这篇发表近期在ScienceDirect的文献为例 源文献地址:https://doi.org/10.1016/j.jare.2024.06.027 识图-代码生成 我们来复现这篇文献中的图...requireNamespace("tidyr", quietly = TRUE)) install.packages("tidyr") if (!..., ko_K15868 = sample(0:4, 100, replace = TRUE) ) # 将KO功能注释转换为长格式 KO_long % pivot_longer...我们输入优化指令 代码优化 根据输出情况优化指令 添加的柱状图需要分布在环状发育树外围 ChatGPT开始优化代码.... # 安装并加载必要的包 if (!..., ko_K15868 = sample(0:4, 100, replace = TRUE) ) # 将KO功能注释转换为长格式 KO_long % pivot_longer
0.5845722 -0.8081741rownames(exp) = paste0('gene',1:3) # 改下行名colnames(exp) = paste0('test',1:6) # 改下列名...gene2 -1.74 0.37 2.08 2.11 -0.22 1.42## gene3 1.57 1.25 1.32 2.49 0.58 -0.81运行几个R包library(tidyr...() %>% # 转换为数据框 rownames_to_column() %>% # 行名转换为列名 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3...)) #新增一列grouppdat = dat %>% pivot_longer(cols = 2:4, # 提取关键信息所在列（这边是‘gene’） names_to =...gene1 -1.62## 17 test6 treat gene2 1.42## 18 test6 treat gene3 -0.81处理完数据就可以开始画图了R语言作图ggplot2的应用中详细介绍过这个
以上操作根据此前学过的知识新增列的话这么写： 图片 4.简单了解：select() 、filter()筛选列、行 5.补充知识：管道符%>% -（1）当遇到连续的步骤时：多次赋值，会产生多个中间的变量；...-（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...，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) #取iris除了第5列的所有列 x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50) #取x2的前50行 pheatmap...(k2)s x = ifelse(k1,"down",ifelse(k2,"up","no")) table(x) 6. for循环 for (i in x ) {某段代码/某种操作} 注：x 是环境中真实存在的变量...： pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), #把gene开头的列转换掉 names_to = "
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap，遵循图形语法，最大的好处是直接使用长数据画热图，这是目前其他画热图的R包所不具备的。...每一列是一个变量，每一行是一个观测！...mtcars %>% as_tibble(rownames = "car name") %>% mutate_at(vars(- `car name`,-hp,-vs),scale) %>% pivot_longer...pasilla_plus <- tidyHeatmap::pasilla |> dplyr::mutate(act = activation) |> tidyr::nest(..."row" , cluster_rows = F , column_dend_height = unit(0.2,"cm") ) 行名列名
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