❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...city_]],file=paste0("plot_",city_,".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了...，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法gridExtra&patchwork grid.arrange(grobs=city_plots,ncol=3) patchwork::wrap_plots
line done 使用while循环 while read -r line do echo $line done < filename While循环中read命令从标准输入中读取一行，并将内容保存到变量...line中。...在这里，-r选项保证读入的内容是原始的内容，意味着反斜杠转义的行为不会发生。输入重定向操作符< file打开并读取文件file，然后将它作为read命令的标准输入。...今天遇到一个问题弄了好久才搞明白：我想在循环中动态链接字符串，代码如下： for line in `cat filename` do echo ${line}XXYY done 就是在每一次循环过程中给取出来的字符串后面添加...后来发现是因为我的文件是才Window下生产的，在Linux下读取这样的文件由于换行符的不同会导致程序运行不出来正确的结果。
这种入门的学习路径属于base R first，学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构，再深入点就会学到循环与自定义函数。...数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 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....x %>% f(y) means that x is‘piped’ into the function f(x,y) 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： ?...3. mutate 增加一列，列名为Sepal.Area，值为width和length相乘，然后不保留原来的Sepal.Length 和 Sepal.Width两列 ?
，每一组简单地包含一个单一的行。...而如果你只应用到一个行式数据框，它计算每一行的均值。...它们允许你避免显式的循环和/或使用 apply() 或 purrr::map 家族函数。...如果你是一个 R 文档迷，你可能知道有一个 base R 函数就是用来处理这种情况的： df %>% mutate(l = lengths(x)) #> # A tibble: 3 x 2 #> x...因为输入tibble中的列没有那么规则，所以这种方法更不适合这种方法。
R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...宽数据变成长数据（ggplot画图常用） 长数据变成宽数据 根据值生成重复列数据 ` 这些都是为数据画图，或者分析做准备工作。...以前是reshape包的内容，当然reshape可以做，但是现在tidyr 处理起来更简洁方便，快速。易于理解。 数据长宽转化 创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。...，如上述例子中， 上海id=1的有2个，然后重复shanghai2次，5次，3次，形成新增一列。...在tidyr中很简单的uncount函数就可以实现： uncount(data, weights, .remove = TRUE, .id = NULL) df_c=df_a %>% filter(!
tibble包，也是由Hadley开发的R包。...，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式...； 查看数据时，不再会一行显示不下（会自动隐藏一部分，自带head）；有两种方式来创建tibble格式的数据： 1....例如：x %>% f(y) 等价于 f(x,y) Rstudio中快捷键： ctrl+shift+m 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： > head(iris,n=3) Sepal.Length...#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 <-
R语言解法 # R中没有字典概念，故直接创建dataframe/tibble #> 第一种 df <- data.frame( "grammer" = c("Python","C","Java","...salary列合并为新的一列 难度：⭐⭐⭐ 备注：salary为int类型，操作与35题有所不同 R解法 df % mutate(test1 = paste0...题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ R解法 df % mutate(new = salary - `0`) 45 缺失值处理 题目：检查数据中是否含有任何缺失值...R解法 rownames(df) <- NULL # 如果是tibble则索引始终是按顺序 备注 有时我们修改数据会导致索引混乱 65 异常值处理 题目：删除所有换手率为非数字的行 难度：⭐⭐⭐...,'col2','col3') 89 数据提取 题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ R语言解法 df[!
DevExpress控件中的gridcontrol表格控件，如何在属性中设置某一列显示为图片（图片按钮）？效果如下图： ? 通过属性设置，而不用写代码。...由于此控件的属性太多了，就连设置背景图片的属性都有好几个地方可以设置。本人最近要移植别人开发的项目，找了好久才发现这个属性的位置。之前一直达不到这种效果。...然后点击Columns添加列，点击所添加的列再按照如下步骤设置属性： 在属性中找到ColumnEdit，把ColumnEdit的TextEditStyle属性设置为HideTextEditor; 展开...ColumnEdit，把ColumnEdit中的Buttons展开，将其Kind属性设置为Glyph; 找到其中的Buttons，展开，找到其中的0-Glyph，展开，找到其中的ImageOptions...注：本人用的控件是17.2.7版本，其他版本的不知道是否一样，仅作参考。
参考：李东风老师的R 语言实战 1. tidyverse 系统简介 假设数据以 tibble 格式保存。...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。...test,col = x, into = c("X", "Y"),sep = ",");test_seprate X Y 1 a b 2 a d 3 b c 使用unite，可以将两列“合并”为一列...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。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法，同时针对部分习题给出了多种方法与注解。...1 创建DataFrame 题目：将下面的字典创建为DataFrame data = {"grammer":["Python","C","Java","GO",np.nan,"SQL","PHP","Python...# R中没有字典概念，故直接创建dataframe/tibble #> 第一种 df <- data.frame( "grammer" = c("Python","C","Java","GO",NA...(drop=True) R解法 rownames(df) <- NULL # 如果是tibble则索引始终是按顺序 备注 有时我们修改数据会导致索引混乱 65 异常值处理 题目：删除所有换手率为非数字的行...难度：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 Python解法 df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\chenx\Documents\Data
的图形语法，通过将图形分解为数据和映射（数据如何显示在图上），清晰定义了每个图层的语法。...mpg data frame，这个数据框是ggplot2包自带的，数据框是R中的一种数据结构，其每一列是一个变量，每一行是一个观测。...mpg数据框包含美国环保机构针对38种型号汽车的观测数据，其中每一列的列名就是变量名，如displ是汽车引擎大小，单位是L；hwy是汽车在高速路上的燃料效率，单位是英里/加仑。...这个数据框的具体信息可以通过在console中输入?mpg查看，R中的函数和自带的数据包都可以通过在其名字前加?来查看帮助信息，注意?也必须是英文字符。...在上面这张图的代码中，首先使用了ggplot()这个函数，它的功能是创建一个空白坐标系，其xy轴可以通过后续图层添加，它的第一个参数是作图用的数据，用ggplot(data = mpg)就会生成如下图片
文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...当试图在新创建的PriceRangeKey列的基础上建立PriceRanges表和Sales表之间的关系时，将由于循环依赖关系而导致错误。...在这个例子中，修复方法很简单：使用DISTINCT代替VALUES。一旦改用DISTINCT，就可以正常创建关系了。结果如下图所示。 正确设置关系后，可以按价格区间切片了。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析，包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...由于两个依赖关系没有形成闭环，所以循环依赖消失了，可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时，都需要注意以下细节： 使用DISTINCT 代替VALUES。
}重点 ifelse函数ifelse(x,yes,no)x:逻辑值或者逻辑值向量yes:逻辑值为TRUE时的返回值no:逻辑值为FALSE时的返回值ifelse函数支持单个逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...3.2.1 对向量中的每一个元素进行循环对x里的每一个元素i进行同一个操作for(i in x){ }x <- c(5,6,0,3)s=0for (i in x){ s=s+i print(c(i,...5.1 矩阵/数据框的隐式循环——applyapply(X,MARGIN,FUN…)X：数据框/矩阵名称MARGIN：取值=1表示行；取值=2表示列FUN：具体函数对X的每一行/每一列进行FUN这个函数...，其实是对左边的数据框取子集7 一些顶呱呱的函数7.1 match()7.2 一些处理文件的函数dir() # 列出工作目录下的文件dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件...$表示以……结尾dir(pattern = ".R") file.create("douhua.txt") #用代码创建文件file.exists("douhua.txt") #某文件在工作目录下是否存在
数据框dataframe 一个合适表格就和问卷一样，是包含不同类型的数据的。但需要注意的是，数据框的每一列只 包含一种数据类型 ，也就是说每一列如果单独提取出来，都是一个向量。...使得R不会默认将字符串处理为因子。...当通过名称对数据框进行选择的子集不存在时，R会帮我们创建一个新的内容。 排序 order() 会将其中的元素按照大小顺序排列，并按照大小顺序返回元素所在的位置数据。...类型的类属依次为tbl_df, tbl, data.frame，用as_tibble()可以将一个数据框转换为tibble，或者直接通过tibble 像创建数据框般创建tibble 数据框： t.bp...R 会为每个独立的向量分配一个整数，创建一个value-label 对，value 对应向量中的元素，label 对应分配的数字。
，我们可以使用下面的代码查看每一列的类型： sapply(product_info, class) #> id name type class...接下来我们正式学习用R内置的函数操作数据框进行分析和统计的一些方法。...内置函数操作数据框 选取type为toy的行： product_info[product_info$type == "toy", ] #> # A tibble: 2 x 5 #> id name...，表达式还可以用来统计每列各个可能值出现的频数。...，我们利用tapply()函数（apply家族成员）可以进行统计，该函数专门用于处理表格数据，使用某些方法根据某列队另一列的数据进行统计。
## [1] "birch" ### 4.字符检测 str_detect(x2,"h")#检测元素中各字符串是否含有关键词，含h的字符串为T，结合ifelse函数可以取出含h的结果 ## [1] TRUE...R语言中，select函数用于选择数据框中的列，可以使用列名或者向量来指定要选择的列。...5 6 10.2 9.5 9.4 9.4 10.2 11.4 ```r 批量画图也可以哦 par(mfrow = c(2,2)) apply(iris,1:4, 2, plot)#每一列画图....R结尾的文件 ## [1] "0_pre_install.R" "1_玩转字符串.R" ## [3] "2_玩转数据框.R" "3_条件和循环.R"...## [5] "4_表达矩阵画箱线图.R" "5_隐式循环.R" ## [7] "6_两个数据框的连接.R" "7_一些顶呱呱的函数.R" ## [9] "8_exercise.R
因为R是一门函数式编程语言，我们可以先将for循环包装在函数中，然后再调用函数，而不是使用for循环，因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...，映射函数的重点在于需要执行的操作（即mean()、median()和sd()），而不是在所有元素中循环所需的跟踪记录以及保存结果。...$cyl) %>% map(function(df) lm(mpg ~ wt, data = df)) 因为在R中创建匿名函数的语法比较复杂，所以purrr提供了一种更方便的快捷方式——单侧公式...当检查多个模型时，有时候我们需要提取像R方这样的摘要统计量，要想完成这个任务，我们需要先运行summary()函数，然后提取结果中的r.squared： models %>% map(summary
2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。
全文并非是对数据整理的实操整理,主要整理在数据整理/清洗中常用的R包介绍 library(tidyr) library(dplyr) library(stringr) library(tibble) 1...(x2,"h") # 第一个参数为向量名，第二个是检测的关键词 str_starts(x2,"T") #判断x2中T开头的字符串,输出逻辑向量 str_ends(x2,"e") #判断x2中e结尾的字符串...T"为必须要写的参数 2.3 mutate，数据框新增一列 test <- mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值...ggplot2对行名并不友好，通常要使样本名转化为data.frame中的第一列，防止在后续代码运行过程中行名丢失 图片 图片 step2 把原来的行名转变为第一列 图片 step3 宽变长 ：test...dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists
在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...df <- tibble(x = 1:2, y = 3:4, z = 5:6) df %>% rowwise() ## # A tibble: 2 × 3 ## # Rowwise: ##...），不使用rowwise()函数，得到的结果是所有数据的均值，很明显不是想要的： df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2 × 4 ##...: 2 × 1 ## m ## ## 1 3 ## 2 4 根据name这一列按照行计算均值： df %>% rowwise(name) %>% #
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