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Tidyverse学起!

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....dplyrdplyr基本包含了我们整理数据的所有功能,堪比瑞士军刀,这里介绍以下函数: filter: filters out rows according to some conditions (...: breaks a data frame into groups of rows (对数据分组) 1. filter 只选取Species列中,值virginica的数据 (这里也是用到了管道符,将...3. mutate 增加一列,列名为Sepal.Area,值widthlength相乘,然后不保留原来的Sepal.Length Sepal.Width两列 ?...同样,也可以与tidyverse中的管道group_by结合,批量的做回归分析,并且得到整理好的结果。 ? ?

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【R语言】基础知识|dplyr管道函数处理表格

01 select()变形函数 dplyr包的安装就不展示了,dplyr包是内含多函数且功能强大的数据处理包。...02 filter( ) filter( ) 函数 筛选数据框内容,选择产品类型是纯棉口罩的数据。 ? 多条件筛选,只要在filter中多增加筛选条件即可 ?...03 mutate( ) mutate( )函数用来创建新的数据框,创建新的1列销售额。 ?...04 arrange( ) arrange( ) 函数可用于创建一个新的数据框,这个数据框可以按照1个或多个变量进行排序。 desc( ) 函数表示降序排列。让上述表格按照金额单价进行降序排列。...05 group_by( )+summarize() group_by( ) 这个函数是用来创建分组的。summarize()用来汇总数据,汇总产品类别销售城市,同时增加平均数量均价。 ?

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生信代码:数据处理( tidyverse包)

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(...)——汇总数据 而这些函数都可以与group_by结合,分组对原数据框进行处理。...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 <- tibble(x1=c(2,2,6,4),...() filter()是对数据行方向的选择筛选,选出符合我们条件的某些行: df %>% filter( type== "english", score>85) df %>% filter( between...() group_by可以对原数据框进行分组计算,例如对于我们本文中的数据框,我们如果对个人或者科目感兴趣的话,可以使用group_by(name或者type),然后利用summarize函数就可以求出分类之后的各个统计值

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dplyr-cli:在Linux Terminal上直接执行dplyr

对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。 dplyr包的介绍 首先再大家简单介绍一下 dplyr包(避免有些刚入门的朋友可能不熟悉)。...dplyr包的功能主要包括: 变量筛选函数 select 筛选函数 filter 排序函数 arrange 变形(计算)函数 mutate 汇总函数 summarize 分组函数 group_by 多步操作连接符.../dplyr select --file mtcars.csv -c cyl | head -n 6 实例二:多个数据处理的参数的结合 创建名为 cyl2的新一列,它的值 cyl的两倍,再提取 cyl...将下面的alias放到你.bashrc中: alias mutate="dplyr mutate"alias filter="dplyr filter"alias select="dplyr select"alias...summarise="dplyr summarise"alias group_by="dplyr group_by"alias ungroup="dplyr ungroup"alias count="

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从头学R语言——DAY 3

此处先掌握dplyr的5个基本函数:mutate(),select(),filter(),arrange(),summaries();1个重要的管道工具%>%#用dplyr包进行数据转换#5个核心函数test...select(test,Species)#filter(),提取行filter(test,Species=='setosa')filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length...#默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #用desc大到小#summaries(),汇总,通常与group_by()联用summarise(test..., mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值标准差# 先按照Species分组,计算每组Sepal.Length的平均值标准差...运行报错,要求testlist,但此处test是data.frame#关联数据,合并数据框#内连接,取交集inner_join(test1, test2, by = "x")#左连接,完善左数据left_join

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DAY6-学习R包

加载 libraryrequire 使用一个R包需先安装再加载 library(dplyrdplyr五个基础函数mutate(),新增列——mutate(test, new = Sepal.Length...*Sepal.Width)要修改的数据框的名称将创建的新变量的名称将分配给新变量的值select()按列筛选select(test,1)#筛选test中的第一列select(test,c(1,5))#筛选...()筛选行filter(test, Species == "setosa")#筛选名为setosa的行filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5...arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc大到小...分组,计算每组Sepal.Length的平均值标准差并汇总dplyr两个实用技能管道操作 %>% —— 相当于将左边的作为右边函数的第一个参数,快捷键: ctrl+shift+M(不管用——改为Ctrl

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【R语言】dplyr对数据分组取各组前几行

前面我们介绍过GO富集分析结果可视化 1.GOKEGG富集分析视频讲解 2.GO富集分析四种风格展示结果—柱形图,气泡图 3.GOKEGG富集结果如何显示基因symbol 4.GOKEGG...("dplyr") #加载dplyr包 library(dplyr) 我们先来看看直接head的效果 #直接head,结果不对 GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>...如果n=5,是按大到小排序。...) %>% group_modify(~ head(.x, 5)) r5 方法六、使用filter #使用filter r6=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>%...filter(row_number() <= 5) r6 通过filter来控制行数<=5 最后我们来看看这六种方法得到的结果究竟是不是一样的,dplyr这个包里面有函数叫all_equal专门用来判断两个数据框是不是一样的

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R语言之 dplyr

dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。 下面以 MASS 包里的 birthwt 数据集例,介绍 dplyr 包里常用函数的用法。...1.使用 filter( ) slice( ) 筛选行 函数 filter() 可以基于观测值筛选数据框的一个子集。第一个参数是数据框名,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。...arrange(birthwt, bwt, age) 如果想把数据框按照某个变量的值大到小进行排序,可以借助函数 desc( ) 实现。...4.使用 mutate( ) 添加新变量 函数 mutate( ) 用于在数据框中创建新的变量。...as_tibble(birthwt) 下面我们将会看到,把函数 group_by( ) summarise( ) 联合使用能方便地对变量进行分组统计。 7.

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Day6-蓝色柠檬

dplyr包的安装加载使用为例进行学习,因为R包之间的使用是相通的,掌握了一个,后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过,从这个入手,又能学习到新东西真不错。...()筛选行filter(test, Species == "setosa") #筛选行内容有setosa的数据filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length...、versicolor的数据,这个 %in%不知带什么含义操作方法,我推测vars赋值的含义差不多。...group_by(test, Species) #先按照Species分组summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length...)) #计算每组Sepal.Length的平均值标准差三、dplyr两个实用技能3.1管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)加载tidyverse包后才可用 %>% install.packages

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生信学习小组day6--大姚

") library(dplyr) 示例数据采用内置数据集iris的简化版 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 二、dplyr五个基础函数 1.mutate(),新增列...()筛选行 filter(test, Species == "setosa") ## 筛选条件是Species == "setosa" filter(test, Species == "setosa"&...== "versicolor",只要满足其中一个筛选条件就能被筛选 4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序 从小到大排序: arrange(test, Sepal.Length) 大到小排序...), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值标准差 # 以下两条代码的意思是先按照Species分组,计算每组Sepal.Length的平均值标准差 group_by...(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 三、dplyr两个实用技能

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