数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作,本专题对排序和去重做专门介绍,并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例:多列无序去重
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
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tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释(支持多行选中)ctrl+shift+c 快捷注释后,如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外,dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
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(变量)。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。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大,但是还是不够强大,总有些大佬想要更加强大,于是就有了今天要介绍的gtExtras,这是一个扩展包,为gt提供多种强大的可视化功能!
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。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。
首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件;然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程,收到了一位读者的私信,内容如上。
有时候两个数据框并没有很好地保持一致,不能简单地使用cbind()和rbind()函数,所以他们需要一个共同的列(common key)作为细胞融合的依据。最常用的内置函数为merge()和dplyr()包中的*_join(系列函数。
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),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。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
这个功能很简单也很常用,但是不加注意还是容易写错,比如只对每一行的前两个元素求和:
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的,因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释,特别是数据结构与变量类型,作为语言的核心底层概念,看似简单,实则贯穿着整门语言的核心思想精髓,所以一直不敢随便乱讲,害怕误人子弟。还是建议每一个初学者(无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数)。 今天我要分享的内容涉及到R语
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.
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。
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, forcats,ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
2020年5月29日,dplyr迎来来大更新,作为大版本的更新,还是有必要进行学习一下
数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组后的数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法,类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法,groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
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
下面的代码和数据源主要来自:https://stackoverflow.com/questions/51063842/create-multiple-columns-in-summarize,以计算分位数为例。
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。
linq的语法通过System.Linq下面的Enumerable类提供支持,也就是说,只要是实现了IEnumerable<T>的对象都可以使用Linq的语法来查询。LINQ定义了大约40个查询操作符,如select、from、in、where、group by 以及order by,通过查看源代码,实际上linq为IEnumerable<TSource>实现了一系列的扩展方法。
刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要,那时完全是零基础,学习过程是边抄别人的代码,边理解这些代码的含义,遇到了比较多的坑,包括软件安装,环境配置,R包安装,代码换了参数就报错等。这种纯实战虽然可以快速“上手”,但是没有基础很难提升,而且很难写出自己的代码。
1、最快数据行公式求和 选取空行,点Σ(或按Alt + =)可以快速设置求和公式 2、多区域最快求和 如果求和的区域有多个,可以选定位,然后再点Σ(或按Alt+ =)可以快速设置求和公式。 3.拆分
dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all,用法更加灵活,初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂,用习惯后真是利器!
数据分组是对相同类别的数据进行汇总,而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总,所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等,本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视,下面一起来学习。
通过 gather ,并设定key(原先的列),与value(原先的数据),并通过 - (原先的行),对数据框进行转换。
问题:依据group分组,按照dat(日期)升序对num列数据累计求和并生成cum_num列
AWK 专家必备的12个技巧案例1:字符切割案例2:格式化输出案例3:不显示文件最后一行案例4:不显示最后一列案例5:多列求和案例6:求每行最大值/最小值/平均值案例7:awk的三元表达式案例8:打印第一列相同且第二列最大的行案例9:多列比较求最大值案例10:除第一列外所有值求和案例11:构建不同文件相同列的映射关系案例12:行列调换/矩阵转换案例13:不同文件相同字段匹配至同一个文件,空字段补齐
FIND 和 SEARCH 两个函数几乎相同,区别在于FIND 精确查找,区分大小写; SEARCH 模糊查找,不区分大小写。
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧! 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能! 对于日程的排序、汇总、转换、提取等,他都可用统统拿下,替代了很
布尔(Boolean)是一种数据类型,仅有两个值,即TRUE或FALSE,或者1或0:
pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁。
一般来说 1 数据库导出来的 2 网站上下载的 3 某人发给你的 这三种情况都有比较大的可能出现文本型数字 就是下面这种 📷 特征有3 1 默认左对齐 2 左上角有个绿色小标记 3 点击这个单元格会有黄色方框提示出来,告诉你这是文本型数字 📷 这种数字无法求和,求均值等 知道是什么了 我们要转换成可以计算的数字 方法有3 一 在提示菜单点击'转换为数字' 📷 注意:这个操作耗时可能会很长 下面是GIF 📷 要等一会儿 这种操作适合多列 二 分列 分列只需要两步 点[分列]→[完成] 文本型数字立
在以上5个求和函数中,如果按 功能 + 计算速度 + 易用性 3个角度综合评比,Sumifs是当之无愧的No.1。今天兰色就全面讲解这个最常用的多条件求和函数用法。
很多人在接触到EXcel表格的时候,都会问EXcel表格制作到底怎么做呢?作为办公室一族,都会经常用到EXcel来统计报表和数据的,当遇到自己不会的操作时,就要求助于别人,但这是很浪费时间和精力的,今天呢就来给大家分享如何完成EXcel表格制作?这5个技巧轻松搞定,赶紧来学习吧。
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数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
在数据处理和分析中,我们经常会遇到需要将一行数据转换为多列的情况。在 Hive 和 ClickHouse 中,可以使用 collect_set() 和 groupUniqArray() 函数来实现行转列操作。
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。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。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
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