使用forcats处理因子 因子在 R 中用于处理分类变量。从历史上看，因子远比字符串更容易处理。因此，R 基础包中的很多函数都自动将字符串转换为因子。...准备工作 使用forcats包来处理因子，这个包提供了能够处理因子的工具，其中还包括了处理因子的大量辅助函数。...library(tidyverse) library(forcats) 创建因子 假设我们想要创建一个记录月份的变量： x1 <- c("Dec", "Apr", "Jan", "Mar") 使用字符串来记录月份有两个问题...，那么可以使用 levels() 函数： levels(f2) #> [1] "Dec" "Apr" "Jan" "Mar" 实例练习 选取forcats::gss_cat数据集，该数据集是综合社会调查数据的一份抽样...修改因子水平 可以使用fct_recode()函数，它可以对每个水平进行修改或重新编码。该函数会让没有明确提及的水平保持原样，如果不小心修改了一个不存在的水平，那么它也会给出警告。
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。...从文件中读取数据 purrr：(提供好用的编程函数 tibble：data.frame升级款 stringr：处理字符，查找、替换等 forcats：处理因子问题 ?...4.6 分组: group_by # install.packages("dplyr") library(dplyr) 4.1 筛选: filter() #按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集...#1 Alex-2-78 #2 Bob-3-89 #3 Cathy-4-88 6.4 将一列分离为多列：separate() #separate()函数可将一列拆分为多列，一般可用于日志数据或日期时间型数据的拆分
❝本节来介绍如何使用ggstar包绘制心形并通过哑铃图的形式来展示美国情人节消费支出，数据为随意构建，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...tidyverse) R包版本号 版本号尽量保持一致，不然可能会有报错参生 sessionInfo() other attached packages: [1] lubridate_1.9.3 forcats..._1.0.0 stringr_1.5.1 dplyr_1.1.4 purrr_1.0.2 [6] readr_2.1.5 tidyr_1.3.0 tibble...SpendingCelebrating) %>% pivot_longer(-Gender) 定义函数添加% add_percent <- function(x) { paste0(x, "%") } 定义因子...df_text % select(-Gender) %>% group_by(name) %>% summarise(across(everything(), ~ mean(.x, na.rm
recipes的使用其实很简单，但是由于数据预处理步骤非常多，难以记住，所以我把一些常用的recipes的预处理函数列在这里，方便大家选择。...主要包括以下几个部分内容： 缺失值插补 作用于单个预测变量 离散化 哑变量和编码 交互项 中心化标准化 作用于多个预测变量 移除预测变量 样本（行）选择 其他 加载R包 library(tidyverse...────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ── ## ✖ dplyr::filter() masks stats...，和forcats包做的事情非常相似，大家可以参考我们的forcats包系列推文： R语言处理因子之forcats包介绍（1） R语言处理因子之forcats包介绍（2） R语言处理因子之forcats...包介绍（3） R语言处理因子之forcats包介绍（4） step_dummy() step_bin2factor() step_factor2string() step_string2factor()
背景 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。...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...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...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。
将factor的因子水平进行修改比较方便的包为forcats 测试数据集：forcats::gss_cat 数据集，该数据集是综合社会调查数据的一份抽样。...library(tidyverse) library(forcats) gss_cat ? gss_cat数据集是由一个 R 包提供的，因为当因子保存在 tibble 中时，其水平不是很容易看到的。...查看因子水平的一种方法是使用 count() 函数来直接计算数量。可以看到race有三个level。...Black 3129 #> 3 White 16395 下面将两个level进行合并修改： 修改水平最常用、最强大的工具是 fct_recode()函数，它可以对每个水平进行修改或重新编码...Black and White" = "White"))%>% count(race) #>Other 1959 #>Black and White 19524 或者可以使用
这样即使用户无需加载 Shiny，也能够简单自在的下载 癌症单基因数据了。 ❝这里单独说的 TCGA 不太全面，实际包含了 TCGA TARGET GTEx 3 个数据库，它们是个体水平的数据。...使用 了解函数参数后，使用就根据自己所需就行了。如果还不懂，可以不断试错。 我们以 TP53 基因为例下载一些数据看看。...1.0.2 #> ✓ tidyr 1.1.2 ✓ stringr 1.4.0 #> ✓ readr 1.3.1 ✓ forcats 0.5.0 #> ── Conflicts...:filter() masks stats::filter() #> x dplyr::lag() masks stats::lag() expr dplyr::tibble( sample..., mapping = mapping, na.rm = na.rm, : #> Removed 12038 rows containing missing values #> Warning: Removed
这些函数本质上需要总结一个列（如上所示），如果你想在列之间使用sum（）或mean（），你可能会遇到错误或荒谬的答案。...如果需要，请使用代字号或funs（）之前（见上文）。...rows, and 2 more variables: sleep_rem_min , ## # sleep_cycle_min 使用离散列 重新编码离散列 要重命名或重新组织当前的离散列...不幸的是，似乎没有简单的方法让case_when（）返回一个有序的因子，所以你需要自己做，之后使用forcats :: fct_relevel（），或者只是一个因子（）函数。...如果您要进行总结或后续的绘制，则该列将按字母顺序排序。如果要保留原始顺序，请添加“factor_key = TRUE”，这将使新列成为有序因子。
use_package()函数 比如想要对因子创建排序的频率表，需要引用forcats::fct_count()： > use_package("forcats") ✓ Adding 'forcats'...role有四个： cre creator or maintainer 有问题时应该联系额人 aut 对包贡献最大的人 ctb 贡献者 cph copyright holder 如果版权是作者以外的人或机构...────────────────── tidyverse_conflicts() ─ x dplyr::filter() masks stats::filter() x dplyr::lag()...image-20200916142434573 可以使用Rstudio的install&Restart功能(bulid里面)，他会完全重建包，包括更新所有的文档，安装包，重启R并且重新载入我们的包；进行这个操作后我们再...(str_length(c(NA, 1)), c(NA, 1)) expect_equal(str_length("NA"), 2) }) #> Test passed ?
R数据科学就是专门讲这个系列的，但是对于很多函数的用法和细节问题，都没有说，所以在使用时还是会经常遇到各种问题。...前面已经介绍过了forcats包处理因子型数据，lubridate包处理日期时间格式数据。 下面介绍dplyr包。...（starwars）数据集演示基本的dplyr用法。...library(dplyr) ## ## 载入程辑包：'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ##...欢迎在评论区留言或直接添加我的微信！
以下是两种分析的定义：多元方差分析（Multivariate Analysis of Variance，简称MANOVA）是一种统计方法，用于同时分析多个因变量（dependent variables）对一个或多个自变量...它是一种扩展了单变量方差分析（ANOVA）的技术，允许研究者检验多个响应变量是否受到一个或多个分类自变量的影响。多维数据：MANOVA处理的是多维数据集，即每个观测值都有多个响应变量的测量值。...%>% dplyr::group_by(tax) %>% dplyr::summarise(y = ifelse(mean(y, na.rm = TRUE) > 0,...0.5 * max(y, na.rm = TRUE), 0.2 * abs(mean(y, na.rm = TRUE))), x...= median(x, na.rm = TRUE)) %>% dplyr::mutate(eq = df_lm$eq, y_max = 1.05 * y) fig
代表立即执行和拆解执行 其实如果要将冻结的变量重新解除冻结，可以使用!!操作符来处理。这是一个rlang包中定义的一个操作符函数。...由于“冻结”现象的存在，导致变量不会被执行为它的值，但是如果一定要执行的话，可以手动冻结代码到expression中间态，然后使用!!操作符来强制先优先执行特定的变量或表达式即可。...操作在tidyverse系列包中很常见，比如可以将因子变量的水平值重新编码的函数fct_recode： ### 定义一个因子变量 test_factor <- factor(letters[1:5])...(test_factor), names = 1:5) recode # 1 2 3 4 5 #"a" "b" "c" "d" "e" ### 替换 forcats::fct_recode...mean_by_group，就像在使用dplyr中的函数一样，不需要引号包括。
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...其中针对收入水平变量，我们通过dplyr包中的mutate()函数和forcats包中的fct_relevel()函数将数据集中的salary变量按照指定的低、中、高的顺序进行排列，因此在调用之前先安装和加载...dplyr包和forcats包（install.packages(“dplyr”)、install.packages(“forcats”)）,第一次使用前还需要进行加载（library(dplyr)、library...(forcats)）。...然后基于这一参数值，我们将gamma和cost的参数分别设置为1，10，重新查看新生成模型fit.svm1的相关参数信息。 ?
基于 R 和 Python 做的源代码，这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码，同时我们可以得到一张决策树，用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了，不仅仅给大家了工具，还叫大家如何使用。...0.8.3 ## √ tidyr 0.8.3 √ stringr 1.4.0 ## √ readr 1.3.1 √ forcats 0.4.0 ## -- Conflicts...::filter() masks stats::filter() ## x dplyr::lag() masks stats::lag() library(hrbrthemes) ## NOTE:...geom_segment(color="#69b3a2", aes( xend=c(tail(Amanda, n=-1), NA...), yend=c(tail(Ashley, n=-1), NA) ), arrow=arrow
tidyverse就是他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。...(处理字符，查找、替换等) forcats, for factors....(处理因子问题) tidyverse的安装也很简单，在R中输入以下命令： #安装包 install.packages("tidyverse") #使用前，记得载入包 library(tidyverse...dplyr包 dplyr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 （...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
大型连续剧韦恩图进阶：使用R语言画upset plot，它又来了！！！...前面用2篇推文介绍了如何使用venndiagram和ggvenndiagram画韦恩图，再用5篇推文详细介绍了使用upsetR和complexheatmap画upset plot。...1.0.8 ## v tidyr 1.2.0 v stringr 1.4.0 ## v readr 2.0.1 v forcats 0.5.1 ## v purrr 0.3.4...stats::filter() ## x dplyr::lag() masks stats::lag() library(ggupset) “使用的数据集还是电影数据，tibble格式，来自IMDB...欢迎在评论区留言或直接添加我的微信！
基于R和Python做的源代码，这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码，同时我们可以得到一张决策树，用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了，不仅仅给大家了工具，还叫大家如何使用。...0.8.3 ## √ tidyr 0.8.3 √ stringr 1.4.0 ## √ readr 1.3.1 √ forcats 0.4.0 ## -- Conflicts...这里使用最后的60个数据进行可视化 这里做了折线图和点线图。我们ggplot出图就是这么随意，图形相加就是拼图。...geom_segment(color="#69b3a2", aes( xend=c(tail(Amanda, n=-1), NA...), yend=c(tail(Ashley, n=-1), NA) ), arrow=arrow
这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集（2013）。 准备 这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。...nycflights13 我们将使用nycflights13::flights来探索dplyr包基本的数据操作动词。该数据集包含2013年336,776次航班起飞数据，来自美国交通统计局。...，只含TRUE和FALSE fctr代表因子，R用它来代表含固定可能值的分类变量 date代表日期 dplyr基础 这部分我们学习5个关键的dplyr函数，它可以让我们解决遇到的大部分数据操作问题：...根据值选择观察（记录），filter() 对行重新排序，arrange() 根据名字选择变量，select() 根据已知的变量创建新的变量，mutate() 将许多值塌缩为单个描述性汇总，summarize...x == y ## [1] NA # 我们不知道 如果你想确定一个值是不是缺失了，使用is.na()： is.na(x) ## [1] TRUE filter()仅仅会包含条件是TRUE的行，把是
创建R包基本流程： 开发工具：devtools 运行调试 + usethis 创建修改 基本流程： create_package 创建一个R包 use_r()写函数,插入roxygen注释和tag，使用...create_package() usethis::create_package("~/toypackages") 创建函数：usethis::use_r() -> R/*.R -> 添加R函数脚本(合并因子...进行测试：test() 快捷键:Ctrl + Shift + T test() 调用其他包函数: use_package() -> `DESCRIPTION`文件添加 `Imports::forcats...` use_package("forcats") R包readme说明文件：use_readme_rmd() + build_readme() 创建数据：usthis::use_data() - >...dplyr调出 创建包：usethis::create_package(path) 工作路径最好是源码包的top-level 参考： R packages 2nd edition cheatsheet
2. dplyr dplyr是R语言中最受欢迎的数据操作包之一，擅长数据清洗和操作，语法简洁直观。...其他工具 根据需求还可以使用lubridate处理日期时间数据，janitor快速清理变量名等。 TIPS 使用示例 缺失值处理：缺失值处理是数据清洗的第一步。可以选择删除、填充或插值的方法。..., 55000, 60000, NA, 70000) )# 检测缺失值 is.na(data) # 删除含有缺失值的行 data_clean % na.omit() # 使用均值填充缺失值..., 30, 30, 35, 40) ) # 检测重复 duplicated(data) # 删除重复行 data_unique % distinct() 修正异常值：通过计算分位数或使用业务规则修正数据中的异常值..., data$Salary ) data na.omit(data) 数据标准化：将数据缩放到同一量纲，例如归一化或标准化。
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