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ggplot2可视化全球气候变化

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来展示全球气温变化情况，通过绘制连续型线段的形式来进行数据的展示，数据无实际意义仅作图形展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。...c("J-D", "D-N", "DJF", "MAM", "JJA", "SON")) |> # 选择需要的列，去除不需要的列 pivot_longer(cols = !"...Year", names_to = "Month", values_to = "Temp") |> # 将数据从宽格式转换为长格式 mutate(Month = factor(Month, levels...= c("Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"))) |> # 将月份列转换为因子...，并指定自定义的顺序 mutate(date = as.Date(paste("01", Month, Year), format = "%d %b %Y")) |> # 创建一个新的日期列，将日期格式化为

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R绘图 | 表达矩阵画箱线图

1 原始数据 常规的表达矩阵每一行为一个基因，每一列为一个样本，如果拿到的数据不符合上述规则，首先需要对数据进行调整。 如果每一行为一个样本，每一列为一个基因则需要使用t()进行转置。...library(tibble) library(dplyr) dat = t(exp) %>% # “%>%”为管道符，相当于linux中的“|” as.data.frame() %>% # 只有数据框才能使用将行名变成一列的命令...rownames_to_column() %>% # 将行名变成一列 mutate(group = rep(c("control","treatment"),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，更多宽变长方法可参考简书教程[1]。...pivot_longer() "lengthens" data, increasing the number of rows and decreasing the number of columns.

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使用Pandas melt()重塑DataFrame

在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。 最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...例如， id_vars = 'Country' 会告诉 pandas 将 Country 保留为一列，并将所有其他列转换为行。...，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...换句话说，我们将所有日期列转换为值。使用“省/州”、“国家/地区”、“纬度”、“经度”作为标识符变量。我们稍后将它们进行合并。...： 总结 在本文中，我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例，这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。

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pandas基础：数据显示格式转换

标签：pandas，melt()方法 有时，我们可能需要将pandas数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式，这可以通过使用melt方法轻松完成。...本文通过一个简单的示例演示如何使用melt方法。 图1 考虑以下示例数据集：一个表，其中包含4个国家前6个月的销售数据。然后，我们的目标是将“宽”格式转换为“长”格式，如上图1所示。...这是为了指定要用作标识符变量的列。 value_vars:列名的列表/元组。要取消填充的列，留空意味着使用除id_vars之外的所有列。 var_name：字符串。“variable”列的列名。...value”列的列名。 将pandas数据框架从宽格式转换为长格式 使用“country”列作为标识符变量id_vars。...在第一行代码中，将value_vars留空,实际上是在说：使用除“country”之外的所有列。因此，它相当于下面的第二行代码。

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表达矩阵转换为数据框画图

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？...treat"),each = 3)) # 按test的分组新加一列分组，用于画图上不同颜色 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"...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

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Pandas行列转换的4大技巧

igonore_index：是否忽略原列名，默认是True，就是忽略了原索引名，重新生成0,1,2,3,4....的自然索引 col_level：如果列是多层索引列MultiIndex，则使用此参数；...： [008i3skNgy1gxen9qm1o2j30sy0t40ul.jpg] 同时转换多个列属性： [008i3skNgy1gxenac1s77j30tq0owmyr.jpg] var_name和value_name...，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg] 使用transpose函数进行转置： [008i3skNgy1gxenfoqg6tj30ia0963yt.jpg...] wide_to_long函数 字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long( df, stubnames, i, j, sep: str...= "", suffix: str = "\\d+" 参数的具体解释： df：待转换的数据框 stubnames：宽表中列名相同的存部分 i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Join two tables join 函数用于根据指定的键将两个数据框连接起来，可以根据共同的变量将数据框进行合并，支持多种连接操作，如内连接、左连接、右连接和外连接等。...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...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

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

：使gene名变为列名，将样本名转化为data.frame中的第一列 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、gene、count数均在一行上（将上图的宽数据变为长数据） 图片 6.2实操代码 6.2.1 如何生成一个matrix set.seed...进行行列转置 as.data.frame() %>% #将matrix转为data.frame rownames_to_column() %>% #将行名转化为1列 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 names_to

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Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...二 宽数据转为长数据 使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 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一列中 （同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...三 长数据转为宽数据 使用spread函数：spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data：待转换的长数据

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数据处理 | R-tidyr包

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。 长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...：可以指定哪些列聚到一列中 na.rm：是否删除缺失值 将示例数据集转成长数据： longdata <- gather(widedata, variable, value) longdata variable...grade 5 5 grade 6 6 grade 4 7 score 89 8 score 98 9 score 90 只把制定变量从宽数据变成长数据的功能...= FALSE, drop = TRUE) data：为需要转换的长形表 key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 将长数据转成宽数据.... separate(data, col, into, sep = " ") data：为数据框 col：需要被拆分的列 into：要拆分为的(多个)列, 通常用c()的形式进行命名 sep : = "

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R语言进阶笔记2 | 长数据与ggplot2

长数据是什么鬼？ 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。...问题来了，什么是「长数据」，什么是「宽数据」（不是短数据，这不是反义词，谢谢） 「宽数据：」 ❝即变量是多列数据，每一列都是一个值，比如株高数据，第一年的株高是一列，第二年的株高是一列，第三年的株高是一列...，比如株高数据，第一列是ID，第二列是年份，第三列是株高，这种数据叫长数据。...pivot_longer 第二个-1，意思是除了第一个不处理，其它都处理，也可以用2:6表示第二到第六列处理 第三个names_to是变量的名称，这里定义为Year 第四个values_to是保存的性状名...，这里是Height 可以看到，长数据有3列，分别是： TreeID Year Height 3. ggplot2作图怎么搞 之前我使用ggplot2作图时，想做什么图，就在网上copy代码，然后根据自己的数据名称

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pandas基础：数据显示格式转换（续）

标签：pandas，pivot()方法 在《pandas基础：数据显示格式转换》中，我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。...然而，如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢？如下图1所示。 图1 可以使用pandas的pivot()方法。下面通过一个简单的示例演示如何使用它。...对于经常使用Excel的用户来说，马上就知道可以通过使用透视表函数来实现这一点。基本上，将country列放在“行”中，将Month放在“列”中，然后将Sales作为“价值”放入表中。...下面的代码将创建一个“长”表单数据框架，看起来像上图1中左侧的表。...有一个简单的修复方法，只需更改列顺序。实际上，可以将这个部分代码与pivot方法链接到一行代码中。

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R&Python Data Science 系列：数据处理(4）长宽格式数据转换

特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...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。...这里不能使用透视表pivot_table()函数，因为pivot_table()函数对value进行计算（求和、平均等），但这里Message列都是字符型的，无法进行计算；若value为数值型数据，可以使用...参数names_from对应长格式数据key键对应的列；values_from对应长格式数据value值对应的列。

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R语言基础-数据清洗函数pivot_longer

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。...如果长度为 1，将创建一个包含 cols 指定的列名的列。如果长度>1，将创建多个列。在这种情况下，必须提供 names_sep 或 names_pattern 之一来指定如何拆分列名。...如果您想确认创建的列是您期望的类型，请使用这些参数。请注意，如果要更改（而不是确认）特定列的类型，则应改用 names_transform 或 values_transform。...或者，可以提供一个函数，该函数将应用于所有列。如果您需要更改特定列的类型，请使用这些参数。...values_drop_na：如果为 TRUE，将删除 value_to 列中仅包含 NA 的行。这有效地将显式缺失值转换为隐式缺失值，并且通常仅应在数据中的缺失值由其结构创建时使用。

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