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/
数据这样组织有两个明显的好处:既方便以向量的形式访问每一个变量,也方便变量之间进行向量化运算。
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。
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇,主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结,再加上刚好最近入门Python,这样在总结R语言的同时,对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异,每一个小节只讲一个小知识点,但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数,只列出那些参数中的必要设定,总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数,还是需要自己查阅官方文档
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
做数据分析以及制作表格的时候,会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题,之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现,现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。
要纵向合并两个数据框,可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量,这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如:
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。
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。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状(旋转)和层次结构(嵌套和“取消嵌套”),将深度嵌套的列表转换为矩形数据框(“矩形”)以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值(隐式和显式)的工具。
在数据分析过程中,不同的软件通常对数据格式有一定的要求,例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据,而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候,无法保证导入的数据一定是什么格式,因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
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。
发现自己的R语言的基础还是相对弱很多的,通过对前面的肺癌单细胞文章代码的学习,也在巩固自己的R基础。今天是需要对昨天test的icitools的R包进行自己的数据分析。
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。
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。
长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ,其中宽型数据更具可读性,长型数据则更适合做分析。
R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。
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。
虽然R中存在许多基本的数据处理函数,但它们至今仍有一点混乱,并且缺乏一致的编码和容易地将流一起的能力。这导致很难记忆和操作。因此我们需要更有效的代码、更容易记住语法和易于阅读的语法。而tidyr正是一个这样的包,它的唯一目的是简化创建[tidy data]的过程。本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能:
## 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,
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
变量可以分为很多种,如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时,我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化,这时散点图中则会出现大量重叠,而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
我看了看,大概是提问的小伙伴自己没搞清楚自己想要什么,他自己给出来了一个非常丑陋的解决方案, 他实现如下:
R语言中存在一些null-able values,当我们进行数据分析时,理解这些值是非常重要的。
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
y4 <- filter(deg, a>1 & b < 0.05);table(y4)
之前有分享过一篇笔记:Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则,这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
背景:下载某数据库的数据做数据分析,发现下载的数据结构是多层list嵌套,与平时遇到的数据表(data.frame)不同,并且第二层list的名称是本人需要的变量。
之前推过一篇方差分析的笔记,见「R」R 中的方差分析ANOVA,这一篇目标更加明确。
相信经常做数据分析的同学都听说过Cohort 分析,特别是互联网运营中,用于分析客户存留等场景,以往这种分析大都借助SQL+Excel完成。
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数,比如plot、bar、pie等,而且语法非常简单明了,为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢? 一个例子就能感受到: plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数(无需加载任何辅助工具包) ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
1980年9月, 加拿大Waterloo大学的符号计算机研究小组成立, 開始了符号计算在计算机上实现的研究项目, 数学软件Maple是这个项目的产品. 眼下, 这仍是一个正在研究的项目.
使用rbind(),操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums()
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Elaine,田桂英,Aileen 导读:前段时间小白学数据专栏出了一期Python小抄表,后台反应强烈(点击查看大数据文摘小白学数据系列文章《小白学数据之常用Python库“小抄表”》)。确实,数据科学越来越热,但是对于想要学好它的小白们却很头疼一个问题,需要记住的操作和公式实在是太多了!小抄表是很实用的办法,那么今天我们就为大家送出一份大杀器:28张小抄表合辑!不管你是Python或R的初学者,还是SQL或机器学习的入门者,或者准备学习Hadoop,这里都有能满
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
链接:https://pan.baidu.com/s/1xn4Fq2DvMOTZMQAvrFAB1A
本中你将学习在R中数据处理简洁的方法,称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作,但这些工作从长远来看是值得的。一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具,您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种,从而可以将更多的时间花在分析问题上。
最重要的当然是工作原因,最近有个项目是相关于游戏服务器的,而用的框架是skynet,用的语言是lua。
本文将从什么是CNN?什么是RNN?什么是LSTM?什么是Transformer?四个问题,简单介绍神经网络结构。
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
在R中很多内置函数,用于数据框的基本操作,比如转换、分组、排序、拼接等,常见的函数有rbind(),cbind(),dplyr(),tidyr(),reshape2,tidyverse(),base()等,其中,base()是R语言内置包,无需安装。数据处理是ggplot2绘图的基础,同时也是R语言中花费时间较多的工作之一,提高数据处理的效率能够很快的得到可靠美观的图片。
1.l[2] 返回的是列表 l 的第二个元素(注意,是一个长度为 1 的列表),而不是该元素所包含的对象。如果你想取出该元素所包含的对象,需要再加上一个 [[ ]]。
该工具类主要是为了将各类音频转为wav标准格式,其中可以调节采样率、声道数等指标。主要是使用ffmpeg命令进行转换。
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap,遵循图形语法,最大的好处是直接使用长数据画热图,这是目前其他画热图的R包所不具备的。
玩转(整理)数据的原则是明确的:让数据变的更好用(符合下层函数参数的格式要求),方便用户查找和阅读。简而言之:易阅读,方便用。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多,除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1,还介绍了绘制普通表格的gt,以及扩展包gtExtra。
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