数据长宽转换是很常用的需求，特别是当是从Excel中导入的汇总表时，常常需要转换成一维表（长数据）才能提供给图表函数或者模型使用。...在tidyr包中的gather也可以非常快捷的完成宽转长的任务： data1<-gather( data=mydata, #待转换的数据集名称 key="...而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...除此之外，tidyr包中的spread函数在解决数据长转宽方面也是很好的一个选择。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。
整洁数据（tidy data）是指如下图这样的数据表： 在表中： 每个变量都拥有自己的列 每个观察/样本都拥有自己的行 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...在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...) 宽数据转长数据 让数据变长，就是将许多列融合成两列，将列名移动到一个新的列名下，将值移动到另一个新的列名下。...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。
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...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据 长数据 宽数据 1.3...这些概念非常形象地描述了数据转换的过程。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。...二、tidyr 使用案例 library(tidyverse) library(tidyr) tdata <- mtcars[1:10,1:3] tdata gather(tdata) tdata <-
Windows 系统以及很多应用程序会考虑使用系统的环境变量来传递一些公共的参数或者配置。...Windows 资源管理器使用 %var% 来使用环境变量，那么我们能否在 Visual Studio 的项目文件中使用环境变量呢？ 本文介绍如何在 csproj 文件中使用环境变量。...遇到的问题 在 Windows 资源管理器中，我们可以使用 %AppData% 进入到用户的漫游路径。...于是，我需要将 Visual Studio 的调试目录设置为以上目录，但是以上目录中包含环境变量 %AppData% 在 Visual Studio 中修改输出路径 如果直接在 csproj 中使用 %...实际上，Visual Studio 是天然支持环境变量的。直接使用 MSBuild 获取属性的语法即可获取环境变量的值。 也就是说，使用 $(AppData) 即可获取到其值。
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。...区别在于只用一个变量连接两个表。...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
，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...其他格式转化，使用as_tibble转换为tibble格式 > dft_1 <- as_tibble(mtcars) > dft_1 # A tibble: 32 x 11 mpg cyl...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...tidyr包的下述四个函数用法 5.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 5.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能） 5.3 多列合并为一列：unit...5.4 将一列分离为多列：separat #install.packages("tidyr") #安装tidyr包 library(tidyr) 5.1 宽数据转为长数据：gather() ?
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。...格式数据的整合，tidyr是同样也是出自 Hadley Wickham，常与dplyr包结合使用。...tidyr包主要涉及：gather（宽数据转为长数据），spread（长数据转为宽数据），separate（多列合并为一列）和unite（将一列分离为多列） （1）gather 使用gather()函数实现宽表转长表...，语法如下： gather(data, key, value, na.rm = FALSE,···) data：需要被转换的宽形表 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...由ggplot2绘制出来的ggplot图可以作为一个变量，然后由print()显示出来。 本文将使用R语言gcookbook包内数据集pg_mean。
本期回顾 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 本期目录 0 二维数组行列引用 1 创建新变量 2 变量重新编码 3 变量重新命名 4...5.6 分组: group_by 6 tidyr包的下述四个函数用法 6.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 6.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能...分布函数等生成数据，并赋值给特定变量。...("tidyr") #安装tidyr包 library(tidyr) 6.1 宽数据转为长数据：gather() ?...类似excel透视表反向操作 #gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量
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。...#载入所需的R包 library(dplyr) library(tidyr) #测试数据集 widedata <- data.frame(person=c('A','B','C'),grade=c(5,6,4...：需要被转换的宽形表 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 ......：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： wide <- spread(long..., remove：是否删除被组合的列 把widedata中的person,grade, score三个变量合成一个变量information, 并变成"person-grade-score"的格式 wideunite
0 前言 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。...长格式数据：每一行数据记录的是ID（Player）的一个属性，形式为key：value，例如上图左表中，第一行数据记录Player1选手的name信息，name为key，Sulie为value；...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...中使用dfply库中函数，R中使用tidyr包中函数，因为key键和value值比较明确。
|数据列的分分合合，一分多，多合一，本文主要介绍利用tidyr包实现长宽数据的转化。...一 载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...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 ......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
R数据科学-2 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。...宽数据变成长数据（ggplot画图常用） 长数据变成宽数据 根据值生成重复列数据 ` 这些都是为数据画图，或者分析做准备工作。...spread函数，spread函数涉及2个参数 df %>% spread(key, value) image.png 重复列变量 有时候会碰到，需要新增一列是重复该变量的多少次，如上述例子中，...在tidyr中很简单的uncount函数就可以实现： uncount(data, weights, .remove = TRUE, .id = NULL) df_c=df_a %>% filter(!
合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。 1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。...该资料是长格式，下面将其转换为宽格式。...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换，详见 Cookbook for R。
(x) # 引号内的单个字母/数字/符号数量 length(x) #检测向量内的元素数 1.2 字符串拆分 str_split(x," ") #直接拆分后会变成list的子集 class(str_split...2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) #"-5"为删除第5列 x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50...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...，starts_with("gene")内为需要宽长转换的列名 names_to = "gene", values_to = "count")...### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的
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。...我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...在 dplyr 包的 rename() 中用 “新名字 = 旧名字” 格式修改变量名，如： d2.class % dplyr::rename(h=height, w=weight...使用统计相关参数计算列表内相关内容。如sum, mean, median, min, max。...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。
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。...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。...接下来我们使用rnorm()生成一个表达矩阵。...set.seed(200) # 设定种子，保证每次rnorm运行的结果一样（保证结果可重复） exp = matrix(rnorm(24),ncol = 8) # 随机产生24个数字，分布在8列 exp..."),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
前言 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。...【Hive】实现长格式数据转换成宽格式数据 【Hive】实现宽格式数据转换成长格式数据 长宽格式数据 之前在【Hive】实现长格式数据转换成宽格式数据举了一个栗子： ?...宽格式数据：每个变量单独成一列为宽格式数据，变量的所有属性都在同一行。 长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。 需求描述 下面左右两种长宽格式数据相互转换： ?...library(tidyr)library(dplyr)spread( data = data, key = "message", ##key键，原来表中字段 value = "detail" #...总结 R语言reshap2和tidyr包都可以实现长宽格式数据相互转换，相比较而言，更喜欢tidyr包中的实现方式，与Hive中类似，中间过渡map格式类型数据，key键和value值明确，结合sql
这是本书最重要的一章，将涉及以下内容： 使用tidyr整理数据 使用dplyr处理数据 使用数据库 使用data.table处理数据 软件配置 library("tibble") library("tidyr...tibble会打印每个变量的类，data.frame不会 stringAsFactors默认不转换 输出时，只输出前10行 使用tidyr与正则表达式整理数据 整理数据包括数据清理和数据重构，前者是重定格式与标记脏数据...tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...滤除行 filter() ## 键操作 数据聚合 基于组合变量生成数据汇总，以前称为split-apply-combine。summarize是一个多面手，用于返回自定义范围的汇总统计值。
对的，str_length(x)得到的是字符串的长度，它包括了“”内的所有东西，包括空格哦。 2、字符串拼写 那有人会问我不想包括空格，想要单词的长度，怎么办？...o替换为A。...，然后将结果转换成矩阵（as.matrix），接着再选出前50行（head函数），最后使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图。...①、多次赋值，产生多个中间的变量 ②、嵌套，代码不易读 ③、管道符号传递，简洁明了 三、条件语句和循环语句 1、if条件语句：满足（）里面的条件，执行；不满足（）里面的条件，不执行 ②、长脚本管理的两种方法...长脚本可以进行折叠，if条件语句简洁了?
第一个是我觉得很好的函数，是两组的数据合并的函数，一开始自己只会在excel上运用相关的公式，但是发现这个包的运行比excel更快，是dplyer下面的full_join.今天说的是图和把excel里面的宽表变成长表的函数...出于向后兼容的原因，提供 list() 被解释为与 NULL 相同，而不是在所有列上使用列表原型。预计这种情况在未来会有所改变。...例如，names_transform = list(week = as.integer) 会将名为 week 的字符变量转换为整数。...如果未指定，则从 names_to 生成的列的类型将为字符，从 values_to 生成的变量的类型将是用于生成它们的输入列的常见类型。names_repair：如果输出的列名无效会怎样？...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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