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R数据科学整洁之道:使用 tibble 实现简单数据

tibble 是一种简单数据,它对传统数据功能进行了一些修改,其所提供简单数据更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下,我们会交替使用 tibble 和数据这两个术语。...(例如,不能将字符串转换为因子)、变量名称,也不能创建行名称。...tribble() 是定制化,可以对数据按行进行编码:标题由公式(以 ~ 开头) 定义,数据条目以逗号分隔,这样就可以用易读方式对少量数据进行布局: tribble( ~x, ~y, ~z,...打印 tibble 打印方法进行了优化,只显示前 10 行结果,并且也是适合屏幕,这种方式非 常适合大数据集。...最后总结 tibble 相对于数据来说,更简单,但更方便使用,两者主要区别是: tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入类型(例如,不能将字符串转换为因子)、变量名称

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R语言数据结构与转换

下面介绍 R 中用于存储数据多种数据结构。 R 数据结构 在大多数情况下,结构化数据是一个由很多行和很多组成数据集。在 R 中,这种数据集被称为数据。...因子在 R 中非常重要,它决定了数据展示和分析方式。数据存储时因子经常以整数向量形式存储。所以在进行数据分析之前,经常需要将它们用函数 factor( ) 转换为因子。...与矩阵不同是,数据里不同可以是不同模式(数值型、字符型等)数据数据可以通过函数 data.frame( ) 创建。...,要显示或使用数据某一变量(),可以使用 $ 符号加上变量名。...在进行数据分析时,分析者需要对数据类型熟稔于心,因为数据分析方法选择与数据类型是有密切联系。R 提供了一系列用于判断某个对象数据类型函数,还提供了某种数据类型转换为另一种数据类型函数。

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R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep()找出所数据中元素所在值(仅数据中) 7、assign()通过变量名字符串来赋值 8、 split()根据因子变量拆分数据...4 5 6 7 8 9 10 8、 split()根据因子变量拆分数据/向量 split(x,f);x 可以为向量或者数据,f 为对应因子,函数以列表形式返回 > x = data.frame...:把数值型对象分区间转换为因子 table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数 17、数学计算 +, -, *,...lower.tri:矩阵下三角部分 mat.or.vec:生成矩阵或向量 t:矩阵置 cbind:把合并为矩阵 rbind:把行合并为矩阵 diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm:...数组置 nrow, ncol:计算数组行数和数 dim:对象维向量 dimnames:对象维名 row/colnames:行名或列名 %*%:矩阵乘法 crossprod:矩阵交叉乘积(内积)

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R语言第二章数据处理⑤数据转化和计算目录正文

正文 本篇描述了如何计算R中数据并将其添加到数据中。一般使用dplyr R包中以下R函数: Mutate():计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate()和transmutate()三个变体来一次修改多个: Mutate_all()/ transmutate_all():函数应用于数据每个。...tbl:一个tbl数据 funs:由funs()生成函数调用列表,或函数名称字符向量,或简称为函数。predicate:要应用于或逻辑向量谓词函数。...mutate_if()对于变量从一种类型转换为另一种类型特别有用。...# 所有因子转化成字符 my_data %>% mutate_if(is.factor, as.character) # 左右数字四舍五入 my_data %>% mutate_if(is.numeric

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R语言数据结构(三)数据

为方便大家理解记忆,对每种数据结构基本操作概括为四大类: 创建数据结构 往里面添加数据 从里面查询数据 对里面的数据进行修改 这篇文章我们介绍数据使用 数据 数据是R语言中一种类似于表格数据结构...数据每个向量可以是不同类型,但同一元素必须是相同类型。 创建数据 创建数据一种常用方法是使用data.frame()函数,它可以多个向量组合成一个数据。...即使check.names为FALSE,如果要保留""作为名称,也需要将此参数设置为FALSE。 stringsAsFactors: 逻辑值,指定是否字符向量转换为因子向量。...,并不将字符向量转换为因子向量 df3 <- data.frame(color = c("red", "green", "blue"), code = c("#FF0000...行列索引号从1开始,表示第一行或第一,负数表示排除对应位置元素。名称是指数据中每个向量名称,可以用双引号或单引号包围。使用方括号[]访问数据元素时,返回结果仍然是一个数据

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R编程(二:基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据和列表)

数据dataframe 一个合适表格就和问卷一样,是包含不同类型数据。但需要注意是,数据每一只 包含一种数据类型 ,也就是说每一如果单独提取出来,都是一个向量。...数据来源 image.png as.data.frame(matrix),可以矩阵数据转为数据。 查看数据 通过head()与tail()快速查看,默认提取前六行。...修改数据 和向量是一样,也就是选择+赋值。...当通过名称数据进行选择子集不存在时,R会帮我们创建一个新内容。 排序 order() 会将其中元素按照大小顺序排列,并按照大小顺序返回元素所在位置数据。...tbl_df, tbl, data.frame,用as_tibble()可以一个数据换为tibble,或者直接通过tibble 像创建数据般创建tibble 数据: t.bp <- tibble

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R语言基础教程——第3章:数据结构——数据

数据 由于不同可以包含不同模式(数值型、字符型等)数据数据概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到数据集类似。数据将是你在R中最常处理数据结构。...每一数据模式必须唯一,不过你却可以多个模式不同放到一起组成数据。由于数据与分析人员通常设想数据形态较为接近,我们在讨论数据交替使用术语和变量。...基于标记(如果存在)或离开参数本身创建组件名称。row.names参数为NULL或单个整数或字符串,指定要用作行名称,或给出数据名称字符或整数向量。...check.rows如果为真,则检查行长度和名称一致性。check.names 如果为真,则检查数据中变量名称,以确保它们是语法上有效变量名称,并且不重复。...stringsAsFactors字符向量应该转换为因子吗?“factory-fresh”默认值为TRUE,但是可以通过设置选项来更改(stringsAsFactors = FALSE)。

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R语言基础教程——第3章:数据结构——因子

因子具有因子水平(Levels),用于限制因子元素取值范围,R强制:因子水平是字符类型,因子元素只能从因子水平中取值,这意味着,因子每个元素要么是因子水平中字符(或转换为其他数据类型),要么是缺失值...通常情况下,在创建数据变量时,R隐式把数据类型为字符创建为因子,这是因为R会把文本类型默认为类别数据,并自动转换为因子。前面我们在讲数据时,就有提到。...在数据清理时,可能需要去掉与因子水平对应数据,通常情况下,需要删除未使用因子水平,可以使用droplevels函数,它接受因子或是数据作为参数。...如果x是数据,那么把数据中未使用因子删除。...,c(150,170,190)) [1] (150,170] (170,190] (150,170] Levels: (150,170] (170,190] 8 修改数据因子 一般情况下,数据字符类型会转换为因子类型

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R语言常用函数速查

一、基本 1.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据c:连接为向量或列表 length...因子 factor:因子 codes:因子编码 levels:因子各水平名字nlevels:因子水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子table:交叉频数表 split:按因子分组aggregate...数组 array:建立数组 matrix:生成矩阵data.matrix:把数据换为数值型矩阵lower.tri:矩阵下三角部分 mat.or.vec:生成矩阵或向量t:矩阵置 cbind:把合并为矩阵...rbind:把行合并为矩阵diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm:数组置 nrow, ncol:计算数组行数和数dim:对象维向量 dimnames:对象维名row/colnames...sweep:计算数组概括统计量aggregate:计算数据子集概括统计量 scale:矩阵标准化matplot:对矩阵各绘图 cor:相关阵或协差阵Contrast:对照矩阵 row:矩阵行下标集

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R In Action|创建数据

", "B2", "B3"), c("C1", "C2", "C3", "C4"))) 4)数据(data.frame):不同可以包含不同模式(数值型、字符型等)数据,很重要!...5)因子(factor):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),绘图时候重要。 6)列表(list)是R数据类型中最为复杂一种。...选择多行或多时,下标i 和j 可为数值型向量。 3)数组:从数组中选取元素方式与矩阵相同 4)数据:可以使用前述(如矩阵中)下标记号,亦可直接指定列名。...) #检查搜索路径中数据,以定位到这个变量plot(mpg, disp)detach(mtcars) #函数detach()数据从搜索路径中移除 with(mtcars, {nokeepstats...logical_value,sep="delimiter", row.names="name") 注1:help(read.table):更多详情 注2:stringsAsFactors=FALSE,可禁止字符型变量换为因子

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R语言笔记完整版

(user_id,item_id)作为每行一对标识ID(因子),前面的“.”号省略数据名称;summrize是一个函数fun;liulan是一个变量,最后生成数据只有user_id,item_id...详情参见例子 R语言利器之ddply transform(x,y)——x和y转换成·一个数据。...修改数据组织结构,创建一个数据矩阵,以id.var作为每行编号,剩余数据取值仅作为1数值,并用原列名作为新数值分类标记。...as.order()——向量转化为有序因子 is.factor()——判断是否为无序因子 is.order()——判断是否为有序因子 列表和数据...vecter_horizontal>, , color = )——绘图类似plot dplyr——输出处理包 tbl_df()——数据换为一种特殊数据类型

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R语言入门系列之二

R有很多内置示例数据集包括向量、矩阵数据等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上数据)为例进行分析,如下所示: ⑴内容添加与修改 ①添加修改新变量...,可以使用fix()函数,该函数可以调用文本编辑器然后使用键盘来对数据进行修改,如下所示: 使用names()函数可以调用或重新赋值变量名,如下所示: ②数据融合与删除 横向合并两个数据,需要使用...如果仅仅是合并数据(不关心行、对应情况或者确定行、正好对应),可以使用函数cbind()和函数rbind()来横向、纵向合并数据或者矩阵、向量。...其中x为向量或矩阵,method为标准化方法,MARGIN=1按行处理,MARGIN=2按处理: ①method="pa",数据换为有-无(1-0)类型,若分析不加权情况群结构下可以使用; ②method...ggplot2不能识别矩阵,所有分组信息也必须转换为因子变量组成数据。由于数据存储数据量要远大于矩阵,因此ggplot2可以做出信息含量更加丰富图形。

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【基础】R语言2:数据结构

$赋值mlist[[5]]=iris删除#负值删除,或=NULLmlist[[5]]=NULL数据创建state=data.frame(state.name,state.abb,state.x77)访问...$名称访问3.attach()4.with()单双括号区别因子factor——用于统计分析因子用factor()函数把字符型向量转换成因子x <- c("男", "女", "男", "男", "女"...# Levels: 男 女attributes(sex)## $levels## [1] "男" "女"## ## $class## [1] "factor"as.numeric(sex) #把因子换为纯粹整数值...#labels:指定各水平标签, 不指定时用各水平值对应字符串 #exclude:指定要转换为缺失值(NA)元素值集合 #ordered:取真值时表示因子水平是有次序(按编码次序)cut()函数连续取值变量...,可以用cut()函数将其分段, 转换成因子使用breaks()参数指定分点, 最小分点要小于数据最小值, 最大分点要大于等于数据最大值, 默认使用左开右闭区间分组cut(1:10, breaks=

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基因表达差异分析前准备工作

为每创建vectors/factors(提示:您可以键入每个vectors/factors,如果您希望更快速创建,可以尝试使用rep()函数) 将它们放到一个数据中,这个数据命名为meta 使用...检查meta数据名称是否与counts(内容和顺序)中名称相同 现有 stage换为因子数据类型 1str(meta) 2all(rownames(meta) %in% colnames...WT样本所有数据 使用filter()/ select()仅返回myc> 50那些样本stage和genotype数据开头添加一个名为pre_treatment,其值为T、F、T、...名称更改为:“ A”,“ B”,“ C”,“ D”,“ E” 1meta[,c(2,3)] 2#or 3meta[,c("stage","genotype")] 4 5meta[c(1,7,8...让我们创建一个包含count和metadata数据列表,为后续分析做准备。 使用meta和count对象创建名为project1列表,并从两个数据之一中提取所有样本名称创建一个新向量。

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R语言基础教程——第8章:文件输入与输出

数据文件中有行头且首行字段名比数据少一个情况下,数据文件中第1将被视为行名称。除此情况外,在没有给定row.names参数时,读取行名将会自动编号。...()函数读取字符型数据时是否转换为因子型变量。...当其取值为FALSE时,该函数将把字符型数据换为因子数据,取值为TRUE时,仍将其保留为字符型数据。...其取值可以是逻辑值向量(必要时可以循环赋值),数值型向量或字符型向量,以控制哪些不被转换为因子。...注意:可以通过设置参数 colClasses = "character"来阻止所有换为因子,包括数值型。 (10)na.strings 可选用于表示缺失值字符向量。

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Day——5 数据结构

逻辑值,指示表格是否包含文件第一行中变量名称 sep 分隔数据分隔符。...例如,colClasses = c(“numeric”,“numeric”,“character”,“NULL”,“numeric”)前两读取为numeric,第三读取为character,跳过第四...此选项对于跳过文件中标题注释很有用 stringsAsFactors 逻辑值,指示是否应将字符变量转换为因子。除非被colClasses覆盖,否则默认值为TRUE。...",sep = " ",header =T,row.names=1)#最后row.names意思是修改第一为行名 (3)数据导出 write.table(X,file = "yu.txt",sep...,并且支持Tab自动补全哦,不过只能提取一) (6)直接使用数据变量 plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width) #iris是R语言内置数据,可以直接使用

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生信技能树-R语言-day3

[第几行 ,第几列] = 赋值修改数据修改一个数据文件名$列名 = c()赋值修改向量(先提取一个$,再修改)增加一数据文件名$列名 = c()赋值修改向量($提取是一个全新列名...,之前不存在修改行名rownames() = c()赋值修改向量 (行名都是一样修改其中一列名colnames(文件名)[第几列]= “”赋值名字(每一名字都不一样)两个数据连接...:merge(数据1,数据2,by = “共同名字”) (有一个相同名字)merge(数据1,数据2,by.x = “x名字”, by.y = “y名字”) (没有相同名字...t()置(行和互转,要先给改名,不然置没有区别> colnames(m) m a b c[1,] 1 4 7...9换为数据 m = as.data.frame()可以用class来判断是否转换成功list列表 新建> x <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3), +

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R语言学习

8.GSE是整体数据编号 GSM是每个样本编号 GPL是平台号 GDS是多个GSE9.gset = getGEO(GEO='GSE12417', destdir="."...11.ctrl+f是网页对应搜索键。12.转录组测序测是mRNA。包括前体和成熟rna。第一行样本名 第一是基因。...0维是点 是元素1维是线 是向量2维是面 是数据13、向量vectors 矩阵,数组,数据,列表14.数据类型 数值型 字符型 逻辑型 因子型15.使用c()来创建向量,向量具有有序性,单个向量数据类型相同...数值型字符型16.涉及字符要加引号17.library一般不加引号18.c可以创建向量或列表数据按照方式排列19.a1=c[3,c(1,2)]提取第三行一二 a1[3,] a 美元符号第二名称...21.构造数据函数a=data.frame()。22.图片第四行说明其是芯片数据。at是探针 引物不特异导致了一个ID对应多个基因。phenodata 中data临床数据和expr表达矩阵很重要。

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