fuzzyjoin包是dplyr连接操作的变体,它可以支持模糊(匹配)连接,比如忽略单词之间的大小写,根据正则表达式进行连接,忽略单词的拼写错误等。
不太常见,通常为前面步骤运行出错导致的。需要打开文件看下,确认是否为空(最常见的可能性)还是有特殊格式(如#号开头或引号不对等),再继续向前翻看运行记录,看下是哪步出的错。
大家好,我是飞哥,很多时候,我们需要对Excel进行批量处理,毕竟,没有批量二字,就彰显不出程序员的气质。
R中的merge函数类似于Excel中的Vlookup,可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式,分别为inner,left,right和outer模式。 其中inner为默认的匹配模式,可与sql语言中的join语句用法。
2、read.csv(" ") ⚠️文件在当前的工作路径中可以直接使用文件名,否则需要使用绝对路径,否则就会报错。
data.table对于大数据的数据整理较为便捷,很多的时候比data.frame效率更高,一般情况下结合管道符号进行计算
词云图中的每个字的大小与出现的频率或次数成正比,词云图的统计意义不是特别大,主要是为了美观,用于博客和网站比较常见。
引用自微信公众号生信星球 小白 (1)R的赋值符号不是等号,而是<- (2)在Console 控制台输入命令,相当于Linux的命令行 #左侧控制台 (3)R的代码都是带括号的,括号必须是英文的。 (
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
数据框是一种表格式的数据结构,属于一种二维表,分为行和列。数据框旨在模拟数据集,与其他统计软件例如 SAS 或者 SPSS 中的数据集的概念一致。数据集通常是由数据构成的一个矩形数组,行表示观测,列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。在一个数据框中,每一行的元素个数相同,每一列元素个数也相同,每一列的数据类型一致,都为一个向量,每一行内容还是一个数据框。数据框是 R 中使用最广泛的一种数据格式。
新鲜出炉的第三版,更新也很大,全面拥抱了ggplot体系。对我来说,比较新的知识点可能是一些小技巧,这里借花献佛给大家。
1、字段抽取 字段抽取,是根据已知列数据的开始和结束位置,抽取出新的列 字段截取函数:substr(x,start,stop) tel <- '18922254812'; #运营商 band <- substr(tel, 1, 3) #地区 area <- substr(tel, 4, 7) #号码段 num <- substr(tel, 8, 11) tels <- read.csv('1.csv'); #运营商 bands <- substr(tels[,1], 1, 3) #地区 areas <-
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨,通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享,达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍,经过讨论确定要读的书,每个月读一本书且要精读,大家一起分享。 第四章 基本数据管理 本章概要 1操作数据和缺失值。 2明白数据类型转换 3创建和重命名变量 4排序、合并和子数据集 5选择和删除变量 本章所介绍内容概括如下。 把数据导入矩阵或者数据框仅是数据分析准备的第一步,花在数据分
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
## 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,
(7)别只复制代码,要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时,除了百度/谷歌搜索以外,用这个命令查看帮助:?read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下。
数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的。一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1、每一个观测变量构成一列 2、每一个观测对象构成一行 3、每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5
目录: windows命令行中执行R dataframe 常用函数、变量 1、windows命令行中执行R 前提:已经把R的命令目录加入了系统路径中。 在windows中,命令行执行R可以用以下两种方式: (1)RCMD BATCH xxx.r 这种方式也可以写成”r cmd BATCH“、”rcmd BATCH“、”R CMD BATCH“,这几个命令都是一样的,随便你用哪个 这种方式的输出结果不是直接显示在命令行中,而是会在r文件相同路径下,自动创建一个xxx.r.Rout文本文件,输出的内容在这个文
在很多时候,我们需要对数据进行分类,比如根据血糖值将患者分成糖尿病组与非糖尿病组,亦或者按照年龄将样本分为老年人,中年人和青年人等等,这些就需要我们对数据进行重新编码。
教程:https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
作者:Matt 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat__26917383/article/details/51302425 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的《数据挖掘之道:基于R的实战之旅》的情感分析章节。本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型。 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证。 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题: (1)准确率而言,基于算法的方法还有待提高,而目前的算
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51302425
发布于 2017-11-23 08:51 更新于 2018-07-30 12:33
本文介绍了如何在Apache Zeppelin中集成R语言解释器,并使用R语言进行数据分析。首先介绍了如何在Zeppelin中添加R解释器,然后讲解了R语言的基础知识和基本函数,最后介绍了如何在Zeppelin中使用R语言进行数据分析。
#创建新变量并保存到原有数据框 #way 1 d = data.frame(x1=1:4,x2=2:5) d$sum = d$x1+d$x2 #way 2 d= transform(d,sum=x1+x2,meanx=(x1+x2)/2) #变量的重编码 d = within(d,{ x1Less2 = NA x1Less2[x1<=2] = "y" x1Less2[x1>2] = "n" }) #变量的重命名 fix(d) names(d)[c(3,4)] = c("sum
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。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。因子(factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型, 它是一个用于存储类别的类型,举个例子,从性别上,可以把人分为:男人和女人,从年龄上划分,又可以把人分为:未成年人(<18岁),成年人(>=18)。R把表示分类的数据称为因子,因子的行为有时像字符串,有时像整数。因子是一个向量,通常情况下,每个元素都是字符类型,也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平(Levels),用于限制因子的元素的取值范围,R强制:因子水平是字符类型,因子的元素只能从因子水平中取值,这意味着,因子的每个元素要么是因子水平中的字符(或转换为其他数据类型),要么是缺失值,这是因子的约束,是语法上的规则。
用过MySQL的应该都会注意到,默认情况下,Linux下安装的MySQL是大小写敏感的,也就是说Table1和table1可以同时存在。而Windows下的MySQL却是大小写不敏感的,所有表名和数据库名都会变成小写。
请在作业中回答一个问题:save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found,是为什么,应该怎么解决?
选自TowardsDataScience 作者:Vihar Kurama 机器之心编译 参与:刘晓坤、许迪 R 语言是结合了 S 编程语言的计算环境,可用于实现对数据的编程;它有很强大的数值分析工具,对于处理线性代数、微分方程和随机学的问题非常有用。通过一系列内建函数和库,你可以用 R 语言学习数据可视化,特别是它还有很多图形前端。本文将简单介绍 R 语言的编程基础,带你逐步实现第一个可视化案例。 代码地址:https://github.com/aaqil/r-lang-fundamentals R 语言最
列别名在结果集中显示为列标题。指定列别名是可选的;始终提供默认值。列别名以指定的字母大小写显示;但是,当在ORDER BY子句中引用时,它不区分大小写。C别名必须是有效的标识符。C别名可以是分隔的标识符。使用带分隔符的标识符允许列别名包含空格、其他标点符号或作为SQL保留名称。例如,SELECT Name AS "Customer Name" or SELECT Home_State AS "From"。
今天开始,要跟着大家学习一个新的可视化R包——REmap包。 说起来,这个包要归功于百度的可视化开源项目——echarts,它是国内为数不多的高水平开源可视化js库,在业界地位首屈一指。 经过大神的努力,我们终于可以在R语言中以简洁的REmap函数形式,来调用Echarts核心功能,而不用亲自去学js代码,就可以创建动态地图可视化作品。 如果有小伙伴儿熟悉百度的大数据可视化项目——百度迁徙地图,以及交通通勤图,以及后来的一带一路可视化路线图,肯定对那些动态地图上流动的线条和路径有很深的印象。 下面我们开始简
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。
本文介绍基于Python语言,基于一个大文件夹,遍历其中的多个子文件夹,对于每一个子文件夹中的大量文件,批量将其文件的名称或后缀名中的字母由大写修改为小写的方法。
qiime1已经不更新的维护,虽然可以使用,毕竟已经有点过时。学习qiime2还是相当必要的,毕竟它是趋势。但qiime2更新是如此迅速,以至于许多翻译成中文的教程不少命令已然过时了,所以有必要学习一下两个月一更新的qiime究竟在命令上有哪些大的更改。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
生成Group向量的三种常规方法,三选一,选谁就把第几个逻辑值写成T,另外两个为F。如果三种办法都不适用,可以继续往后写else if
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
在数据分析中,往往会遇到各种复杂的数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。(本章节为R语言入门第二部分总结篇:数据操作)
想要实现一个功能, 将不同的数据写入一个Excel中, 不同的数据对应不同的sheet表, 看了一下R语言, 找到的解决方法如下.
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
一般在数据库使用规范中,我们都会看到这么一条:库名及表名一律使用小写英文。你有没有思考过,为什么推荐使用小写呢?库表名是否应该区分大小写呢?带着这些疑问,我们一起来看下本篇文章。
R是现今最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。它是自由的开源软件,并同时提供Windows、Mac OS X和Linux系统的版本。在接下来的时间,我将把掌握、精通这个软件所需的技能学习过程以系列文章的形式发表,记录我的学习过程,供大家参考,一起有效地使用它分析自己的数据。工欲善其事必先利其器,学习R语言数据分析,第一步自然是R安转。R可以在CRAN上免费下载,安装过程可以参考我前面的视频教程
AB <- data.frame(A = c('a1','a2','a3'),B=c('b1','b2','b3'))
通常是使用Cytoscape、igraph包等来可视化网络,虽然能够创建美观的网络图,但它们只是静态的。对于创建交互式网络可视化,可以使用R中的特定包—visNetwork,有许多参数来创建个性化网络。
data.table包提供了一个加强版的data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集,它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装:
由于不同的列可以包含不同模式(数值型、字符型等)的数据,数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。
之前一直苦恼于ggplot函数无法制作雷达图,心想着既然饼图可以通过柱形图+极坐标模拟出来,为啥雷达图不行。 我尝试着用折线图+极坐标来模拟雷达图(之前在制作饼图和圆环图以及玫瑰图的时候就是这样做的)。 结果就粗线了以下不伦不类的图形: data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,
SELECT语句从一个或多个表或视图中选择一行或多行数据。下面的示例显示了一个简单的SELECT:
批量重命名永远是设计师心中的痛,比如说图层里N多的未命名,看起来是不是很闹心?就像这样:
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