迭代方式主要有两种： 命令式编程 - for和while 函数式编程 - purrr 准备工作 purrr是tidyverse的核心r包之一，提供了一些更加强大的编程工具。...，我们可以先将for循环包装在函数中，然后再调用函数，而不是使用for循环，因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。...每种类型的输出都有一个相应的函数： map()用于输出列表 map_lgl()用于输出逻辑型向量 map_dbl()用于输出双精度型向量 map_chr()用于输出字符型向量 每个函数都使用一个向量（注意列表可以作为递归向量看待...$cyl) %>% map(function(df) lm(mpg ~ wt, data = df)) 因为在R中创建匿名函数的语法比较复杂，所以purrr提供了一种更方便的快捷方式——单侧公式...models %>% map(summary) %>% map_dbl("r.squared") #> 4 6 8 #> 0.509 0.465 0.423
在python中将json转换为字符串时，请尝试使用str()和json.dumps()。...“hello world\'”}’ >>> json.dumps(data) ‘{“jsonKey”: “jsonValue”, “title”: “hello world\'”}’ >>> 我的预期输出...”: “hello world\\””}’ >>> str(data) ‘{\’jsonKey\’: \’jsonValue\’, \’title\’: \’hello world”\’}’ 我的预期输出...： “{‘jsonKey’: ‘jsonValue’,’title’: ‘hello world\”‘}” 对我来说，不必再次将输出字符串更改为json(dict)。
tidyverse包，分享整洁数据的基础设计理念、语法和数据结构。...challenge.rds", compress = 'gz') = saveRDS(metadata, "challenge.rds", compress = TRUE) # feather包也是实现一种二进制形式，可以在多个编程语言之间共享...$cyl) %>% map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>% map(summary) %>% map_dbl("r.squared") ## 4...$cyl) %>% map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>% map(summary) %>% map_dfr("r.squared") ## # A tibble...简介与管道: https://zhuanlan.zhihu.com/p/243376822 [11] R语言编程——基于tidyverse: https://zhuanlan.zhihu.com/p/198185888
既生 data.frame，何生 tibble？ tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。...install.packages('tidyverse') 创建 tibble 因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一，所以 tidyverse 中几乎所有函数都可以创建 tibble...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...ggplot2 和 dplyr 等其他 R 包中使用这些变量，也需要使用反引号。...创建 tibble 的另一种方法是使用 tribble() 函数，tribble 是 transposed tibble（转置 tibble） 的缩写。
K均值算法的R语言代码 # 加载R包 library(tidyverse) # data manipulation library(cluster) # clustering algorithms...K均值算法 k2 <- kmeans(df, centers = 2, nstart = 25) str(k2) k2 fviz_cluster(k2, data = df) df %>% as_tibble...Compute and plot wss for k = 1 to k = 15 k.values <- 1:15 # extract wss for 2-15 clusters wss_values <- map_dbl...for k = 2 to k = 15 k.values <- 2:15 # extract avg silhouette for 2-15 clusters avg_sil_values % group_by(Cluster) %>% summarise_all("mean") # 参考资料： # https://uc-r.github.io
# 公式：用于简化R的匿名函数格式 # 例如如下两种方式是等价的 iris %>% map(function(x) mean(x, na.omit=T)) iris %>% map(~mean(., na.omit...[[3]] # [1] -6.5547160 -4.3619104 -5.5202971 -0.1914993 2.2787720 可以同时对列表的名称和内容进行迭代，先将列表使用enframe转换为一个...tibble： x <- 1:3 y <- list(4,5,6) paras <- list(mean=x, sd=y) paras <- tibble::enframe(paras) ## A tibble...paras$value, ~stringr::str_c(.x, .y[[1]], collapse="")) #[[1]] #[1] "mean1" # #[[2]] #[1] "sd4" map2在使用管道时...，可以使用%$%： library(magrittr) list(mean=1:3, sd=4:6) %>% tibble::enframe() %$% map2(name, value,
R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。在了解purrr之前，需要掌握一些关于Tidyverse的基础。...尽管基本R Apply函数从根本上没有什么错，但不同的Apply函数的语法在某种程度上是不一致的，并且它们返回的对象的预期类型通常是模棱两可的，有的返回vector有的返回list。...14 ## ## [[3]] ## [1] 17 map(c(1, 4, 7), addTen) 或者直接 map(c(1, 4, 7), addTen)，当然了上面介绍了map函数可以有不同的输出格式...但是，您需要确保在每次迭代中都返回一个具有一致列名的数据框。 map_df将自动绑定每次迭代的行。
JSON、YAML等格式转换为R对象就经常具有这种嵌套结构。一般这种类型的数据，导入的R 后就表现为嵌套列表的格式，也就是列表中的每个元素也都是列表。...(od, function(x) x[[1]]) ## [1] 101 102 map_dbl(od, ~ .[[1]]) ## [1] 101 102 purrr包提供了进一步的简化写法， 在需要一个函数或者一个...输入类型和输出类型两两搭配， purrr包提供了27种map类函数。...，可以省去循环的麻烦，而且基本R 也没有提供类似walk的功能。...例如： d <- tibble::tibble( x = 101:103, y=c("李明", "张聪", "王国")) pmap_chr(d, function(...) paste(...
-20201028165927373 map函数 以map开头的一系列函数接受向量为输入，对向量的每个元素进行函数运算，再返回一个新的向量，这个新的向量的长度和原来的一样长，向量元素的名称也是一样的；输出向量的类型由...2^，： models %>% map(summary) %>% map_dbl(~....%>% map(summary) %>% map_dbl("r.squared") #> 4 6 8 #> 0.5086326 0.4645102...(2) #> [1] 2 5 8 ##相当于 x %>% map_dbl(function(x){x[[2]]}) x %>% map_dbl(~.[[2]]) 同样可以按照名称来选择： t <-...(name = "John", age = 30), sex = tibble(name = c("John", "Mary"), sex = c("M", "F")), trt = tibble
涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书 《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》 《R 实战》 其他推荐见...*与 write.* load 与 save readRDS 与 saveRDS 数据操作流程 放本小抄在身边，随时查阅 Tidyverse https://github.com/tidyverse/...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...宽转长 pivot_longer, gather ?...基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、文档和《R 语言编程指南》 后几期主题 本期未讲述的内容？？？
(处理因子问题) tidyverse的安装也很简单，在R中输入以下命令： #安装包 install.packages("tidyverse") #使用前，记得载入包 library(tidyverse...数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
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。...tidyverse网址：https://www.tidyverse.org/ 书籍网址：https://r4ds.had.co.nz/ The tidyverse is an opinionated collection...tibble包，也是由Hadley开发的R包。...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.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读
使用tidyverse进行简单的数据处理： 盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行 Tidyverse|数据列的分分合合...，一分多，多合一 Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接 本次介绍变量汇总以及分组汇总。...int> #1 setosa 50 #2 versicolor 50 #3 virginica 50 2.3 逻辑值的计数和比例 当与数值型函数一同使用时， TRUE 会转换为...1， FALSE 会转换为 0。.../ 书籍：《R数据科学》
自动汇报 [rstatix package] 对于单项的方差分析，如果不满足上述假设，使用Friedman test进行，对于双向、三向的方差分析没有替代的非参数方法，只能通过装换数据 分析 需要的包 tidyverse...：数据操作 ggpubr ：绘图 rstatix：管道符号 datarium：测试集数据 # 如果需要请安装 library(tidyverse) library(ggpubr) library(rstatix...> ## 1 1 4.01 5.18 7.11 ## 2 2 2.56 6.91 6.31 ## 3 3 3.24 4.44 9.78 #将列t1、t2和t3转换为长格式...#将id和time转换为因素变量 selfesteem % gather(key = "time", value = "score", t1, t2, t3) %...# 2 t2 score 0.876 0.117 ## 3 t3 score 0.923 0.380 # 注意，如果你的样本量大于50，建议使用QQ图 # 因为在较大的样本量下
library(tidyverse) ecls % dplyr::select(c5r2mtsc_std,catholic...), std_error = sd(c5r2mtsc_std) / sqrt(n_students)) ## # A tibble: 2 × 4 ## catholic n_students...只有在第3层是有差异的！...$catholic,correct=F)) %>% map_dbl("p.value") ## Warning in chisq.test(.$race_white, ....$catholic,correct=F)) %>% map_dbl("p.value") ## Warning in chisq.test(.$w3momed_hsb, .
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。...=c(7,3,6)) df # A tibble: 3 x 4 id Shanghai Beijing Guangdong ...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(!...https://github.com/tidyverse/tidyr Manipulating, analyzing and exporting data with tidyverse
但是对于带着数不清的光环的Hadley ，我们很难压抑自己的好奇，“究竟是什么样的人可以开发出那么多著名的R包？”毕竟对于很多人而言，开发出其中的一个就可以在R圈扬名立万了。...我第一次上这门课的时候简直是噩梦——你需要记忆R中各种毫无规律的字符串函数名称，例如grep, grepl, regexpr, gregexpr……后来我有一次在洛杉矶旅行的时候突然有了个主意：为什么我不写个包把所有...写了这个包，把base R中的正则表达式函数全都用统一的名称给命名了一遍，它也就成了stringr的基础。很自然的，在第二次上这门课的时候，我就使用stringr教学生了。...” 简而言之，这意味着stringr有着和tidyverse中其它包一样的开发规范（conventions）。你在使用其它tidyverse包的过程中也许已经接触了这些规范。...map_dbl，和sapply很像，区别就是map_dbl永远只返回double类型，如果结果不是double就报错，因此，map_dbl是“对象一致”的。
Learning with R, tidyverse, and mlr[1]》，本书涉及两个非常重要的 R 包为 mlr 和 tidyverse，感兴趣的读者可以先行安装： install.packages...tidyverse 是一个 “专为数据科学设计的 R 包集合”，创建的目的是让 R 中的数据科学任务更简单、更人性化、更可复制。 本期将先从常用的 k 近邻算法 出发！...)#加载数据 diabetesTib <- as_tibble(diabetes)#转换为 tibble 形式 diabetesTib # A tibble: 145 x 4 class glucose...参考资料 [1]Machine Learning with R, tidyverse, and mlr: https://www.manning.com/books/machine-learning-with-r-the-tidyverse-and-mlr...官方帮助说明: cran.r-project.org/web/packages/tibble/vignettes/tibble.html
# 导入包 library(nycflights13) # 请确保在使用前已经安装好这些包 library(tidyverse) ## Loading tidyverse: ggplot2 ## Loading...tidyverse: tibble ## Loading tidyverse: tidyr ## Loading tidyverse: readr ## Loading tidyverse: purrr...输出显示不同的原因是这个数据集是一个Tibble。Tibbles都是数据框data.frame，但经过改良以便于更好（在tidyverse生态中）工作。...dplyr从不修改输入数据，所以如果你想要保存数据，必须使用<-进行赋值： jan1 <- filter(flights, month == 1, day == 1) R要么输出结果，要么将结果保存到一个变量...下面代码找到在十一月或十二月起飞的所有航班： filter(flights, month == 11 | month == 12) ## # A tibble: 55,403 x 19 ## year
接上文:R语言日常笔记（1）filter函数 > library(dplyr) > library(tidyverse) > starwars %>% + head() # A tibble: 6...首先将数据框转换为tibble，select提取感兴趣或者相关的列， group_by按gender分组数据， filter抓取每个gender的第一行，然后 ungroup取消分组。...keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其他变量。...比较不同方法的速速优劣 library(tidyverse) d1 <- function() { k <- match(unique(starwars$gender), starwars$gender...而在tidyverse方法中， d3的summarize显然更好。
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