其实严格来讲，在R预言的作图函数中，是并不严格区分柱形图与条形图，因为二者无论是形式上还是功能上都表达着同样的数据类型和信息。他们有一个通用的名称——Barplot。...（长数据，也就是类型数据库格式的数据源） 图表所支持的数据存储格式的巨大差别往往成为初学者在R语言图表面前磕磕碰碰、引起困惑的重大原因。...（本人也是初学者哦~） 所以，想要玩转R语言可视化，必须能够适应长数据这种标准数据存储格式的特点。理解变量类型是如何对图表呈现产生的影响。...你需要非常熟练的使用R语言中的数据重塑辅助工具包：dplyr、tidyr、reshape2等将宽数据重塑为R作图支持的长数据格式。...2、假如你对于长数据有很好的理解（比如经常用统计分析软件，大部分都接触的标准长数据，也就是一维表），那么你完全可以直接在excel中将宽数据转化为长数据（二维转一维），或者直接将数据库中的长数据导入R，
但是并不是所有的 R 包都兼容这套语法。...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...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...稀疏矩阵与稠密矩阵 在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵...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。
v.names：这是一个字符串，表示要重塑的值变量的名称。在这种情况下，"conc"表示原始数据中的浓度变量。 idvar：这是一个字符串或向量，表示标识变量的名称或变量列表。...direction：这是一个字符串，表示重塑的方向。在这种情况下，"wide"表示要将数据从长格式重塑为宽格式。...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。
，可以轻松地在宽格式（wide-format）和长格式（long-format）之间转换数据。...二、什么是宽表格和长表格 示例数据说明：例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。...每个变量单独成一列的为宽数据，例如： ## ozone wind temp ## 1 23.61538 11.622581 65.54839 ## 2 29.44444 10.266667...长数据矩阵中一列代表变量类型，另外一列表示对用的变量值。...一般我们实验记录的数据格式（大多习惯用宽表格记录数据）和我们后期用R绘图所用到的数据格式往往不一样，例如ggplot2、plyr，还有大多数建模函数lm()、glm()、gam()等经常会使用长表格数据来作图
数据处理过程中，针对数据框，可以进行列的添加，以及长、宽数据的转化。 在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据 此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...(reshape2) 1.1 melt函数 （宽转长） id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 <-...melt(airquality) 1.1.2 将month和day共同作为ID variables(那些能够区分不同行数据的变量共同作为变量)，且修改长数据中的列名 airMelt2 <- melt(airquality...data,log(wind))) 2.4 transform函数 data4 <- transform(data,logwind = log(wind),day2 = day^2) 三 参考链接：R语言之数据重塑
数据重塑（宽转长）： melt函数是reshape2包中的数据宽转长的函数 mydata<-melt( mydata,...转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...spread： spread( data=data1, #带转换长数据框名称 key=Year, #带扩宽的类别变量（编程新增列名称） value=Sale) #带扩宽的度量值...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。...综上所述，本文主要提供了R语言与Python中用于处理数据重塑（长宽转换的常用解决方案）。
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。...：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...三 多列合并为一列 unite(data, col, … , sep = " ") data::表示数据框, col:表示合并后的列名称, … :表示需要合并的若干变量, sep: = " "用于指定分隔符..., 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
简介 reshape2是由Hadley Wickham编写的R包，可以轻松地在宽格式（wide-format）和长格式（long-format）之间转换数据。...二、什么是宽表格和长表格 示例数据说明：例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。...每个变量单独成一列的为宽数据，例如： ## ozone wind temp ## 1 23.61538 11.622581 65.54839 ## 2 29.44444 10.266667...长数据矩阵中一列代表变量类型，另外一列表示对用的变量值。...一般我们实验记录的数据格式（大多习惯用宽表格记录数据）和我们后期用R绘图所用到的数据格式往往不一样，例如ggplot2、plyr，还有大多数建模函数lm()、glm()、gam()等经常会使用长表格数据来作图
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...显示自定义名称 “变量”和“值”是列名。...，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...，我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例，这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。
is.na(salary),] > dim(data2) [1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data...变量名称就白动变成了新数据框的列名，也可以用names()重新给其赋值。...6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，其调用格式如下: order(..., na.last = TRUE, decreasing...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...，其每个水平行在新数据集中成为一列，从而把长格式数据转换为短格式。
在处理数据的过程中可能会遇到这种情况：许多数据记录存在横向和纵向不明确的情况。在如下数据集中，第1个姓名id横向呈现了3次用药记录，第2个姓名id在纵向呈现了4次用药记录，且存在两次空记录。...这也是R语言和Python语言进行数据处理的底层逻辑。从数据特点的角度来解释，也即是长表优于宽表。 ” 有鉴于此，必须首先想办法把变量减少，使得宽表变成长表，而更有利于之后的操作。...1片 1年 规律 黄舜 1 盐酸吡格列酮（卡司平） 口服 2片qd 1年 规律 这一部分代码极为重要，首先利用rowMeans进行行筛选，为的是将原本就缺失的记录，以及在宽表到长表转换中生成的缺失记录进行删除...由于之后需要将长表变成宽表，因此需要对每一个姓名id的所有不同记录进行编号。可以发现经过melt之后的数据，编号依据是曾经的观测记录。现在数据的观测记录发生了改变，因此需要对观测记录进行重新编号。...，~左边的变量为表更改结构以后体现记录识别唯一性的primary key，~右边的变量为数据变宽之后同类记录的序号variable，value.var中的变量名与~右边变量中记录的序号整合在一起生成一系列的同类变量
所以在导入数据之前，最好先配置好你系统内的java环境，确保其与你的R语言版本一致。...数据重塑（宽转长）： 本例就按照导入的成绩宽数据作为演示案例： 我们想要将以上导入的数据转成长数据，也就是一维表（姓名、科目、分数） 加载数据重塑包： library("reshape2") mydata...长数据立马就可以呈现出来。 可是以上情况太过理想，通常我们要面对的宽数据会很复杂： ? 倘若我们面临的输入如上所示，想要得到的结果是，姓名、姓名是两列单独的字段，不同科目合并成单独的一个字段。...只需在指定主字段时，给id.vars = c("姓名","性别")定义多组主字段就可以了，多组字段要使用逗号区隔。...以上就是本次分享的全部内容，R语言的的很多包内存放了许多高质量的数据集，可以用来做数据分析与处理以及可视化的案例数据，将这些数据导出为TXT或者CSV格式的数据集存放在你的电脑上，以备不时之需。
的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式； 查看数据时，...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() ?...= 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value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm
("thomasp85/scico") library(scico) 导入数据 # 读取环境数据文件并存储到env变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim...("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names = FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用...获取相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df % mutate..., "p", "p_signif")) 格式转换 由于后面我们需要使用pheatmap绘图，因此在此需要将长数据转换为宽表 #将相关系数矩阵转换为宽格式，行名为环境变量，列名为物种，值为相关系数 rvalue...(var = "env") # 将显著性符号矩阵转换为宽格式，行名为环境变量，列名为物种，值为显著性符号 pvalue % select(1, 2, 5) %>% pivot_wider
# Converting a column to DateTime df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 9、数据重塑 pandas.melt() 是用于将宽格式...（wide format）的数据表格转换为长格式（long format）。...id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...Bob 78 92 76 2 3 John 88 79 90 我们要将 Math、English 和 History 列"融化"为一个长格式数据表格
("thomasp85/scico") library(scico) 导入数据 # 读取环境数据文件并存储到env变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim...("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names = FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用...获取相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df %..., "p", "p_signif")) 格式转换 ❝由于后面我们需要使用pheatmap绘图，因此在此需要将长数据转换为宽表 ❞ #将相关系数矩阵转换为宽格式，行名为环境变量，列名为物种，值为相关系数...column_to_rownames(var = "env") # 将显著性符号矩阵转换为宽格式，行名为环境变量，列名为物种，值为显著性符号 pvalue % select(1,
9、10、11行三种方式均可以导入文本格式的数据。 特殊说明：第9行使用的条件是运行文件.py需要与目标文件CSV在一个文件夹中的时候可以只写文件名。...第10和11行中文件名ex1.CSV前面的部分均为文件的路径。 方法二：使用pd.read.table(),需要指定是什么样分隔符的文本文件。用sep=””来指定。...5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...重塑数据集 1、旋转数据 （1）重塑索引、分为stack（将数据的列旋转为行）和unstack（将数据的行旋转为列）。...（2）将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据 （1）数据替换，将某一值或多个值用新的值进行代替。（比较常用的是缺失值或异常值处理，缺失值一般都用NULL、NAN标记，可以用新的值代替缺失标记值）。
： Feature / Gene-Barcodes Matrix 文件：这个文件的命名通常包含了数据类型（例如基因表达量）和文件格式（例如稀疏矩阵）。...有时也会包含数据集的名称或样本编号。 Barcode 文件：这个文件通常命名为 "barcodes" 或者包含 "barcode" 关键词。...NA NA > dim(tmp) [1] 21892 3664 这个时候我们可以借助于r编程语言里面的reshape2包的dcast函数进行数据转换，在 R 语言中，reshape2...包提供了 dcast() 函数，用于将数据框从长格式（long format）转换为宽格式（wide format）。...长格式数据通常包含多行和少列，每行对应一个观察值，并且包含一个用于标识不同组的变量；而宽格式数据通常包含少行和多列，每行对应一个唯一的标识符，并且包含多个变量。
本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能： [gather()]宽数据转化成长数据 [spread()]长数据转变成宽数据 [separate()]将一列数据拆分为多列 [unite()...而这四个季度（四个变量）可以用 一个变量来表示，我们可以在一个列变量中来表示季度。...很多时候，一个列变量将包含多个变量，我们可以在每种情况下，我们的目标可能是在变量字符串中分隔字符。这可以使用separate（）函数来实现，该函数将单个字符列分割为多个列。...Time_Interval, Interval_ID) # If no spearator is identified, "_" will automatically be used spread（）将长格式改为宽格式...说明：有时我们需要将长格式数据转换为宽格式数据。
问题 你想要把数据从宽格式转换为长格式。 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。 ?...stack() 和 unstack() 样例数据 这里使用的数据框包含同样数据的长、宽格式。它们接下来会被相互转换。...水平次序能够在重塑之前被改变，或者列也可以在之后重新排序。...下面代码使用 dcast() 函数重塑数据。...水平次序能够在重塑之前被改变，或者列也可以在之后重新排序。
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