之前写过一篇博文(汇总统计?一个函数全部搞定!),介绍R中编写一个函数,进行汇总统计。效果很不错。今天用tidyverse包实现一下,多角度尝试,然后尝试中学习。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。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。
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)
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。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。
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容,但这仅仅是第一步,我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作,以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集(变量)。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
相信经常做数据分析的同学都听说过Cohort 分析,特别是互联网运营中,用于分析客户存留等场景,以往这种分析大都借助SQL+Excel完成。
最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算(操作)。
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
在现实生活中我们经常会遇到非常多需要分组汇总的情况,单个的汇总价值不大,只有分组之后,才能看出差异,才能表现出数据的价值。
通过 gather ,并设定key(原先的列),与value(原先的数据),并通过 - (原先的行),对数据框进行转换。
之前经常和临床试验数据打交道,无论是来自手动录入的数据还是取自数据库的数据,在完成数据获取这一步后,感觉有80%甚至90%的时间和精力会用在做数据清洗(data cleaning)这一环节,即“增”“删”“查”“改”,通过data cleaning要让我们的数据成为可以进入模型的状态,也是就是清洁的数据(tidy data/clean data),过不了这一关,后面的建模就无法实现。
这么久以来,这是我最喜欢的一个R脚本,解决了我一直以来函数编写的问题,以前都是使用eval(parse(text=“代码字符串”))来实现自定义函数的传递功能,另外R for data science,这本书贵不贵?,想买一本看看。
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
变量可以分为很多种,如连续变量、分类变量等。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。
dplyr的函数由于使用tidy evaluation(R中的一种非标准执行(NSE)实现方式)的方法,可以使得其具有更好的易用性:变量不需要绝对引用和引号包裹。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
在数据处理和分析过程中,可能会涉及到数据的聚合操作(可理解为统计汇总),如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题,将会显得非常简便,如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢?
## 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,
citation("ggplo2")取包引用信息,RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
上面的例子summary的变量是disp,分组变量是cyl和am,使用三个点这里传递了任意个参数
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图,将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议,提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复,所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议,欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下: ## g
除了选择已存在的列,另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示,大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。也可后台回复“R-桑基图”获得示例数据以及R代码。
R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能,今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。 R语言: transform mutate aggregate grouy_by+summar
重复测量方差分析 sunqi 2020/7/26 概述 双因素的重复测量资料方差分析 代码 数据获得 library(tidyverse) library(ggpubr) library(rstatix) rm(list=ls()) set.seed(123) data("selfesteem2", package = "datarium") # 抽样 selfesteem2 %>% sample_n_by(treatment, size = 1) ## # A tibble: 2 x 5 ## id
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
从结果发现d1也就是用match的速度非常快! 而在tidyverse方法中, d3的summarize显然更好。
这里用到的是R语言的内置数据集sample_n_by()函数很有用,能够分组随机抽样%>% 是管道符 是将前面的结果传输给后面的函数
代码来自《r-data-science-quick-reference-master》的内容。
由于空气污染对公众健康的不利影响,人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法(例如地面观测网络)来监测和评估空气污染问题
通常情况下,我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看,但是当数据量增大的时候,就显得有点费力了,在visdat包中,有两个函数vis_dat和vis_miss用于可视化缺失查看
tidyverse中的长款数据转换函数,类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数
这部分介绍一下R语言中的聚合窗口函数,R语言中的聚合窗口函数与sql中的窗口函数有点差异,R语言中的相同记录的累计求和累计平均不再相同。
最近有人在公众号后台留言问到这个问题,今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2) library(dplyr) library(see) df<-read.csv("penguins.csv") head(df) df %>% na.omit() %>% group_by(species,sex) %>% summarise(mean_value=mean(bill_le
所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
为了一劳永逸地完成镜像配置,我们需要在将镜像链接设置在R的初始配置文件.Rprofile里。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
已经介绍了R语言中的排名窗口函数,本节介绍一下R语言中的偏移窗口函数,如果使用纯R语言语句实现“偏移”效果,很是复杂,可以说偏移窗口函数是处理“偏移”数据问题的利器。
dplyr 是 tidyverse 包的一部分,提供了许多操作数据框的工具,常用的有:
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
方法一:手动设置,Tools→Packages→Primary CRAN repository
有5个基础的函数: - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus)
列名中含有数值型数据,可以names_prefix/names_transform提取,可以用readr包中的parse_number()函数直接解析
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