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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,它对传统数据的功能进行了一些修改,其所提供的简单数据更易于在 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。...可以在 tibble 中使用R 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(空格)。...包中使用这些变量,也需要使用反引号。...10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa ## # … with 140 more rows 取子集 有两个工具可以提取数据的单个变量...最后总结 tibble 相对于数据来说,更简单,但更方便使用,两者的主要区别是: tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型(例如,不能将字符串转换为因子)、变量的名称。

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    Day5生信入门——数据结构(!选修!直接使用数据变量!没学!!)

    表格在R语言中叫数据 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:?...数据 1)读取本地数据 A....用以下命令即可获得示例数据:X<-read.csv('doudou.txt') 图片 2)设置行名和列名 X<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量...)变量的保存与重新加载 这次没有处理完的数据下次想接着用怎么办?...b列 X$列名#也可以提取列(优秀写法,而且这个命令还优秀到不用写括号的地步,并且支持Tab自动补全哦,不过只能提取一列)6)直接使用数据变量!!!!!!

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    R语言】根据映射关系来替换数据的内容

    前面给大家介绍过☞R的替换函数gsub,还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据数据进行替换。...例如将数据的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件的内容存放在result1 result1...mgsub函数 前面讲☞使用R获取DNA的反向互补序列的时候也用到过这个函数 #如果没有安装过mgsub这个包,先运行下一行命令进行安装 #BiocManager::install("mgsub") library...参考资料: ☞R的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

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    R 数据整理(七:使用tidyr和dplyr处理数据 2.0)

    指定变量名时不是写成字符串形式而是直接写变量名: d.class %>% distinct(sex, age) %>% knitr::kable() 如果希望保留数据其它列,可以加选项 keep_all...2.8 mutate 可以为数据计算新变量,返回含有新变量以及原变量的新数据: mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) > head(test,...2.11 处理关系数据 参见:的join 函数介绍部分 2.12 数据的列拆分与合并 参见:34....nest 与unnest 对于数据,我们可以使用split 将数据按某列拆分为多个数据,并储存在列表。...nest 和 unnest 函数,可以将子数据保存在 tibble ,可以将保存在 tibble 的子数据合并为一个大数据

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    使用Rmerge()函数合并数据

    使用Rmerge()函数合并数据R可以使用merge()函数去合并数据,其强大之处在于在两个不同的数据中标识共同的列或行。...如何使用merge()获取数据集中交叉部分 merge()最简单的形式为获取两个不同数据交叉部分。举例,获取cold.states和large.states完全匹配的数据。...但他们都几类型参数有关: x: 第一个数据. y: 第二个数据. by, by.x, by.y: 指定两个数据匹配列名称。缺省使用两个数据相同列名称。...Left outer join: 返回x数据中所有行以及和y数据匹配的行,参数为: all.x=TRUE....Frost来自cold.states数据,Area来自large.states. 上面代码执行了完整合并,填充未匹配列值为NA。 总结 本文详细介绍Rmerge()函数参数及合并数据类型。

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    数据业务】几招教你如何在R获取数据进行分析

    【IT168 编译】本文是《R编程语言》中一个系列的第二部分。在第一部分,我们探索如何使用R语言进行数据可视化。第二部分将探讨如何在R语言中获取数据并进行分析。  ...,使用R编程都将能够成功地导入不同格式的数据。   ...·读取文本文件   包含在文本文件的数据可以在R会话时使用扫描命令读取。   记住使用选项what= " "扫描命令,这表明输入的字符将带有数据类型属性。   ...Fill Spread Sheet Type Data Through the Editor in R   通过编辑R填补传播表类型数据 x<-edit(as.data.frame(NULL)) R数据集...  可以使用显示R数据集的命令data()将可用数据集置入R

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    在Excel处理和使用地理空间数据POI数据

    本文做最简单的引入——处理和使用POI数据,也是结合之前的推文:POI数据获取脚本分享,希望这里分享的脚本有更大的受众。...,用于加载工作底图) III 其他 (非必须,自己下载的卫星图,自己处理的地图,绘制的总平面等——用于自定义底图) 03 具体操作 打开数据表格——[插入]选项卡——三维地图——自动打开三维地图窗口.../zh-cn/article/三维地图入门-6b56a50d-3c3e-4a9e-a527-eea62a387030) ---- 接下来来将一些[调试]的关键点 I 坐标问题 理论上地图在无法使用通用的...WGS84坐标系(规定吧),同一份数据对比ArcGIS的WGS84(4326)和Excel的WGS84、CJ-02(火星坐标系)的显示效果,可能WGS84(4326)坐标系更加准确一点,也有查到说必应地图全球统一使用...⇩不同坐标系下的对比 结论:建议使用WGS84坐标系(使用Sid分享脚本的用户可略过) II 自定义底图 Excel提供的底图为必应地图,虽然有很多种色彩体系,但不支持去掉路名、点位名称等标签,可能有点乱

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    R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

    你应该如何添加虚拟变量?你应该如何解释结果 ?简介如果使用一个例子,我们可能会更容易理解这些问题。数据假设我们想研究工资是如何由教育、经验和某人是否担任管理职务决定的。假设每个人都从年薪4万开始。...没有多重共线性预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5,因此满足这一假设。用数据的子集进行回归你可以通过用一个数据子集运行模型来获得同样的结果。...你可以将数据按教育程度分成子集,并在每个子集上运行回归模型,而不是使用一个教育的虚拟变量。如果只用高中生的数据,你会得到这样的结果。...本文选自《R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素》。...Python的多项式回归拟合非线性关系实例使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合R语言多项式回归拟合非线性关系R语言里的非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R

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    R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

    p=23170  我们被要求在本周提供一个报告,该报告将结合虚拟变量,回归等数值方法 在本文中,本文与以下两个问题有关。你应该如何添加虚拟变量?...你应该如何解释结果 简介 如果使用一个例子,我们可能会更容易理解这些问题。 数据 假设我们想研究工资是如何由教育、经验和某人是否担任管理职务决定的。假设 每个人都从年薪4万开始。 实践出真知。...没有多重共线性 预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5,因此满足这一假设。 用数据的子集进行回归 你可以通过用一个数据子集运行模型来获得同样的结果。...你可以将数据按教育程度分成子集,并在每个子集上运行回归模型,而不是使用一个教育的虚拟变量。 如果只用高中生的数据,你会得到这样的结果。...本文选自《R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素》。

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    R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

    p=23170  最近我们被客户要求撰写关于虚拟变量回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,本文与以下两个问题有关。你应该如何添加虚拟变量?...你应该如何解释结果 简介 如果使用一个例子,我们可能会更容易理解这些问题。 数据 假设我们想研究工资是如何由教育、经验和某人是否担任管理职务决定的。假设 每个人都从年薪4万开始。 实践出真知。...没有多重共线性 预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5,因此满足这一假设。 用数据的子集进行回归 你可以通过用一个数据子集运行模型来获得同样的结果。...你可以将数据按教育程度分成子集,并在每个子集上运行回归模型,而不是使用一个教育的虚拟变量。 如果只用高中生的数据,你会得到这样的结果。...本文选自《R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素》。

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    R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

    p=23170  我们被要求在本周提供一个报告,该报告将结合回归,虚拟变量等数值方法 在本文中,本文与以下两个问题有关。你应该如何添加虚拟变量?...你应该如何解释结果 简介 如果使用一个例子,我们可能会更容易理解这些问题。 数据 假设我们想研究工资是如何由教育、经验和某人是否担任管理职务决定的。假设 每个人都从年薪4万开始。 实践出真知。...没有多重共线性 预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5,因此满足这一假设。 用数据的子集进行回归 你可以通过用一个数据子集运行模型来获得同样的结果。...你可以将数据按教育程度分成子集,并在每个子集上运行回归模型,而不是使用一个教育的虚拟变量。 如果只用高中生的数据,你会得到这样的结果。...本文选自《R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素》。

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    数据使用教程:如何在.NET连接到MySQL数据

    dbForge Studio for MySQL是一个在Windows平台被广泛使用的MySQL客户端,它能够使MySQL开发人员和管理人员在一个方便的环境与他人一起完成创建和执行查询,开发和调试MySQL...点击下载dbForge Studio for MySQL最新试用版 在.NET连接到MySQL数据库 .NET是伟大的,它为数据库和数据源的工作提供了大量的工具。...注意,MySQL数据库现在出现在列表,如图1所示。 图1 –更改数据源 从列表中选择MySQL Database,然后单击OK,Add Connection对话将如图2所示。...选择所需的数据库对象,如图3所示。 图3 –数据库对象 单击完成。 现在,您可以连接MySQL数据库并使用它。 如果我不想使用Bindingsource甚至设计视图怎么办?...,使用.NET连接到MySQL数据库非常容易。

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    何在Python 3安装pandas包和使用数据结构

    基于numpy软件包构建,pandas包括标签,描述性索引,在处理常见数据格式和丢失数据方面特别强大。...在我们的示例,这两个系列都具有相同的索引标签,但如果您使用具有不同标签的Series,则会标记缺失值NaN。 这是以我们可以包含列标签的方式构造的,我们将其声明为Series'变量的键。...,字典键标签位于左侧。...在DataFrame数据进行排序 我们可以使用DataFrame.sort_values(by=...)函数对DataFrame数据进行排序。...您会注意到在适当的时候使用浮动。 此时,您可以对数据进行排序,进行统计分析以及处理DataFrame的缺失值。 结论 本教程介绍了使用pandasPython 3 进行数据分析的介绍性信息。

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    左手用R右手Python系列——因子变量与分类重编码

    今天这篇介绍数据类型因子变量的运用在R语言和Python的实现。 因子变量数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活对应着大量具有实际意义的分类事物。...除了直接在生成序列或者数据时生成因子变量之外,也可以通过一个特殊的函数pd.Categorical来完成在序列和数据创建因子变量。...无论是序列还是数据的因子变量生成之后,都可以通过以下属性查看其具体的类型、因子类别、以及是否含有顺序。..."b","c","a"]) s2 = s.astype('category',categories=["a","b","c"],ordered=True) s2.astype(str) 最后讲一下,如何在数据中分割数值型变量为因子变量...,pandas的数据也有与R语言同名的函数——cut。

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    R语言实战.2

    与其他标准统计软件(SAS、SPSS和Stata)数据集类似,数据(data frame)是R中用于存储数据的一种结构:列表示变量,行表示观测。...在同一个数据可以存储不同类型(如数值型、字符型)的变量数据将是你用来存储数据集的主要数据结构。 因子(factor)是名义型变量或有序型变量。它们在R中被特殊地存储和处理。...类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量R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。 ? ? ? $是用来选取一个变量时用的符号 ?...请保证指定的水平与数据的真实值相匹配,因为任何在数据中出现而未在参数列举的数据都将被设为缺失值。 数值型变量可以用levels和labels参数来编码成因子。...注意到标签的顺序必须和水平相一致。在这个例子,性别将被当成类别型变量标签“Male”和“Female”将替代1和2在结果输出,而且所有不是1或2的性别变量将被设为缺失值。

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