最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。
使用rbind(),操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums()
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 >
Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
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
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象,返回逻辑值。
计算机语言的学习并不困难,关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单,学习者一带而过没有实际操作,之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境,实际操作所带来的感觉是无法替代的,其价值也是非常重要的。
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。
matrix 矩阵-二维,只允许一种数据类型;data.frame数据框-二维,每列只允许一种数据类型。
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
约等于表格:1.数据框不是一个具体文件,只是R语言内部的一个数据;2.数据框每一列只能有一种数据类型
豆花寄语:学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
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。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
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。
在缺失值的处理上,主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好,因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
在介绍了缺失值处理的方法之后,我们可以得到完整的数据集,但在进行数据分析之前,还需要对数据进行整理,下面我们将介绍数据整理的相关知识。
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第一自变量h与与第二自变量sex是等长的, 对应元素分别为同一人的身高和性别, tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的,因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释,特别是数据结构与变量类型,作为语言的核心底层概念,看似简单,实则贯穿着整门语言的核心思想精髓,所以一直不敢随便乱讲,害怕误人子弟。还是建议每一个初学者(无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数)。 今天我要分享的内容涉及到R语
在数据分析任务中,从原始数据读入,到最后分析结果出炉,中间绝大部分时间都是在对数据进行一步又一步的加工规整,以流水线(pipeline)的方式完成此过程更有利于梳理分析脉络,也更有利于查错改正。pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块,为熟悉pandas的数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路,本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
https://www.cnblogs.com/feffery/p/12179647.html
数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明: 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
y4 <- filter(deg, a>1 & b < 0.05);table(y4)
初级统计函数 max() ,min() , mean() , median() ,var()方差 , sd()标准差 , sum()总和, length(x) # 长度(x中元素的个数), unique(x) #去重复(第一次出现不为重复,第二次出现为重复),duplicated(x)#检查重复值 , table(x) 重复值(因子)统计 ,sort(x) #排序 , dim() 查看行列数, nrow()查看行数,ncol() 查看列数
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Excel宏教程 (宏的介绍与基本使用) Microsoft excel是一款功能非常强大的电子表格软件。它可以轻松地完成数据的各类数学运算,并用各种二维或三维图形形象地表示出来,从而大大简化了数据的处理工作。但若仅利用excel的常用功能来处理较复杂的数据,可能仍需进行大量的人工操作。但excel的强大远远超过人们的想象–宏的引入使其具有了无限的扩展性,因而可以很好地解决复杂数据的处理问题。 随着支持Windows的应用程序的不断增多和功能的不断增强,越来
看到这个问题的时候,我是不知所云的,因为课堂上只讲过order(x),没有出现order(x,y),不理解其运算逻辑,就不能理解函数的结果。因此我整合了order( )函数从基础到上述问题解决的学习过程,仅供参考!
在R中对数据框中的数据排序,我们通常使用order()函数,该函数默认是升序,但是在要排序的变量前加上减号(-)就相当于降序排列了。
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When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
R语言中存在一些null-able values,当我们进行数据分析时,理解这些值是非常重要的。
R语言与Python中的apply函数都有着丰富的应用场景,恰到好处的使用apply函数,可以避免在很多场景下书写冗余的代码,这不仅能提高代码可读性,而且提高代码执行的效率。 apply(X, MARGIN, FUN, ...) X #一个数组(包括矩阵) MARGIN #一个给定下标的向量,将被指定函数执行计算1代表行,2代表列,c(1,2)代表行列。 FUN #执行计算的函数(如果是+、%*%这种符号函数需要使用反引号包括【英文输入法状态下的“~”键】) ... #
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
在正文内容开始之前,我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
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数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
开放数据库连接(Open Database Connectivity,ODBC)是为解决异构数据库间的数据共享而产生的,现已成为WOSA(The Windows Open System Architecture(Windows开放系统体系结构))的主要部分和基于Windows环境的一种数据库访问接口标准ODBC 为异构数据库访问提供统一接口,允许应用程序以SQL 为数据存取标准,存取不同DBMS管理的数据;使应用程序直接操纵DB中的数据,免除随DB的改变而改变。用ODBC 可以访问各类计算机上的DB文件,甚至访问如Excel 表和ASCI I数据文件这类非数据库对象。
如果了解Excel中的一些快捷键,特别是方便经常操作任务的快捷键,将会极大地提高我们使用Excel的效率。这里,介绍用于方便操作行和列的6个快捷键。
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
本章介绍如何在InterSystems IRIS®数据平台管理门户上执行SQL操作。 管理门户界面使用动态SQL,这意味着在运行时准备和执行查询。 Management Portal界面旨在帮助针对小型数据集开发和测试SQL代码。 它不打算用作在生产环境中执行SQL的接口。
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
'''2、np.cumsum()返回一个数组,将像sum()这样的每个元素相加,放到相应位置'''
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
鉴于内存的非持久性和容量限制,一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据:能够从外部获取大量的数据,也能够将处理结果保存。R中提供了一系列的函数进行外部数据处理,从外部数据的类型可以分为文件、数据库、网络等;其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作。
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。
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