将2015~2020的数据按照同样的操作进行处理，并将它们拼接成一张大表，最后将每一个title对应的表导出到csv，title写入到index.txt中。...##解决方案 朴素想法 最朴素的想法就是遍历一遍原表的所有行，构建一个字典，字典的每个key是title，value是两个list。...更python的做法 朴素想法应该是够用的，但是不美观，不够pythonic，看着很别扭。...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类，把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...groupby听着就很满足我的需求，它让我想起了SQL里面的同名功能。 df.groupby('ColumnName').groups可以显示所有的列中的元素。
我们在对比系统目前存在的生日与身份证的时候会问，怎么只取其中值的特定位置，获得对比结果。 例如我们有一个值是123456789,那么我们怎么只显示4567呢？...= RBD AND table2.ResidentialID like '__________________' 我们可以参考w3schools 的介绍。 也就是，从身份证第7位起，长度为8位。...注意，他和程序中的index不一样，开始第一个字符就是1，而不是0。
，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...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！...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() ?...#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：是否删除缺失值 widedata <-...：unit() #unite(data, col, …, sep = “_”, remove = TRUE) #data：为数据框 #col：被组合的新列名称 #…：指定哪些列需要被组合 #sep：组合列之间的连接符
掌握这两个包就可以完成绝大部分的数据处理工作。...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...每个变量构成一列； 2. 每项观察构成一行； 3....总而言之，让数据变地更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。
整洁数据（tidy data）是指如下图这样的数据表： 在表中： 每个变量都拥有自己的列 每个观察/样本都拥有自己的行 数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算...在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...) 宽数据转长数据 让数据变长，就是将许多列融合成两列，将列名移动到一个新的列名下，将值移动到另一个新的列名下。...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。
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。...那么，tidyverse就提供了一个很好的学习思路（tidyverse first），让我们先忽略编程这道大关，其理念是一开始不谈向量、矩阵、数据框、因子、流程控制等概念，直接从数据的操纵入手，让初学者在最短时间内学会数据的处理与可视化应用...利用summarise可以指定统计的列，或者统计方式（求方差，求和等），最后得到的结果形成一个新的数据。 ?...5. summarise & group_by group_by通常与summarise搭配使用，如果我们需要对不同species的数据计算均值，那么利用group_by指定需要分组的列，summarise...spread() 把数据从长数据（long）还原成宽数据（wide），对比gather()的变换，指定你需要变长的key和value列即可~ ?
control:cond2 指定聚集到一起。...这里的意思是使用位置上在 control 和 conda2 之间（包括 control 与 conda2 ）的所有列。...来源列（被转换的） measure.vars=c("control", "cond1", "cond2" ), # 目的列的名字可以确定测量列数值的来自的原始列（变量）...如果你不指定 variable.name，它会把那列命名为"variable"，如果你不使用 value.name 变量，它会将它命名为 "measurement"。...可选项：重命名变量列的因子水平。
介绍 本中你将学习在R中数据处理简洁的方法，称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作，但这些工作从长远来看是值得的。...这是一个非常典型的现实示例数据集。它包含冗余列，奇数变量代码和许多缺失值。我们需要采取多个步骤来对其进行整理。 不是变量的列汇集在一起 首先将不是变量的列聚集在一起。...所包含的列包括： country，iso2和iso3是三个指定国家/地区的变量。 year是一个变量。...因此，我们需要将从new_sp_m014到newrel_f65的所有列汇总在一起。我们用通用名称"key"来表示他们。...函数主要参数: cols选取的列； names_to 字符串，指定要从数据的列名中存储的数据创建的列的名称。 values_to 字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。
Pivot Longer from wide Tidyr Pivot Wider from long Dplyr Arrange rows arrange 函数用于对数据框按照指定变量进行排序，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列...Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现
本节课涉及到的R包主要有三个：stringr、dplyr、tidyr 课前准备工作： options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...，不改变列与列之间的对应关系； -（2）默认从小到大排序；要改为从大到小排序的话改成arrange(test, desc(Sepal.Length)) test <- iris[c(1:2,51:52,101...以上操作根据此前学过的知识新增列的话这么写： 图片 4.简单了解：select() 、filter()筛选列、行 5.补充知识：管道符%>% -（1）当遇到连续的步骤时：多次赋值，会产生多个中间的变量；...，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) #取iris除了第5列的所有列 x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50) #取x2的前50行 pheatmap...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2.
) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列 【往期回顾】 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 R语言数据管理与...dplyr、tidyr | 第4讲 R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲 正 文 1、str() 显示数据集和变量类型，并简要展示数据集情况 > data...(x) [1] TRUE TRUE FALSE TRUE > x[complete.cases(x),] [1] 1 2 4 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） > x <...mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数
然而，很少有客户的需求和他们愿意让其他人受益于我们推动数据科学界限的利益。这是一个例外。 我们的客户遇到了一个具有挑战性的问题：按时间顺序检测每日或每周数据的时间序列异常。...异常表示异常事件，可能是营销域中的Web流量增加或IT域中的故障服务器。无论如何，标记这些不寻常的事件以确保业务顺利运行非常重要。...余数的异常检测 下一步是对分解的数据执行异常检测，特别是“余数”列。...这是工作time_recompose()，它重新组合观察值周围的异常的下限和上限。创建了两个新列：“recomposed_l1”（下限）和“recomposed_l2”（上限）。...另外，我们对自己做了一些改进： Anomalize Scales Well：工作流程整洁，可与dplyr群组进行缩放。
tibble会打印每个变量的类，data.frame不会 stringAsFactors默认不转换 输出时，只输出前10行 使用tidyr与正则表达式整理数据 整理数据包括数据清理和数据重构，前者是重定格式与标记脏数据...tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。...列改名 rename()，使用反引号‘`’包裹，允许R使用不规范的列名。
R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...|数据列的分分合合，一分多，多合一，本文主要介绍利用tidyr包实现长宽数据的转化。...：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一列中 （同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...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 mtcars_wide % spread
names_to：一个字符向量，指定要根据存储在 cols 指定的数据的列名中的信息创建一个或多个新列。如果长度为 0，或者如果提供了 NULL，则不会创建任何列。...如果长度为 1，将创建一个包含 cols 指定的列名的列。如果长度>1，将创建多个列。在这种情况下，必须提供 names_sep 或 names_pattern 之一来指定如何拆分列名。...names_sep 采用与单独（）相同的规范，可以是数字向量（指定要中断的位置），也可以是单个字符串（指定要拆分的正则表达式）。...如果未指定，则从 names_to 生成的列的类型将为字符，从 values_to 生成的变量的类型将是用于生成它们的输入列的常见类型。names_repair：如果输出的列名无效会怎样？...values_to：一个字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。
缺失值NA的处理 理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最常见的缺失值NA。 小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“处理缺失值最好的方式是什么？...如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last...4 回归填补法 假定有身高和体重两个变量，要填补体重的缺失值，我们可以把体重作为因变量，建立体重对身高的回归方程，然后根据身高的非缺失值，预测体重的缺失值。
前言 做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。...宽格式数据：每个变量单独成一列为宽格式数据，变量的所有属性都在同一行。 长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。 需求描述 下面左右两种长宽格式数据相互转换： ?...需求实现 R语言中有两个包中的函数可以实现长宽格式数据的相关转换： ?...总结 R语言reshap2和tidyr包都可以实现长宽格式数据相互转换，相比较而言，更喜欢tidyr包中的实现方式，与Hive中类似，中间过渡map格式类型数据，key键和value值明确，结合sql...中map格式数据更容易理解R语言tidyr包中实现方式。
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。...它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。 今天就介绍以下在数据清洗工作时，经常会遇到三个问题： `1....以前是reshape包的内容，当然reshape可以做，但是现在tidyr 处理起来更简洁方便，快速。易于理解。 数据长宽转化 创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。...有时候会碰到，需要新增一列是重复该变量的多少次，如上述例子中， 上海id=1的有2个，然后重复shanghai2次，5次，3次，形成新增一列。
新建一个数据框并赋值给bioplanet这个变量（赋值符号<-还记得嘛）括号里是“列名”=列值，这里列名要加双引号。这里涉及的几个给列填充数值的函数有 rep，重复，括号中填要重复的字符和重复次数。...paste，连接两个字符串，括号要填两个代连接字符并指定分隔符（sep），没有分隔符就填sep=“”。 1：3表示从1到三。...这是一种组织表格数据的方式，提供了一种能够跨包使用的统一的数据格式。 有多统一？ 每个变量（variable）占一列，每个情况（case，姑且这么翻译）和观测值（observation）占一行。...一列是一列，是魔鬼的步伐。不要让sample1，2，3当列名，让他们多重复几遍，合并到一列。 数据由九宫格变成了一列，就可以用来跨包处理啦。 这就是实现了数据框的变形?。...complete（填空系列） 我用的示例数据是 ? 其中有三个空值，我要填充上ddd relate ? 1532868462756.png 试了多次，成功了但不知道咋回事。
玩转数据，从这里开始 1，玩转的原则 玩转（整理）数据的原则是明确的：让数据变的更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。简而言之：易阅读，方便用。...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。 它主要遵循两个准则： 1，每一列代表一个变量（属性）。 2，每一行代表一个观察值（对象）。...2，什么是长数据与宽数据 可以看出下图数据是一样的，长是行数的体现，宽是列数的体现，长宽是同数据的表现点在行列的不同，是长宽比较的结果。...3，十八般武艺 既然我们知道了什么是长数据和宽数据，接下来我们一起学习一样长宽变换的十八般武艺吧。 数据我们就用这个上图的数据。...3.2 R语言tidyr包函数：gather，spread library(tidyr) short2long = gather(data,key=科目,value=成绩, 语文:综合) long2short
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