首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

对于pivot_longer中的每行多个观察值,names_to“.value”约定是如何工作的?

对于pivot_longer中的每行多个观察值,names_to ".value"约定是指将原始数据集中的多个列(观察值)转换为一个列,该列包含了原始列的名称(观察类型)。

具体而言,names_to ".value"的工作方式如下:

  1. pivot_longer函数会将原始数据集中的多个列进行转换,这些列通常具有相似的含义或相同的数据类型。
  2. 在进行转换时,我们需要将这些列的名称映射到生成的结果列的值。为了实现这一点,我们使用names_to参数,并将其设置为".value"。
  3. names_to ".value"将会把原始列的名称(观察类型)作为结果列中对应观察值的值。

举个例子,假设我们有一个原始数据集包含三列:A, B, C。我们想要将这三列转换为两列:obs_type和value。在这种情况下,我们可以使用pivot_longer函数,并将names_to参数设置为".value"。结果数据集将包含两列:obs_type和value。obs_type列将包含原始列的名称(即A, B, C),而value列将包含对应的观察值。

对于这个问答内容,腾讯云目前没有特定产品与之直接相关。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R数据科学整洁之道:使用tidyr进行长宽数据转换

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。...,将值移动到另一个新的列名下。...A 2000 2k B 1999 37k B 2000 80k C 1999 212k C 2000 213k 长数据转宽数据 让数据变宽,就是展开表中的两列数据成多列,其中一列提供新的列名,另一列提供值...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。

3.8K30
  • R语言基础-数据清洗函数pivot_longer

    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_prefix:用于从每个变量名称的开头删除匹配文本的正则表达式。names_sep, names_pattern:如果 names_to 包含多个值,则这些参数控制列名称的分解方式。...如果 names_to 是包含特殊 .value 标记的字符,则该值将被忽略,并且 value 列的名称将从现有列名的一部分派生。...values_drop_na:如果为 TRUE,将删除 value_to 列中仅包含 NA 的行。这有效地将显式缺失值转换为隐式缺失值,并且通常仅应在数据中的缺失值由其结构创建时使用。

    6.8K30

    tidyverse数据清洗案例详解

    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。...数据清洗案例 我们主要通过一个案例,来了解如何整洁数据,并将案例中的各个有用函数进行详细解读。...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。...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。...values_drop_na 如果为真,将删除value_to列中只包含NAs的行。

    1.6K10

    Tidyverse补充

    Tidyverse补充 sunqi 2020/8/13 概述 休息了几天,罪过 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 代码 rm(list=...data.frame( Day = 1:5, type1 = c(0.6, 1.2, 1.4, 1.9, 2.2), type2 = c(0.5, 0.7, 0.9, 1.3, 1.8) ) # 在绘图的过程中...# 尤其是ggplot函数,上述的宽数据格式无法满足绘图的需要 # 涉及分组绘图 # 对于type1和type2 # 因此需要长款转换 # 需要的函数 # pivot_longer 转换长 # pivot_wider...转换宽 long pivot_longer(df, 2:3, names_to = "type",#用于显示变量的名字 values_to = "value"#用于显示值的名字 ) long...( cols = -Day, # 这里去掉day,其实和2:3是一个意思 names_to = "type", values_to = "value" ) %>% head() # 此时间就可以直接绘图

    62020

    表达矩阵转换为数据框画图

    首先行列转置 把原来的行名变成第一列 把原来的列名变成第二列 就变成数据框形式了。也就是把宽数据变成长数据。 代码如何实现?...,用于画图上不同颜色 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), # gene开头的列 names_to...pdat = dat%>% pivot_longer(cols = 2:4, names_to = "gene", values_to...= "count") 生信技能树 注意:以下情况都可以解决 列名是字符型数据 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 列名中含有多个变量可以用正则表达式拆分成多列 一行有多个观测 列名有重复 详见使用pivot_longer和pivot_wider进行长宽数据转换-CSDN博客

    11310

    35. R 数据整理(七:使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0)

    ,后续的参数是条件,这些条件是需要同时满足的,另外,条件中取 缺失值的观测自动放弃,这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同,逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...pivot_longer/pivot_wider 大部分功能是类似的,这里主要说下pivot_longer 针对下面情况的功能: 我们需要 指定切分变量名和随访号的模式,以解决一行中有多个属性的多次观测的情形...,在对应的 names_to 中用特殊的".value" 名字表示切分出来的那一部分实际是变量名,这 时不需要 values_to 选项: dwide4 %>% pivot_longer( -id, names_pattern...对于即将合并的新列,需要使用引号;但对于想要合并的多个列名,可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...nest 与unnest 对于数据框,我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框,并储存在列表中。

    10.9K30

    R语言进阶笔记2 | 长数据与ggplot2

    之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上,比如learnasreml包中的fm数据,它有h1~h5五年的株高数据,想对它进行作图。...问题来了,什么是「长数据」,什么是「宽数据」(不是短数据,这不是反义词,谢谢) 「宽数据:」 ❝即变量是多列数据,每一列都是一个值,比如株高数据,第一年的株高是一列,第二年的株高是一列,第三年的株高是一列...❝飞哥注:我今天明白了这个道理,即tidyverse系列喜欢长数据,感觉打开了任督二脉,对于数据处理又有了新的理解。 ❞ 2....现在我用melt函数时,就不用载入reshape2了,直接用data.table包就行 tidyverse中的tidyr中的pivot_longer函数,这个更简单,用过这个函数,再也没有迷路过。...函数,将其转化为长数据: > re = dd %>% pivot_longer(.,-1,names_to = "Year",values_to = "Height") > head(re) # A

    96420

    免疫浸润结果可视化

    首先大家要对每种免疫浸润方法的结果有一个大体的认知,比如cibersort的结果是各种免疫细胞在样本中的比例,所以一个样本中所有的免疫细胞比例加起来总和是1! 但是ssGSEA就不是这样了。...`,Correlation_CIBERSORT, RMSE_CIBERSORT,ID,everything()) %>% pivot_longer(- c(1:4),names_to = "cell_type...P值,所以我知道大家想自己画的更加花里胡哨一点,在很久之前我就介绍过了这个方法了:R语言ggplot2画相关性热图 画图前先准备下数据,把P值数据和相关系数数据整合到一起,所以借助linkET包也是有缺点的...,如果自己写函数肯定是直接弄好的。...rownames_to_column(var = "gene") %>% pivot_longer(-1,names_to = "cell_type",values_to = "pvalue"

    1.2K30

    我承认tidyverse已经脱离了R语言的范畴

    最近在学习tidyverse,批量方差分析之前都是用for循环,然后用formula处理模型,再把结果保存为list的形式,现在学习了tidyverse的操作,可以用pivot_longer将所有性状进行长数据转化...看一下我最终的代码: fm1 = fm %>% pivot_longer(-c(1:5),names_to = "trait",values_to = "y") head(fm1) fm1 %>% group_by...问题来了,如果相对`dj`,`dm`……`h5`这些性状都进行方差分析,应该如何处理呢?当然可以一个性状做一个模型,我们更想批量处理一些。...NA NA 然后我们看tidyverse的解决方案: head(fm) fm1 = fm %>% pivot_longer(-c(1:5),names_to = "trait",values_to...第一步:将数据转化为长数据 第二步:将数据group_by,然后nest形成列表 第三步:使用map进行批量方差分析 第四步:使用map进行结果整理 结果: 一个字:绝 二个字:真绝 …… 昨天的文章中

    66120

    单细胞韧皮部研究代码解析3-comparison_brady.R

    ,主要是根据自己相关的内容进行更改 # read both sheets # Brady提供的是probe和gene对应的数据集,是需要将不同的表达组织进行对应的 # 文章中作者选用的数据链接来源:https...sheet = "LONGITUDINAL", skip = 1) %>% pivot_longer(c(-Probe, -Gene), names_to =...Endodermis", "SUC2_MEAN", "Phloem CC", "wol_MEAN", "Stele", "xylem_2501_MEAN", "Stele" ) ## 以上的相关的内容主要是对每一列的值进行宽表改成长表...,如何进行表格长宽的改变,也在以前的R语言教程里面有,有不会的友友可以取翻一下以前的教程 # Read SCE data ----------------------------------------...的数据集进行整合,计算了细胞与组织之间的相关性系数,为鉴定细胞亚群也做了相关的参考,在细胞层面和亚细胞层面上都做了相关的分析,也是在以前的文章中没有看到的内容,同时我自己对自己的数据也进行了测试,是可以进行相关的分析的

    22220

    R语言之数据框的合并

    有时数据集来自多个地方,我们需要将两个或多个数据集合并成一个数据集。合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。...按照某个共有变量合并:merge( ) 有时我们有多个相关的数据集,这些数据集有一个或多个共有变量,我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...该数据集是关于药物吲哚美辛(indometacin)的药物代谢动力学数据,一共有 6 名试验对象,每名试验对象在连续的 8 小时内定时测定了血液中的药物浓度,共有 11 次的测定值。...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。...数据框 wide 也能重新转换为长格式: long pivot_longer(wide, -Subject, names_to = "time", values_to

    88550
    领券