arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
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。
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。
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?
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。
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:
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。
dplyr最常用的5个函数: • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法: (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
如果你是有打算从事有关数据分析或者数据挖掘的等数据科学领域的工作,或者和我一样目前就是从事相关领域的工作,那么「链式调用」对我们而言是一门必修课。
最近做实验太累,感觉没有特别多的时间好好读文献了。可能这一段时间更新的会比较慢。今天先来点轻松地~
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。
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包,它提供了许多功能强大且易于使用的函数,包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。函数功能:summarize()可以将数据框折叠成一行:
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。
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。
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。
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
报错注入就是利用了数据库的某些机制,人为地制造错误条件,使得查询结果能够出现在错误信息中。这里主要记录一下xpath语法错误和concat+rand()+group_by()导致主键重复
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。
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
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
本文我们超越了 CAPM 的简单线性回归,探索了 Fama French (FF) 股票风险/收益的多因素模型。
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)。
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。
Ruby 中所有的数据结构和值都是对象,包括基本的数字和字符串以及数组 Array、散列表 Hash 这样的复杂数据结构。
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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
复习完sqlilabs 1-4关 熟悉了简单sql注入的payload,不用反复看wp的payload,学到了可以
即将ex3.csv中的内容提取出来,传递给变量test,生成一个数据框。后续对数据框的操作,对文件无影响。
部分人可能会因为镜像的问题失败,解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
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。
今天小编给大家介绍一个不同的气泡图画法--mini bubble plots,在比较离散数据时,迷你气泡图允许通过颜色、形状或标签显示比传统气泡图更多的信息。使用R包ggBubbles可以方便地绘制这种气泡图。
反射的概述: JAVA反射机制是在运行状态中, 对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法(动态获取的信息); 对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性(动态调用对象的方法); 这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为java语言的反射机制。 简言之:通过字节码文件对象,去使用该文件中的成员变量、构造方法、成员方法。
rlang v0.4.0引入了新的非标准计算操作符 {{。这大大方便了dplyr重编程。
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
ORDER BY子句根据指定列的数据值或以逗号分隔的列序列对查询结果集中的记录进行排序。 该语句对单个结果集进行操作,这些结果集要么来自SELECT语句,要么来自多个SELECT语句的UNION。
学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和bioconductor上面的各种生信分析R包
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柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类,并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数,是常见的数据分析的工作。
在我们需要实现一个函数功能是读取一个文件的时候,将文件名传递给函数不是一种最佳的实践,可能产生一些反作用,比如在单元测试起来困难。下面将深入讨论这个问题并掌握怎么处理它。
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