如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。
我们还是以Jane Austen简·奥斯丁代表作为案例，在文本挖掘| 某作者文章的词频统计排序中已经阐述如何通过unner_tokens获得整洁文本，接下来，使用group_by和mutate来构造一些列来记录每一个单词来自书中的哪一行和哪一章...使用spread()，可以在不同的列中有积极和消极的情绪，最后计算一个净情绪(正-负)。...为了方便观察Words，让scales分面后的坐标系根据y轴调整之后不设定ncol，删除ncol=1之后如图： ?...使用bind_rows()轻松地将“miss”添加到LXL的停止词列表中。...LXL_stop_words <- bind_rows(tibble(word = c("miss"), lexicon = c("lxl")), stop_words) View(LXL_stop_words
-微信公众号：生信星球首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件；然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置...”)：安装Biocductor的包加载R包library(包)或者require(包)Rstudio中包只需要安装一次，但每次启动都需要重新加载R包dplyr包的五个基础函数以R自带的iris数据框为例...，能够通过管道将数据从一个函数传给另外一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。...管道运算符号为%>%（Windows快捷键为Shift+CTRL+M），其意思是将左边的运算结果，以输入的方式传递给右边的函数，若干个函数通过管道连接起来，叫做管道（pipeline）。..., by = 'x')反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_joinanti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')简单合并bind_rows()函数需要两个表格列数相同
，我们将清理一下数据，将所有列表放入一个单独的数据框中，计算每种资产的每日收益并创建向上或向下的方向，这将是分类模型试图进行预测。...nested_df % mutate(duplicate_ID = ID) %>% nest(-ID) 我们将时间序列数据分为多个列表，以使该analysis()列表在每个列表中包含...该函数对我们数据中的每项资产执行以下操作： 使用样本外t+1（assessment）数据，将这些列表绑定到一个dataframe中。...最后，我们使用bind_cols()将两个数据集的列绑定在一起。...之后，我们使用重命名chng变量并使用~str_c("X", seq_along(.))将时间序列特征变量重命名为更具动态性的变量，因此我们只需向functions字符串添加函数，而不必担心为了让模型起作用而单独重命名变量
如果预测变量和因变量之间的关系预期为非线性多项式，则可以包括项。然而，称为广义加性模型的线性回归的扩展允许将这些非线性项相对容易地拟合到数据中。...## 制作要导入的文件列表 list.files(path = here("Data ##创建一个空白的tibble来填充 tibble() ## 遍历文件路径以读取每个文件...在数据探索过程中，每个站点的低流量数据中明显存在过多噪声。在停滞或接近停滞条件期间，多普勒流量计记录高度可变的流速并报告不切实际的流量。由于过多的数据噪声，从数据记录中清除了极低或停滞的流量时期。...未来的部署将需要考虑在什么条件下长期部署是合适的。对于像这样的小流，定期的风暴流部署可能是最合适的部署。...## 制作要导入的文件列表 file_paths <- paste0(he ".csv")) ##创建一个空白的tibble来填充 iq <- tibble() ## 遍历文件路径以读取每个文件 for
这一次的内容太多了，我讲了 2 小时都没讲完，后续再放视频吧。有一段还忘记录了。。。...num_range starts_with ends_with one_of matches 行筛选 slice, filter, sample_n, sample_frac, top_n, distinct 列筛选...last nth 排序 quantile min max 分布 IQR mad sd var count summarize 简单汇总 分组汇总 group_by, ungroup 汇总函数 合并 bind_rows...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...正则表达式与字符串处理：base 与 stringr 列表处理与迭代计算：purrr 统计建模：stats 与 broom 绘图：graphics 与 ggplot2 函数编程：apply家族和purrr
镜像设置 （1）在Rstudio程序设置中设置，可以用options()$repos来检验，但有时候还是不能成功，也不能下载Bioconductor的包 （2）代码设置 # options函数就是设置R...运行过程中的一些选项设置 options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源 options(BioC_mirror...b. select(),按列筛选 # (1)按列号筛选 select(test,1) select(test,c(1,5)) selec(test,Sepal.Length) # (2)按列名筛选 select...group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) #管道上一个输出赋给了下一个输入 b. count统计某列的...简单合并 相当于base包里的cbind()函数和rbind() bind_rows()要求两表列数相同，而bind_cols()函数要求两个数据框行数相同 test1 <- data.frame(x
，列名是new，数值是Sepal.Length列的值和Sepal.Width列的值相乘。...unique值count() count() count(test,Species)#统计变量test的Species列中每个元素出现次数(unique) #Species n #1 setosa...# x y #1 a A #2 c B #3 d C #4 x D #5 y E #6 z F inner_join(test1,test2,by = "x")#提取出对变量test1、test2中列名相同的列中相同的元素的行...(test2,test1,by = "x")#test2在左，test1取x列中和test1中x列有交集的置于test2右侧，无交集的现实 # x y z #1 a A 1 #2...bind_cols():按照列合并两个数据框，两个数据框行数必须相同。 搞清base包的cbind()、rbind()和bind_rows()、bind_cols()的区别。
package的命名空间，并添加到包的搜索列表中。...require() : require(package)将加载名为package的命名空间，并添加到包的搜索列表中，与library(package)一致。...))跑出来会发现两个代码得出的数据是一样的，但是管道操作(%>%)在复杂的数据中起到更亮眼的作用简单的统计命令count(test,Species)默认是列，意为统计此列的unique值将两表相连inner_join...(a, b, by = "x") #ab两表以x列内容相同的数据取交集，合成left_join(a, b, by = 'x') #左连，以a表的x轴为准，将b表的内容补齐至新表左侧left_join(b...= 'x') #半连接，与y表匹配的x表所有记录（即以y为条件的x）anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x') #反连接bind_rows()#函数需要两个表格列数相同
library(tidygraph) library(ggraph) library(ggtext) 导入数据 df <- read_csv("data.xls") 构建点文件 nodes <- tibble...continent, levels = c("Africa", "Asia", "Europe", "North\nAmerica", "South\nAmerica", "Oceania")), # 将continent...列逆序排列 continent = fct_rev(continent)) %>% # 根据层级、category、continent列对节点DataFrame进行排序 arrange(levels...category, category_continent) %>% select(from = category, to = category_continent) 创建颜色边 color_edges <- tibble...Creativity" , "Leadership"), color = c("#99B898", "#019875", "#FF847C", "#C0392B")) 整合边文件 edges <- bind_rows
R自带的对数据框添加新的行或列函数为cbind()和rbind()，对应于dplyr包的bind_cols()和bind_rows()。使用这两个函数要求数据能很好的对应。...> df1 x y 1 a 1 2 b 2 3 c 3 > df2 z g 1 B 2 2 D 5 3 H 3 > df3 x y 1 g 2 2 b 5 按行合并 df_rbind<-bind_rows...(df1,df3) > df_rbind x y 1 a 1 2 b 2 3 c 3 4 g 2 5 b 5 按列合并 > df_colbind<-bind_cols(df1,df2) > df_colbind...x y z g 1 a 1 B 2 2 b 2 D 5 3 c 3 H 3 bind_rows/bind_cols()还可以合并列表 前提是两个列表结构一样，比如按行bind则要求列数一样。...f<-split(starwars, starwars$homeworld) #得到一系列列表 bind_rows(f) 合并list
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...mutate：通过保留现有变量来添加新变量，通过保留现有列来添加新列（sepal_by_petal）： library(tidyverse) my_data <- as_tibble(iris) my_data...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。
#含有多个函数使用的代码以及方法R包的安装和加载镜像设置# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置> options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...，先读一下.Rprofile中的代码用file.edit('~/.Rprofile') #编辑.Rprofile之后在脚本编辑区输入设置镜像的代码保存，重启Rstudio即可安装 （必须要联网）R包的安装命令...，经过前一步加工的产品才能进入后一步进一步加工，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。...引用自微信公众号生信星球图片count统计某列的unique值计算数据对象（vector、dataframe）的unique独特值： unique函数 从vector向量、dataframe 中 删除重复项...d 4简单合并bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数> test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y =
101 6.0 2.5## 102 5.1 1.9vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")#将列名赋值给..."setosa","versicolor"的行* %in% 判断前面一个向量内的元素是否在后面一个向量中## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width...unique值unique ：唯一值，在数据源只出现了一次，而删除重复项是对出现多次的数据只保留一个count(test,Species)# A tibble: 3 x 2Species...virginica 2连接两个表內连inner_joininner_join(test1, test2, by = "x")x z y1 b A 22 e B 53 f C 6左连left_join以左边的数据框中...bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40
,”怎么理解呢，在我们上一期推文中提到，提取元素时z[x,y]指代提取z中第x行，第y列，如果我们只需要提取行，则应该写作z[x,],同理，如果只需要提取列，应该写作z[,y] dplyr五个基础函数...1. mutate() 增加列 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #增加名为“new”的一列 2.select() 按列筛选 1)按列号筛选...其核心包有ggplot、readr、tibble、purrr、 tidyr 、dplyr、ggplot、forcats 和stringr8个. 我们这里用的是dplyr包，因此可以使用管道。...4.semi_join 半连接:返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join(类似于excel中的vlookup函数) semi_join(x=test1,y=test2,by='x') 5....()和bind_cols() 简单合并（相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数） 需要注意：bind_rows()将行连接起来，需要两个表格的列数相同；同理bind_cols()将列连接起来
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats，它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。...1 readr包：快速读写 1-1 readr包提供了几个新函数，能够更快的读取文件 readr包中的主要的函数有： read_csv，read_tsv，read_table，read_delim， write_csv...metadata, 'metadata2.csv') write_tsv(metadata, 'metadata.tsv.gz') # write_rds()联合read_rds()使用，write_rds()将数据保存为自定义的二进制形式...0 ## TCTGATACACGTGT A g1 0 # saveRDS()联合readRDS()使用，saveRDS()将数据保存为自定义的压缩后的二进制形式...，再 bind_rows 按行合并为一个数据框 map_dfc(.x, .f): 返回数据框列表，再 bind_cols 按列合并为一个数据框 library(purrr) infos <- tibble
包的使用> test mutate(test,new= Sepal.Length * Sepal.Width) #新增加列 Sepal.Length...0.4243 virginica 6.05 0.354> count(test,Species) #count计算某列的...unique值 Species n1 setosa 22 versicolor 23 virginica 2> #dplyr处理关系数据> ## 将两个表进行连接> test1 test3 test3 z1 1002 2003 3004 400> bind_rows...(test1, test2) x y1 1 102 2 203 3 304 4 405 5 506 6 60> bind_cols(test1, test3) #行合并时需要两个数据框的列数相同，列合并时需要两个数据框的行相同
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# A tibble: 3 x 3 Species...6.7 0.4243 virginica 6.05 0.354#2. count 统计某一列中不重复的数据以及其个数...n1 setosa 22 versicolor 23 virginica 24.dplyr处理关系数据> options(stringsAsFactors = F) #在读入数据时，遇到字符串之后...表所有记录semi_join x z1 b A2 e B3 f C> anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')#反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join...test2 x y1 5 502 6 60> test3 test3 z1 1002 2003 3004 400> bind_rows
由于一个知识星球的小伙伴急需学习如何从 PDF 文档中提取表格，所以先插这个课，「使用 R 语言处理 netCDF 数据」系列的课程下次再发新的哈。...本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO（世界卫生组织）的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。.../ 这个非常简单，我的思路是直接获取网页中的所有 标签的 href 属性，然后过滤出链接中含 .pdf 的，最后再用一个循环下载所有的 PDF 文件即可。...因为电脑系统的关系，我不好演示，大家可以自己研究下，不难的。我这里提供几个 tips，Java 安装之后可能还需要进行环境变量的配置。...is.na(Total_confirmed_cases)) -> page3 bind_rows(page1, page2, page3) %>% fill(continent) -> fulldf
,# Species > summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# A tibble...6.7 3 virginica 6.05# ℹ 1 more variable:# `sd(Sepal.Length)` 2：count统计某列的...unique值> count(test,Species) Species n1 setosa 22 versicolor 23 virginica 2四、dplyr处理关系数据将表连接...表所有记录semi_join> semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') x z1 b A2 e B3 f C5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join...10,20,30,40))> test2 test3 bind_rows
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