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
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
R包是多个函数的集合,具有详细的说明和示例,学习生信R语言必学的原因是丰富的图表和biocductor的各种生信分析R包,包的使用是一通百通的,以dplyr为例,讲解一下R包
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
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。
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
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。
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
R包安装命令是install.packages(“包”)#安装的包存在于CRAN网站
6.简单合并:在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意,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
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
在进行园林绿化工程施工时,需要对树木、苗木进行养护,养护类别可分为浇水、施肥、打药、修剪等等。但由于苗木数量过多,很容易出现养护人员忘记对个别苗木进行养护的情况,并且纸质养护记录单填写起来耗费工时且难以保存,管理人员在进行数据汇总分析时也相当麻烦。
R包是多个函数的集合,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。
一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
还有一种像Linux一样直接修改R中的相当于Linux中的.bashrc/环境文件一样的R的环境文件.Rprofile即可
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源
为了保证可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,只需要运行这两行代码即可:
关于dplyr的基本操作我已经写过很多笔记了,不再赘述,这篇文章重点介绍 dplyr 的一个函数 do() 的用法。
为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,其实是可以在Rstudio中进行设置的,只需要运行这两行代码即可:
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习,因为R包之间的使用是相通的,掌握了一个,后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过,从这个入手,又能学习到新东西真不错。
(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
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
方法一:手动设置,Tools→Packages→Primary CRAN repository
===============================================
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。
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。
今天的内容在我刚看到的时候,觉得很难,看不懂每一步代码的意思,不知道是如何得到花花老师的结果的,但是在自己一步一步按照教程来进行操作,仔细比对前后的变化的时候,我对dplry包的使用有了更清晰的认识,这一部分内容需要自己多多练习,才能体会其中的含义。
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。
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
首先用file.edit()来编辑文件:file.edit('~/.Rprofile')
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
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。
2020年5月29日,dplyr迎来来大更新,作为大版本的更新,还是有必要进行学习一下
图像分割是计算机视觉和机器学习领域发展最快的领域之一,包括分类、分类与定位、目标检测、语义分割、实例分割和Panoptic分割。
install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)
安装命令是install.packages(“包”)(安装在CRAN里的包),或者BiocManager::install(“包”)(安装在Biocductor)即可安装对应的包。之前已经安装过dplyr包了,所以直接加载即可
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。
Dplyr是一个强大的R数据处理基础软件包,用于处理,清理和汇总非结构化数据。Dplyr函数处理速度比基本R函数快。 这是因为Dplyr函数是以计算有效的方式编写的。
2.select(),按列筛选,列名列号都可以.select(数据框,列号/列名)
输入代码install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)。
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量,以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间(大约 1 年)的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
教程:https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云