方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
R的数据结构是数据类型的封装方式,就是怎么把各种数据类型的数据组合起来,储存相同类型的数据的(同质的),储存不同类型的数据的(异质的),
这篇文章讲述的是R语言中关于数据框的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助!如果您有想学习的知识或建议,可以给作者留言~
本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件数据,并基于其中某一列数据的值,将这一数据处于指定范围的那一行加以复制,并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Michael Salmon 编译 | 颖子,江凡 几个月前,我从网站indeed.com上抓取了招聘信息相关数据。相信很多同学都跟我做过同样的事情,想要收集不同城市的各种职位信息,然后建立一个模型来预测它们的相对薪水。 然而在建立模型之前,我需要对抓取的信息进行初步的分析和清洗。本文将简要介绍我在清洗数据过程中使用的一些技巧。 在这个任务中,我使用了python和配套的库,包括pandas和numpy。 之前我已经成功地从美国不同的城市中抓取并保存了大量的招聘信息
约等于“表格”原因:数据框不是独立的文件,是二元内部的一个数据,电脑上可能并没有这样一个文件,不是在电脑上真实存在的文件;excel表格没有要求一列只有一种数据类型,而数据框要求一列只能有一种数据类型。
1)现在学“表格” 二维:二维有两个:(1)matix 矩阵 —— 二维,只允许一种数据类型。(2)data.frame 数据框—— 二维,每列只允许一种数据类型(列与列之间相不相同都行)。
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
可以说,选择性粘贴具有非凡的魔性,对复制来的数据进行各种各样的改造,我归纳了12大功能,最后一个你绝对不会。
修改行名和列名,其实就是修改向量,要修改全部行名就给全部赋值,如果要改一个列名就给取子集赋值。如:修改第二列的列名,就是修改【列名这个向量】的第二个元素
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4), change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3,-2,-4)) df1 ## gene change scor
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
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。
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
约等于表格:1.数据框不是一个具体文件,只是R语言内部的一个数据;2.数据框每一列只能有一种数据类型
初级统计函数 max() ,min() , mean() , median() ,var()方差 , sd()标准差 , sum()总和, length(x) # 长度(x中元素的个数), unique(x) #去重复(第一次出现不为重复,第二次出现为重复),duplicated(x)#检查重复值 , table(x) 重复值(因子)统计 ,sort(x) #排序 , dim() 查看行列数, nrow()查看行数,ncol() 查看列数
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。
数据类结构 数据类型 一维 vector 向量 数值、字符、逻辑都可;只有长度;只允许一种数据 二维 matrix 矩阵 向量二维化 只允许一种数据类型 二维 data.frame 数据框-二维,每列只允许一种数据类型 1.数据框来源 1)用代码新建 2)由已有数据转换或处理得到 3)读取表格文件 4)R语言内置数据 2.新建和读取数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),change = rep(c("up","down"),each = 2),
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。
坑:rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接,其实是对左边的数据框取子集
摘要:三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
matrix 矩阵-二维,只允许一种数据类型;data.frame数据框-二维,每列只允许一种数据类型。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的,专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据,且只针对折线图,我相信折线图才是最美的图表,在折线图中你能找到真正的数学之美,当前只针对生成网页类型可以截图使用,也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用,后期我会想办法针对视频自动演示进行研究,可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习,后面的文章我会写一些功能类的GUI工具,用于生成各类折线图,有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
内置数据多用于新手练习,eg:iris、volcano、letters、LETTERS
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析。
-(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;
在 VFP 9 中,数据分组有三个增强。 第一个增强,是当报表中有多个自左向右而不是自顶向下打印的字段时,VFP 把组标头放在哪里。图12展示了在以前版本中,报表引擎把组标头放在细节带区的行里;它(指组标头)占据了第一列,而细节带区的内容只好从第二列开始。第一列被保留给组标头带区,即使你把这个带区的高度设置为0也一样,而且这么做的话,第一列就会是空白的。另外,它的高度还是固定的——等于细节带区的高度——所以如果组标头带区的高度高于细节带区的高度,那么组标头对象还可能会掩盖住细节带区的第二行中的对象们。
(补充:一个向量是一排有序排列的元素,以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。c()意思是combine(),将不同元素组合为一个向量)
R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象,返回逻辑值。
Vector向量----一维 matrix矩阵----二维,只允许一种数据类型 data.frame数据框----二维,每列只允许一种数据类型 list列表----可装万物 图片 数据框来源: 图片 内置数据框 x=iris volcano View(volcano) ##表格视图 > class(volcano) ##数据框中包括哪些数据类型 [1] "matrix" "array" heatmap(volcano) ##热图 > letters [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
采用如下函数进行计算,其中x、y均为向量: mean(x) median(x) sd(x) var(x) cor(x, y) cov(x, y)
输入后会在Rstudio右上角框框Environment中显示,在控制台中输入x,回车后就会显示1+4的值,即5。
read.table(file"mingzi",sep="\t",header=T)
不想排版,心情也不好,但是这个知识点很重要,尤其是学习R语言的朋友,请仔细看~ 一直以来我都是随便看了点R的编程教程,因为我学了一点点C,所以还算有基础,现在基本上简单看看教程就能懂一门语言了,区别只是熟练度而已。R用得比较多,所以还算擅长,但是很多快捷应用的地方,我总是寄希望于到时候再查资料,所以没能用心的记住,这次花了点时间好好整理了一下R里面关于数据操作的重点,我想,以后再碰到类似的数据处理要求,应该很快能解决了把。 首先看看排序: 在R中,和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),or
each和times的区别是times输出的是abcdabcdabcd,each输出的是aaabbbcccddd
字典(Dictionary)是一种通过键(key)和项(item)(注:键和项是字典中的术语)存储唯一项的方法。它是一种基于唯一键存储数据的极好工具,它的强大之处在于可以使用键来存储和合并数据。
引用自微信公众号生信星球 小白 (1)R的赋值符号不是等号,而是<- (2)在Console 控制台输入命令,相当于Linux的命令行 #左侧控制台 (3)R的代码都是带括号的,括号必须是英文的。 (
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