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基础知识 | R语言数据分析之表格处理

R语言处理数据 在R中很多内置函数，用于数据框的基本操作，比如转换、分组、排序、拼接等，常见的函数有rbind()，cbind()，dplyr()，tidyr()，reshape2，tidyverse...02 表格融合 有时候，表格之间没有很好的保持一致，仅仅依靠rbind() 和cbind()函数直接拼接无法实现，当两个表之间有共同的列时，能够进行表格的融合，可以采用merge()函数。...merge()函数,合并数据框中的x和y的列名的向量，如果有些数据框y列名中没有数据，也会默认为是匹配x列名的数据。 #构建数据框 ? ?...>dm1<-merge(df1,df2,by="x",all=TRUE)#by是合并x和y共享列名中的向量，默认为两个表之间有共享的键列。如果y没有键列，则默认为x的键。...all=TRUE是x=TRUE,y=TRUE的简写 >dm2<-merge(df1,df3,by.x="x",by.y="f")#by.x与by.y是分别指左边数据框的匹配列，右边数据框的匹配列 >dm3

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数据处理小技巧：根据指定内容提取行

需求： 两个excel表格有共同的一列A，第一个表格数据少，第二个表格数据多，我现在想根据表1的A列将表2中包含A列的内容提取出来； 简单说就是提取表格中指定的行 数据 表1 ?...image.png 第一个参数是想要提取的字段 第二个参数是数据表2的范围 第三个参数是提取数据表2的哪一列 第四个参数是TRUE或者FALSE，是否精确匹配 第二种实现方法 python 的 pandas...语言 代码 df1<-read.table("clipboard",header=T) df1 df2<-read.table("clipboard",header=T) df2 df2[df2$cityname...$cityname%in%df1$cityname [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE > df2...300 168 5 苏州 450 547 6 上海 260 625 7 西安 750 758 自己之前一直没有搞明白R语言里如何根据指定内容提取行

1.1K10

fuzzyjoin实现模糊匹配连接

fuzzyjoin包是dplyr连接操作的变体，它可以支持模糊（匹配）连接，比如忽略单词之间的大小写，根据正则表达式进行连接，忽略单词的拼写错误等。...该包中的函数命名也很简单易懂，对于六个dplyr中join操作的每个变体，只要在前面加上统一的前缀即可，比如，根据正则表达式进行连接： regex_inner_join regex_left_join...4 BANaNa 2R5s df2 <- data.frame(a = c("aaB","AbA","orange","juice"), d = c("ss","...sub_misspellings中的misspelling列和words中的word列进行连接，正常情况下，由于misspelling列中都是拼错的单词，它是不可能连接起来的，但是stringdist_inner_join...可以根据单词之间的距离进行连接，达到忽略拼写错误的目的： joined % stringdist_inner_join(words, by = c(misspelling

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Pandas知识点-算术运算函数

() df1.pow(df2) 计算df1的df2次方，df1^df2 rpow() df1.rpow(df2) 计算df2的df1次方，df2^df1 在Pandas中，这些函数的用法和运算规则都相同...两个DataFrame相加，如果DataFrame的形状和对应的索引都一样，直接将对应位置(按行索引和列索引确定位置)的数据相加，得到一个新的DataFrame。 2....两个DataFrame相加，如果DataFrame的形状和索引不完全一样，只会将两个DataFrame中行索引和列索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个DataFrame的新DataFrame，在没有运算结果的位置填充空值...两个Series相加，如果形状和索引不完全一样，只会将行索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个Series的新Series，在没有运算结果的位置填充空值(NaN)。 ?...如果Series的索引与DataFrame的列索引相同，会将Series依次与DataFrame中的每一行数据进行运算，得到一个新的DataFrame。 2.

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R语言数据结构(三)数据框

例如： # 访问df1数据框中的第一行 df1[1, ] # name age gender # 1 Alice 20 F # 访问df2数据框中的"score"列 df2["score...例如： # 访问df1数据框中的第一行的值 df1[[1]] # [1] "Alice" "Bob" "Charlie" # 访问df2数据框中的"score"列的值 df2$score #...[1] 90 80 70 如果数据框中的元素是一个向量，可以在双方括号[[]]或者美元符号$后面加上方括号[]和相应的索引号来访问子元素。...例如： # 访问df1数据框中的第一列（一个向量）的第二个子元素 df1[[1]][2] # [1] "Bob" # 访问df2数据框中的"grade"列（一个向量）的第三个子元素 df2$grade...# 2 Bob FALSE 21 London 删除数据框 下面示例代码展示了如何使用负数索引和subset()函数在R语言中删除数据框中的行或列，并在每个操作后注释了相应的输出结果。

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灰太狼的数据世界（三）

比如说我们现在有这样一张表，那么把这张表做成dataframe，先把每一列都提取出来，然后将这些在列的数据都放到一个大的集合里，在这里我们使用字典。...在DataFrame中增加一列，我们可以直接给值来增加一列，就和python的字典里面添加元素是一样的： import pandas as pd import numpy as np val = np.arange...连接多个dataframe，这个就和数据库一样，可以联想一下数据库之间的表连接，在dataframe里面我们使用contact方法。...关于dataframe中的统计函数，这里就不多说什么了，具体已经在Serires那个章节中列详细出来了。具体可以参考以下方法。...） apply不仅可以适用于整个dataframe，也可以作用于行和列，如果想作用于行，可以添加参数axis=0，如果想作用于列，axis=1。

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Pandas merge用法解析（用Excel的数据为例子）

必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。...比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’'A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame，其中包含有关每行源的信息。...pd.merge(df1,df2,how='outer') 如果是用how=’outer’是取并集 可以看到两个10，一个是【2019010 鸠摩智】一个是【2019011 丁春秋】总共是11个数据

1.6K20

R语言ggplot2堆积柱形图添加误差线的简单小例子

最近有人在公众号后台留言问到这个问题，今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2)...df1 df1 %>% group_by(species) %>% mutate(new_col=cumsum(mean_value)) -> df2 df2$sex<-factor...，我将其写出到一个文件里，部分数据如下 image.png 我们只用到其中的三列 species 企鹅的种类 sex 企鹅的性别 bill_length_mm 企鹅嘴的长度 解释代码 用到的R语言包...df1 给数据集添加新的一列用来控制误差线的位置 df1 %>% group_by(species) %>% mutate(new_col=cumsum(mean_value)) ->...，这里就不用文字来解释了 今天的推文完整示例数据和代码可以在第二条推文的留言区获取（第二条推文是一个广告） 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和

3.3K20

从零开始的异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

数据框 data.frame 数据框 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 图片 新建和读取数据框 #新建和读取数据框 df1 <- data.frame...#取第二列 df1[c(1,3),1:2] # 取第一行和第三行以及第一列和第二列，注意逗号前后不同的向量，分别表示取得行和列！！！...增加一列 在$后面写一个不存在的列名表示增加一列 df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1",...,sort = T) #左连接，即新合并的数据框中，保留test1中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，sort表示按列排序 merge(test1,test3,by.x...='name',by.y = 'NAME', all.y = TRUE,sort = T)#右连接，即新合并的数据框中，保留test3中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，

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Pandas-8. 重建索引

重建索引会更改DataFrame的行列标签，以实现类似操作： 重新排序现有数据，以匹配一组新的标签 在没有标签数据的标签位置插入缺失（NA）标识 重建索引与其他对象对齐 重建一个对象的索引，轴被重建为和另一个对象相同...(7,3),columns=['col1','col2','col3']) df1 = df1.reindex_like(df2) 以上代码df1应该是3列10行，之后和df2对齐。...对齐操作列名应该匹配，无法对齐的列整列置为NAN。...填充时重新加注 reindex()可以添加参数method，指定填充方法： pad/ffill - 向前填充 bfill / backfill - 向后填充 nearest - 从最近的索引值填充...limit参数在重建索引时提供填充的控制，限制指定连续匹配的次数： df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3

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R语言计算两组数据变量之间的相关系数和P值的简单小例子~应用于lncRNA的trans-act

这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...=rnorm(10)) 计算相关系数和P值 library(correlation) correlation(data=df1,data2 = df2) 结果如下 ?...但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中的rcorr()函数 这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性， 这样的话可以先计算，...自定义函数将这个结果转换成一个四列的数据框格式 flattenCorrMatrix <- function(cormat, pmat) { ut <- upper.tri(cormat) data.frame...最后用变量名去匹配 lncRNA<-data.frame(gene_id=colnames(df1)) mRNA<-data.frame(gene_id=colnames(df2)) lncRNA mRNA

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数据科学 IPython 笔记本 7.10 组合数据集：合并和连接

合并的结果是一个新的DataFrame，它组合了两个输入的信息。 请注意，每列中的条目顺序不一定得到保留：在这种情况下，employee列的顺序在df1和df2之间有所不同。...另外，请记住，合并一般会丢弃索引，除了在索引合并的特殊情况下（参见left_index和right_index关键字，之后讨论）。 多对一连接 多对一连接中，两个键列中的一个包含重复条目。...指定合并键 我们已经看到了pd.merge()的默认行为：它在两个输入之间查找一个或多个匹配的列名，并将其用作键。但是，通常列名称不能很好地匹配，而pd.merge()提供了各种处理它的选项。...为连接指定集合运算 在前面的所有例子中，我们在执行连接时掩盖了一个重要的考虑因素：连接中使用的集合运算的类型。当一个值出现在一个键列而不出现在另一个键列中时，会出现此情况。...我们想要根据pop的state/region列和abbrevs的abbreviation列进行合并。我们将使用how ='outer'来确保没有数据因标签不匹配而被丢弃。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...为了合并两个DataFrame df1 和 df2 （其中 df1 包含 leftkey， 而 df2 包含 rightkey），请调用： ?...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 ： ?...为了防止这种情况，请添加一个附加参数join ='inner'，该参数 只会串联两个DataFrame共有的列。 ? 切记：在列表和字符串中，可以串联其他项。...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。

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