1 衍生字段函数 主要有两个函数，mutate()和transmute(）,两个函数在Python和R上使用方法相同，这两个函数本身有点区别：mutate()函数保留原来所有列，然后新增一列；transmute...2 条件函数 这里介绍3个条件函数，if_else()、case_when()、between()函数，Python包dfply和R包dplyr中都是这3个函数，在用法上有点细微差别，日常中使用最多...R语言实现 ##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为B, 1000-1500以下为C,1000以下为D diamonds %>% mutate(price_class = case_when...注意：case_when函数在Python和R语言中使用的时候有点区别，请留意。...注意：R语言中可以使用XXX_join(a，b，by)，Python中不可以使用。
❝本节来介绍一个用R语言绘制流程图的案例 ❞ 「代码链接」https://gist.github.com/AlbertRapp/438102c458fc8fbdffcb6feb76ff93f7 可以从网站直接获取...，如果你下载网速很慢，可以从文末直接获取 代码展示 加载R包 library(tidyverse) library(igraph) library(showtext) library(thematic)..., 'Yes_4', 'Yes_4', 'You\'re not a horse_4' ) 创建图形和布局 graph <- graph_from_data_frame(dat, directed...(xmin = x - box_width,xmax = x + box_width,ymin = case_when( str_detect(step, '(legs|reading|write)...(y = ifelse(s_e == "from", ymin, ymax)) %>% select(-c(ymin, ymax)) %>% mutate(x = case_when(s_e
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(tidyverse) # devtools::install_github('erocoar/ggpol') library(ggpol) 导入数据...计算每组的数量 ungroup() %>% # 解除分组 unite(col = "status_gender", gender, status, sep = "_") %>% # 将性别和选举状态合并成一个新的列...() %>% # 解除分组 mutate(status_label = case_when(status == "elected" ~ "elected",...(is.character, factor) # 将字符列转换为因子 构建数据用于在图形中添加空白区域 dummy_constituency = tibble(y = c(-max(results..., dir = "h", scales = "free", reverse_num = TRUE) + # 分面显示，根据性别标签分面 coord_flip() + # 翻转坐标轴，使选区显示在y
转换列：基础部分 您可以使用mutate（）函数创建新列。 mutate中的选项几乎是无穷无尽的：你可以对普通向量做任何事情，可以在mutate（）函数内完成。...mutate中的任何内容都可以是新列（通过赋予mutate新的列名），或者可以替换当前列（通过保持相同的列名）。 最简单的选项之一是基于其他列中的值的计算。...在这种情况下，您有一些选择：要么预先创建一个函数（如果它更长时间有用），或者通过将它包装在funs（）或波形符中来动态创建函数。...在动态创建函数时，通常需要一种方法来引用要替换的值：这是.符号。...在这些情况下，我们必须在给出round（）指令之前添加列需要为数字的条件，这可以使用mutate_if来完成。 通过使用mutate_if（），我们在管道中需要两个参数： 首先，它需要有关列的信息。
加载R包 library(tidyverse) library(ggbeeswarm) library(packcircles) library(ggtext) library(ggrepel) library...导入数据 df <- read_csv('data.csv') 数据清洗 cent_bee % group_by(gender) %>% arrange(-age) %>% mutate...theme_minimal() + theme(plot.background = element_rect(fill = "grey99", color = NA)) # 构建ggplot图形，将结果存储在pp...变量中 pp <- ggplot_build(p) # 从pp对象中提取数据，并创建一个新的数据框pp_df # 包含x, y坐标，半径r，以及cent_bee数据框中的其他相关列 pp_df <-...(x = x.x,y = y.x,color = case_when(place == "United States" ~ "#3B9AB2",
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节通过一个案例来介绍如何绘制多边形热图，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(RColorBrewer) 导入数据 scurvy % str_replace_all("_", " ") } 数据清洗 scurvy_long % # 将指定列中的字符串解析为数字...:fit_for_duty_d6, names_to = "symptom", values_to = "severity") %>% # 对处理和症状名称进行清洁和格式化 mutate(...(i = row_number()) # 为每一行添加一个行号 创建背景网格数据 rct <- expand.grid(x = 1:5 + 0.5, y = 1:6 + 0.5) 数据可视化 ggplot
「这份文档包含数百个数据可视化文档，是学习和提升技能的理想选择」。一次性付费，您就可以长期享受到持续更新的资源，有效地提升您的R语言应用能力。...Spearman相关性时遇到了问题，原因是数据中的某些变量（列）的观测值数量不足以进行相关性分析。...具体来说rcorr 函数要求每个变量至少有5个观测值来计算相关性。...= to) # 过滤掉权重为0的边和自环 创建图形 df_igraph <- graph_from_data_frame(edge_list, directed = FALSE) 提取边的权重 df.weight...<- E(df_igraph)$weight edge_attributes % mutate( color = case_when
df 中： df <- ncov$new() # 可以查看 df 所属的类 class(df) #> [1] "ncov" "R6" 可以看到 df 是一个 ncov 类，而这个类是基于 R6 类进行封装的...新冠病毒的传染能力：R0 前面已经介绍过 R0 的计算了，这里就不再介绍了。...% mutate( R0 = map_dbl(days, R0), date = ymd("2020-01-11"...>% mutate(date = ymd("2020-01-18") + days(index)) %>% ggplot(aes(x = date, y = R0)) + geom_ribbon...的变化和预测", x = "", y = TeX("R_0"), subtitle = TeX("R_0：表示平均有多少个健康的人被患者感染"), caption = "TidyFriday
在twitter上看见有人分享了一个图 image.png 热图展示不同国家历届足球世界杯的成绩，非常有意思，时间跨度是1982年到2018年，入选国家的标准是最少参加过四次世界杯，我们今天来重复一下这个图...推特上这个图还没有分享示例数据和代码，我们手动把数据整理下来，代码自己来写 部分示例数据截图 image.png 最开始整理数据是直接按照图中的图例文字来标注的，想了一下用数字替代可能会更快一点，数字在读入...country,names_to = "year") %>% mutate(`Best Achievement`=case_when( value == 1 ~ 'Not Present'...country,names_to = "year") %>% mutate(`Best Achievement`=case_when( value == 1 ~ 'Not Present'...country,names_to = "year") %>% mutate(`Best Achievement`=case_when( value == 1 ~ 'Not Present'
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。... 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。...Java 和在 R 里面安装 rJava 包。...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。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用ggraph包来绘制网络流程图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢 ❞ 结果图...加载R包 library(tidyverse) library(tidygraph) library(ggraph) library(ggtext) 导入数据 df <- read_csv("data.xls...(levels = case_when( node == "root" ~ 1, node %in% unique(df$category) ~ 2, node %in...) # 创建层级2的边 edges_level_2 % distinct(category, category_continent) %>% arrange(category,...category_continent) %>% select(from = category, to = category_continent) 创建颜色边 color_edges <- tibble
❝之前在一篇论文里面看到一张特殊的组合饼图感觉很不错，下面来构建数据进行复现，来看具体案例❞ 加载R包 library(tidyverse) library(scales) library(ggtext...taxonomy, into=c("domain","phylum","class","order","family","genus","species"),sep=";") %>% mutate_at...="") %>% count() %>% ungroup() %>% mutate(value=n/sum(n)) %>% arrange(desc(value)) %>% mutate(group...=case_when(value < 0.0088999644 ~ "others", TRUE ~ as.character(genus))) %>
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggflags」来给环状条形图添加地理图标注释，下面小编通过一个案例来进行展示，图形仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。。...❞ 加载R包 library(tidyverse) # install.packages("countrycode") library(countrycode) # devtools::install_github...<- read_csv("data.csv") 数据清洗 wins_by_cat % group_by(Nationality, Category) %>% # 按国籍和类别分组...(Nationality = case_when( # 修改国籍名称 Nationality == "United Kingdom" ~ "UK", Nationality == "United...(title = mean(c(start, end)), printname = case_when( Category == "Men" ~ "MEN",
FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。从一般数据科学的角度来看，FF 将 CAPM 的简单线性回归（我们有一个自变量）扩展到多元线性回归（我们有许多自变量）。...使用tempfile() 基础 R 中的 函数来创建一个名为 temp. 这是我们将放置压缩文件的地方。 temp <- tempfile() R 创建了一个名为的临时文件 temp 。...最后，我们只想要与我们的投资组合数据一致的 FF 因子数据，因此我们 在投资组合返回对象中 按 日期first() 和 last()日期filter()。...还将FF数据转换为十进制，并创建了一个名为R\_excess的新列，保存高于无风险利率的收益。...因此，市场因素在该模型中占主导地位，而其他两个因素的置信区间为零。 ---- 本文摘选《R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化》
，数据框新增一列 test <- mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test 2.4 连续步骤的不同方法...2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) #"-5"为删除第5列 x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50) #head()为取前...ifelse(,,) x = rnorm(3) x ifelse(x>0,"+","-") ★★★★★ifelse()+str_detect(),条件筛选的王炸组合...的标度在每个版面都可以变化### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把...") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists("douhua.txt") #某文件在工作目录下是否存在 file.remove
在twitter上看到一个图 image.png 配色很漂亮，代码和数据也是公开的，今天的推文来学习一下他的代码 代码来源的链接是 https://github.com/NearAndDistant/...data_science_with_r 这个链接还有很多其他的R语言ggplot2作图的例子，代码和数据都是公开的，大家自己有时间可以重复一下其中的代码 image.png 这个环形柱形图的代码是以shiny..." Level"), attribute = case_when(attribute == "Affectionate With Family" ~ "Affectionate...(id = row_number()) %>% ungroup() %>% #2 Pissaro #1 Signac mutate(fill = case_when(attribute == "...family = "serif") + theme_void() -> p2 image.png 最后来一个拼图 library(patchwork) p1+p2 image.png 示例数据和代码可以在公众号后台留言
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。...Transmutate（）：计算新列但删除现有变量。...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：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...my_data %>% mutate(sepal_by_petal_l = Sepal.Length/Petal.Length) transmute：通过删除现有变量来创建新变量，删除现有列，添加新列
str_length(x)length(x)# 字符的个数2.字符串拆分str_split(x," ") # 把42个字符 按照“空格”拆分成八个字符串class(str_split(x," ")) #确认是什么数据组合类型...duplicated(mm)] 提取没有重复的第一次出现的mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) new是新产生的列名新加之后...多次赋值，会产生多个中间的变量x1 = select(iris,-5)x2 = as.matrix(x1)x3 = head(x2,50)pheatmap::pheatmap(x3)2....else2， ifelse（，，ifelse）在ifelse里加一个ifelse补充 case_when练习题1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x：load("deg.Rdata...") #列出工作目录下以.R结尾的文件file.create("douhua.txt") #用代码创建文件file.exists("douhua.txt") #某文件在工作目录下是否存在file.remove
❝本周「VIP群」有个朋友询问下面这张图的绘制方法，需要对两组数据做统计分析并且只给差异显著的添加阴影背景，那么肯定是要全部通过代码来自动实现这些需求；即然观众老爷有需求那小编就来详细拆解一下这张图的代码...，下面来看具体案例 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) library(GGally) library(ggsci)...导入数据 df <- read_csv("easy_input.csv") ❝由于要根据显著性来添加阴影，因此就不能使用那些自动添加p值的函数，在此我们使用「rstatix」来进行统计分析得到p值结果...(y.position=10) ❝在得到P值的结果后由于我们的需求为只给「显著」的添加阴影，因此我们将p值的结果分为两类，并将p值结果与原始数据进行整合 ❞ 构建阴影填充分组 df2 ...,test %>% select(tissue,p.adj.signif) %>% mutate(group=case_when(p.adj.signif =="ns
「原文来自：dplyr 文档」 上一篇：「R」dplyr 列式计算 通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。...你可以在 rowwise() 中提供“标识符”变量，这些变量将在你调用 summarise() 的时候保留，因此它的行为类似于将变量传入 group_by()： df <- tibble(name =...z 的和，我们县创建一个行式数据框： rf % rowwise(id) 我们然后使用 mutate() 添加一个新的列，或者使用 summarise() 仅返回一个汇总列： rf %>...这可能会让人感到困惑，但我们确信这是最差的解决方案，特别是在错误消息中给出了提示。...dbl [20]> #> 3 rpois 以前 rowwise() rowwise() 也被质疑了很长一段时间，部分原因是我不明白有多少人需要通过本地能力来计算每一行的多个变量的摘要
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
