函数用于对数据框按照指定变量进行排序，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列，帮助用户重新整理数据框中的观测顺序。...Dplyr Join with one varibale 同上。区别在于只用一个变量连接两个表。...Dplyr Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名，能够快速修改变量的名称，使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理
数据选取与简单操作： which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包 利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行...(airquality, Day == 1, select = -Temp) subset(airquality, select = Ozone:Wind) 三、数据纵横加总 R使用rowSums函数对行求和...，使用colSums函数对列求和。...（do.call用法） 关于do.call其他用法（R语言 函数do.call()使用 ） 有一个list，想把里面的所有元素相加求和。
于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。 data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式。...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。....SDcols常于.SD用在一起，他可以指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集。...2016-11-28补充： 留言区大神给了一个比较好的选中列的方式，其中主要就是对with的使用： data.table取列时，可以用data[,1,with=FALSE]取data的第一列
熟悉界面：打开Excel并熟悉其界面，包括菜单栏、工具栏、功能区等。 掌握基本操作：学习如何插入、删除行/列，重命名工作表，以及基本的数据输入。...以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...图表 插入图表：根据数据快速创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表：调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列：将一列数据根据分隔符分成多列。...在R编程语言中 处理表格数据通常依赖于dplyr和tidyr这样的包，它们提供了强大的数据操作功能。以下是一些基础操作在R中的实现方式，以及一个实战案例。
2 或者： > apply(df, 2, function(v) sum(is.na(v))) col1 col2 col3 1 1 2 关于apply的说明 apply对一行或者一列是按照向量来处理的...其实apply是将每一行当作一个向量来处理的。因为第三列是字符型，所以当一行中只要有一个值是字符型，其他数值型的值都会被自动转换为字符型。...dplyr包 最近用dplyr包的次数比较多，虽然还不是很熟练，但已经感到用它的好处了。除了代码变简洁之外，最大的好处就是灵活。...我们经常要对一个数据集做多步处理，如果用基础包里的功能也能实现，但是一旦需要调整处理的先后顺序，那就很麻烦，通常需要进行很大的改动。但是如果用dplyr包就可以轻松很多。...按行合并list中的向量 用dplyr包中的bind_rows函数实现 > lis <- list( + a=1:5, + b=2:6, + d=3:7 + ) > library(dplyr
这一部分是笔者毕业论文中的对Nguyen的基因集分析方法评估的R语言复现。 前面的准备过程可见其他的帖子。...library(dplyr) #包含对dataframe数据的函数 load("/Users/narcissus/Desktop/bioinfomatics/Data/HealthPool_20824...KEGG基因集，使用具体方法得到该基因集的p值列表（总共进行2000次） GSVA_adjust(exprSet) } # 每一次循环都会产生一个列向量(基因集数量*1)，通过foreach...中的cbind参数将2000个列向量拼接在一起。...得到所有基因集的p值分布数据之后，进行偏性的评估。
根据条件过滤数据） arrange: reorders rows according to some conditions （根据某一列的数据对行排序） select: selects a subset...2. select 只保留Species 和 Sepal.Length 这两列 ? 除了Species以外，其他的列都保留 ?...3. mutate 增加一列，列名为Sepal.Area，值为width和length相乘，然后不保留原来的Sepal.Length 和 Sepal.Width两列 ?...利用summarise可以指定统计的列，或者统计方式（求方差，求和等），最后得到的结果形成一个新的数据。 ?...下面是broom对 fit 格式化之后的结果，可以看到是一个方便读取的data frame格式。 ?
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。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。...忽略最后一个即表示选择倒数第二个。 2.6 arrange 按照数据框里的某列或某几列，对所有行进行排序。可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。...其他还有几个变形： summarize_if 对列筛选，进行汇总： d.cancer %>% summarise_if( is.numeric, list(avg = ~mean(.), std = ~
dplyr_newversion sunqi 2020/6/9 ##概述 dplyr下篇 library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following...objects are masked from 'package:base': ## ## intersect, setdiff, setequal, union rowwise 按照行的形式，对行进行操作...# 按照行实现两列的行求和 iris[,1:4] %>% rowwise() %>% mutate(total = sum(c(Sepal.Length, Sepal.Width))) %>%...可以实现的不止是求和的功能 批量建模 # 为iris建立id iris$id <- rownames(iris) # 按照id进行合并求和 iris %>% rowwise(id) %>% summarise...## 6 setosa 5.4 3.9 1.7 0.4 6 summarise() 返回汇总结果 # 求百分位数，最终的结果为一个长数据的格式
；刚开始会用基础字符串处理，看到stringr包就面临着技能工具更新的问题…… 太多的选择，让人眼花缭乱，我自己也遇到过这种困惑，为了避免注意力分散，我的做法是先做可能性罗列——罗列一个可以实现同类功能的所有工具清单并做一套功能卡...然后根据自己掌握的现状选择最熟练的一套，随着时间的推移慢慢发现现有工具组合的不足，开始尝试往更加高效、简介的工具迁移，这样以需求为推动力的技能升级和迁移更为彻底和明确。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....以上语法加入了新的参数.SDcols和.SD,咋一看摸不着头脑，其实是在按照carrier,origin,dest三个维度分组的基础上，对每个子块特定列进行均值运算。...SD, mean)则将各个子块的对应列应用于均值运算，并返回最终的列表。
3.函数后面跟括号，括号里第一个参数是都数据框名 4.字符串要加双引号，行名和列名不用加，其他单元格（姑且这么叫了）里出现的字符串要加。...新建一个数据框并赋值给bioplanet这个变量（赋值符号<-还记得嘛）括号里是“列名”=列值，这里列名要加双引号。这里涉及的几个给列填充数值的函数有 rep，重复，括号中填要重复的字符和重复次数。...就是某些单元格有空值的情况。 三种处理方式：删除整行，根据上下文（瞎）蒙一个，同一列的空值填上同一个数。 ?...二、Dplyr能实现的小动作 1.arrange 排序 按某一/两列值的大小，按照升/降对行排序。...") 两种办法拼起来~ 一个是R自带的rbind，一个是dplyr里的bind_rows 按行拼接时，列数、列名需要一致 rbind(frame1,frame4)# frame1 %>%bind_rows
x = xtabs(air.hole ~ chemical + repeats, data = a1) #xtabs（forula，data）根据一个公式和一个矩阵或数据框创建一个N维列联表； #波浪号...duplicated(a1$Species) #duplicated函数是一个可以用来解决向量或者数据框重复值的函数，它会返回一个TRUE或FALSE的向量，以标注该索引所对应的值是否是前面数据所重复的值...#数据排序 a2[order(a2$Sepal.Length), ] dplyr::arrange(a2, Sepal.Length) #对a2数据中Sepal.Length升序排序 ?...；fun.aggregate：聚集函数，如 mean、median、sum；示例 为对行和列进行求平均数；margins=T，加上后显示平均数这一列和行，不加不显示 d2.1 = reshape(data..." = "Journal")) #merge 函数类似于 Excel 中的 Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列
(4)arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序 arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length))...数据框是R语言中类似于表格的二维数组结构，每一列包含了一个变量的值，每一行包含了每个变量的一个值集。...by = "x" 指定了连接的基础是哪一列。这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。...by = 'x'：指定要根据哪个列进行匹配。在这里，使用列x来进行匹配。 结果将是一个新的数据框，其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行，而不包含在test2中找不到匹配项的行。...by = 'x'：指定要根据哪个列进行匹配。在这里，使用列x来进行匹配。 结果将是一个新的数据框，其中包含了test2中那些在test1中找不到匹配项的行。
data 和 results 文件夹，并提供了一个快速创建并设定工作目录的 function。..., 因此更换思路为按行名分组求和后合并矩阵, 缺失值以 Na 填充....miRNA_region 列分组，将其他列相加 summarized_data % group_by(miRNA_region) %>% summarise_all...%>% # select(miRNA_region) %>% # column_to_rownames(var = "miRNA_region") # # 将其他列添加到最终数据框中...这里的值是对所有成熟体miRNA求和的结果。
x2相等的逻辑值向量； -（3）可以用来做“根据逻辑值提取x的子集”； str_detect(x2,"h") #判断x的每个字符串含不含有某个字母或者多个字母的组合； str_starts(x2,"T...：安装R包的满分操作——根据一个包是否已安装来决定要不要安装这个包； if(!...require(tidyr)) install.packages('tidyr') #根据一个包是否library成功来决定要不要安装这个包 练习7-1 图片 # 1.读取group.csv，从第二列中提取圈出来的信息...-（3）yes：逻辑值为TRUE时的返回值 -（4）no：逻辑值为FALSE时的返回值 -（5）支持单个的逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量 -（6）相当于对向量的每个元素逐个进行判断，然后对判断结果...a、b两列的值，按照以下条件生成向量x： #a< -1 且b<0.05,则x对应的值为down； #a>1 且b<0.05,则x对应的值为up； #其他情况，x对应的值为no； #统计up、down、no
这种增长将持续到2018年，并迫使许多企业领导者评估和发展他们的IT基础设施。 但是，对IT战略的改变不能掉以轻心，组织必须进行一些自我反省，以确保这是他们的正确举措。...根据组织的性质，在云端操作可能是保持其竞争力的必要条件，或者它可能更多是缓慢谨慎采用的趋势。例如，政府、医疗保健、金融服务等受监管的行业领域应追求云采用，但必须采取更有条理的方法来保持合规性。...然而，技术和零售等行业服务于客户的期望值较高，受法律法规较少的约束，采用云计算升级成为一个不那么让人紧张的项目。 关于云迁移有很多讨论，无疑使商界领袖感受到采用云计算的压力。...但行业领导者处于领先地位是有原因的，他们承担风险，并做出了具有前瞻性的决定。而其他的企业可以通过模仿他们形成自己的策略。早期的采用者是为未来设定场景的领导者。...在这里给出的一个例子是，当技术决策合理化时，就像两列列车并行运行，一列火车停下来，乘客开始从这列火车走出，进入另一列火车。如果另一列列车似乎也将前往相同的目的地，为什么他们会这样做?
")library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] #dplyr五个基础函数library(dplyr)创建一个示例数据框...6:10)使用mutate()函数创建新的变量data <- mutate(data, z = x + y)输出结果print(data)select()筛选filter()筛选arrange()按列排序排序...例如，当两个数据框中存在重复的列名时，inner_join()会自动为其中一个数据框的重复列名添加后缀以区分，而merge()函数则不会自动处理，需要手动指定后缀。...总体而言，inner_join()函数提供了更为简洁和易读的语法，适用于在数据处理中的大多数情况，但是如果你更熟悉基础R的函数或者需要与基础R的其他函数进行交互，那么merge()函数也是一个很好的选择...合并行与合并列在相当于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
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。...(dplyr) 二、首先创建示例数据框 仍直接使用内置数据集iris，并简化 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 三、dplyr基础函数 1、filter()筛选行...Petal.Length, Petal.Width) vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width") select(test, one_of(vars)) 3、arrange() 按某1列或某几列对整个表格进行排序...arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小 对列进行排序，升序 sorted_data...(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length count统计某列的unique值 count(test,Species) 6、dplyr处理关系数据 即将2个表进行连接 test1
=================== 这一篇主要介绍如何通过一个或多个列（即变量）的值对数据中的行进行重新排序。...您将学习如何轻松地： 使用R函数arrange（）[dplyr包]按升序（从低到高）进行排序 使用arrange（）结合函数desc（）[dplyr package]以降序（从高到低）对行进行排序 library...dplyr函数arrange（）可用于通过一个或多个变量对行重新排序（或排序）。...按Sepal.Length按升序重新排序行 #根据Sepal.Length值排序（升序） my_data %>% arrange(Sepal.Length) #根据Sepal.Length值排序（降序）.../Sepal.Width值排序（升序） my_data %>% arrange(Sepal.Length, Sepal.Width) 使用dplyr :: rename（）重命名列 将列Sepal.Length
MARGIN=c(1,2)：对行和列都进行操作 FUN内置的函数有mean（平均值）、medium（中位数）、sum（求和）、min（最小值）、max（最大值），当然还包括自定义函数 > library...，语法如下： gather(data, key, value, na.rm = FALSE,···) data：需要被转换的宽形表 key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量...绘图 geom_bar函数里的stat参数表示对样本点做统计的方式，默认为identity，表示一个x对应一个y，同时还可以是bin，表示一个x对应落到该x的样本数。...（3）折线图 使用ggplot函数和geom_line函数，并分别指定一个变量映射给x和y > ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand)) + geom_line() + geom_point...（4）地图 使用maps包绘制的地图与其他ggplot2图形的结合变得十分方便。
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