dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
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。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
上面的例子summary的变量是disp,分组变量是cyl和am,使用三个点这里传递了任意个参数
今天遇到一个分组求均值的问题,愣是看不出问题出在哪了,大家帮我看看文末的代码是哪里出问题了,或者留言说一下自己分组求均值在R语言里是如何实现的。
这么久以来,这是我最喜欢的一个R脚本,解决了我一直以来函数编写的问题,以前都是使用eval(parse(text=“代码字符串”))来实现自定义函数的传递功能,另外R for data science,这本书贵不贵?,想买一本看看。
在现实生活中我们经常会遇到非常多需要分组汇总的情况,单个的汇总价值不大,只有分组之后,才能看出差异,才能表现出数据的价值。
最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算(操作)。
有5个基础的函数: - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus)
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
代码来自《r-data-science-quick-reference-master》的内容。
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
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
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
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
dplyr的函数由于使用tidy evaluation(R中的一种非标准执行(NSE)实现方式)的方法,可以使得其具有更好的易用性:变量不需要绝对引用和引号包裹。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
这个问题是数据分析的一个基本问题:成本函数。作为分析人员,我们之所以对航班延误感兴趣,是因为对乘客来说代价高昂。在许多情况下,到达延迟更重要。在大多数情况下,迟到对乘客来说成本更高,因为这可能会打乱其下一阶段的旅行,例如转机或预定的会议。如果出发在不影响到达时间的情况下延迟,则此延迟不会影响计划,也不会影响旅行总时间。如果在飞机上狭窄的范围内花费更少的时间,如果这种延迟时间仍然花在跑道上的狭窄范围内,那么这种延迟可能是有益的。
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。
之前写过一篇博文(汇总统计?一个函数全部搞定!),介绍R中编写一个函数,进行汇总统计。效果很不错。今天用tidyverse包实现一下,多角度尝试,然后尝试中学习。
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
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。
data_frame() is a better way than data.frame() for creating data frames. Benefits of data_frame():
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
为了一劳永逸地完成镜像配置,我们需要在将镜像链接设置在R的初始配置文件.Rprofile里。
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。
install.packages()/BiocManager::install()
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
虽然与summarize()函数结合起来使用是最有效的,但分组也可以与mutate()和filter()函数结合,以完成非常便捷的操作。示例如下:
dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all,用法更加灵活,初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂,用习惯后真是利器!
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"
方法一:手动设置,Tools→Packages→Primary CRAN repository
BiocManager::install(“包”)(R包来自Bioconductor)
(library() : library(package)将加载名为package的命名空间,并添加到包的搜索列表中。加载前对搜索列表进行检查并更新,如果package不存在则报错,如果之前已加载package,则不会重复加载。如没有参数package即library(),则列出lib.loc指定的库中的所有可用包。library(help=package)将返回package的基本信息。
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
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:
首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件;然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码
首先用file.edit()来编辑文件:file.edit('~/.Rprofile')
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。
R语言里的dplyr这个包group_by()函数加上summarise()函数分组计算方差均值等非常好用。比如一组数据
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
R包安装命令是install.packages(“包”)#安装的包存在于CRAN网站
管道符在Rstudio中快捷键是Ctrl + Shift + M,打印出来是%/%,它可以将前面的结果传递到后面作为参数
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。
这里用到 group_by()和 summarise()函数。一个简单的小例子理解这两个函数的用法
(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
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