这是本书最重要的一章，将涉及以下内容： 使用tidyr整理数据 使用dplyr处理数据 使用数据库 使用data.table处理数据 软件配置 library("tibble") library("tidyr...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...列改名 rename()，使用反引号‘`’包裹，允许R使用不规范的列名。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。
tibble 是一种简单数据框，相对于传统的data.frame做出了一些修改。tibble 包是tidyverse 的核心 R 包，其所提供的简单数据框更易于 在 tidyverse 中使用。...() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...> 1 abc 1 3.6 2 xyz 5 10 tibble可以在 tibble 中使用不符合语法的名称作为列名称。...但这样的变量，需要 使用反引号 ` 将它们括起来: > tb <- tibble( + `:)` = "smile", + ` ` = "space", + `...所以，当数据的列名不是很规范时，可以将data.frame换成tibble，同时tibble也可以在 ggplot2 和 dplyr 等其他 R 包中通过使用反引号调用这些变量。
使用tibble实现简单数据框 tibble是一种简单数据框，它对data.frame的功能进行了一些修改，更易于使用。...本文将介绍tidyverse的核心R包之一——tibble包 创建tibble 使用as_tibble()函数直接将数据转换成tibble形式。...通过tibble()函数使用一个向量来创建新 tibble。tibble() 会自动重复长度为 1 的输入，并可以使用刚刚创建的新变量。...1 2 #> 2 2 1 5 #> 3 3 1 10 #> 4 4 1 17 #> 5 5 1 26 可以在 tibble 中使用在 R 中不符合语法的名称作为列名称。...> #> 1 a 2 3.6 #> 2 b 1 8.5 对比tibble与data.frame 使用方法 tibble data.frame 打印 tibble只显示前 10 行结果，并且列也是适合屏幕的
既生 data.frame，何生 tibble？ tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。...tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...ggplot2 和 dplyr 等其他 R 包中使用这些变量，也需要使用反引号。...创建 tibble 的另一种方法是使用 tribble() 函数，tribble 是 transposed tibble（转置 tibble） 的缩写。
rownames(df), colnames(df)，返回行名与列名。 构建data frame 本质就是不同类型向量的排列组合。 首先构建vectors。...类型的类属依次为tbl_df, tbl, data.frame，用as_tibble()可以将一个数据框转换为tibble，或者直接通过tibble 像创建数据框般创建tibble 数据框： t.bp...R 会为每个独立的向量分配一个整数，创建一个value-label 对，value 对应向量中的元素，label 对应分配的数字。...R lists 一个R的列表包括了各种类型的变量，并将他们放置在同一个列表当中，这些变量可以是矩阵、向量、数据集，甚至是其他的列表。...test2 <- read.csv("excise.csv") # 3.使用函数，查看test2的列名。 colnames(test2) # 4.使用函数，查看test2的行数和列数。
names_to：一个字符向量，指定要根据存储在 cols 指定的数据的列名中的信息创建一个或多个新列。如果长度为 0，或者如果提供了 NULL，则不会创建任何列。...如果长度为 1，将创建一个包含 cols 指定的列名的列。如果长度>1，将创建多个列。在这种情况下，必须提供 names_sep 或 names_pattern 之一来指定如何拆分列名。...如果这些参数没有给您足够的控制权，请使用 pivot_longer_spec() 创建一个规范对象并根据需要手动处理。...names_ptypes, values_ptypes：（可选）列名-原型对的列表。或者，可以提供一个空原型，它将应用于所有列。...原型（或简称 ptype）是一个零长度向量（如 integer() 或 numeric()），它定义了向量的类型、类和属性。如果您想确认创建的列是您期望的类型，请使用这些参数。
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。...对于test而言，value就是上面创建的三个向量，如下： test_t <- enframe(test) tets_t # # A tibble: 3 x 2 # name value...# #1 norm #2 unif #3 pois tibble可以理解为是一种高级的data.frame...它的作用可和with类似，使用它后，管道后面的函数可以直接使用test_t的列名。 ggplot2后面的函数部分，x与y分别是对应name和value，最后绘图即可。...上面的图可以继续优化一下，如下： test_t %$% map2(name, value, function(x, y){ df <- as_tibble(y) #转换为tibble，列名为value
你用字符串向量来表示列名。 由用户指定列名和表达式，而你想要你的函数能够有aes()同样的方式执行非标准计算。...如果你已经像上面的例子一样事先知道了列名，你可以使用来自rlang[2]的代词.data指代你要使用的图层数据。...geom_bar(aes(x = .data$drv)) + coord_flip() } 如果你的列名是字符串向量（例如， col = "drv"），使用 .data[[col]]...对于上面的例子，函数可能是这样的： discrete_distr_data <- function(x) { tibble::tibble( value = names(x), probability...不应该停止你创建自己的函数可视化对象！ 创建一个新的主题 当创建一个新的主题时，从已有主题出发总是好的实践（例如，theme_grey()），然后使用%+replace%替换需要该包的元素。
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。...02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame...，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...tibble对data.frame做了重新的设定： tibble，不关心输入类型，可存储任意类型，包括list类型 tibble，没有行名设置 row.names tibble，支持任意的列名 tibble...”, fill = “warn”, …) #data：为数据框 #col：需要被拆分的列 #into：新建的列名，为字符串向量 #sep：被拆分列的分隔符 #remove：是否删除被分割的列 widesep
其他包含注释、表格元素风格以及文本转换的特征用于更好更清楚地表达主题。 使用简单的表格展示gt基础 让我们使用一个R datasets包中不是很流行的数据集islands：它是一个命名向量。...我们使用dplyr根据它准备一个tibble： # 获取世界10个最大的大陆 islands_tbl <- dplyr::tibble( name = names(islands),...它们每一个都可以（1）提供一个行名或列名的向量（2）1个行索引/列索引的向量（3）包含在vars()函数中的裸列名（4）选择帮助函数starts_with()、ends_with()、contains(...针对行，我们可以使用以列名为变量的条件语句（例如size > 15000）。 这里有一个如何添加脚注的简单例子。...R. (1977) *Interactive Data Analysis*.
回顾 单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 学习目标 了解R言语使用的各种数据类型和数据结构 在R中使用函数并了解如何获取有关参数的帮助 使用dplyr包中的管道...(%>%) 了解ggplot2用于绘图的语法 配置 创建一个新的项目目录 创建一个名为R_refresher项目 创建一个名为reviewing_R.R 项目目录中创建data和figures的文件夹...1library(tidyverse) 2counts <- read.csv("data/raw_counts_mouseKO.txt") 3class(counts) 4str(counts) 创建向量...>%创建meta对象的tibble 并将其命名为meta_tb（确保不会丢失行名！）...让我们创建一个包含count和metadata的数据列表，为后续分析做准备。 使用meta和count对象创建名为project1的列表，并从两个数据框之一中提取所有样本名称创建一个新向量。
另外，该包作者将表格相关的包做了个汇总，我也把它更新到了本文的下方。本文应当可以成为读者使用 R 构建表格的一大入口，值得点赞收藏。 RStudio 提供了出版级的表格解决方案gt包。...使用简单的表格展示gt基础 让我们使用一个R datasets包中不是很流行的数据集islands：它是一个命名向量。...我们使用dplyr根据它准备一个tibble： # 获取世界10个最大的大陆 islands_tbl <- dplyr::tibble( name = names(islands),...它们每一个都可以（1）提供一个行名或列名的向量（2）1个行索引/列索引的向量（3）包含在vars()函数中的裸列名（4）选择帮助函数starts_with()、ends_with()、contains(...针对行，我们可以使用以列名为变量的条件语句（例如size > 15000）。 这里有一个如何添加脚注的简单例子。
参考：李东风老师的R 语言实战 1. tidyverse 系统简介 假设数据以 tibble 格式保存。...按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名 如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...对于即将合并的新列，需要使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...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。
2020年，开封 《R 数据科学》R for data science，系统学习R 数据处理。...--R for Data Science ? 数据导入和数据整理较乏味和无聊，很容易从入门到放弃！从数据转换和可视化开始，容易看到成果，保持学习的动力。...此时可以基于变量名，使用select() 函数快速生成一个有用的变量子集。 二 以列之名 2.1 选择对应名称列 使用select()直接选择列名称所对应的列。...如果列名模式不相似，使用matches()选择对应正则表达式的列。...2）创建函数替换 如果输入文件的列名较混乱，根据需求逐步替换。
R语言解法 # R中没有字典概念，故直接创建dataframe/tibble #> 第一种 df <- data.frame( "grammer" = c("Python","C","Java","...df %>% tibble::column_to_rownames('createTime') 42 数据创建 题目：生成一个和df长度相同的随机数dataframe 难度：⭐⭐ R解法 df1...R解法 df %>% ggplot(aes(`涨跌幅(%)`)) + geom_histogram(bins=30) 61 数据创建 题目：以data的列名创建一个dataframe 难度：⭐⭐...0, 99, 5)") 84 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个指定分布(如标准正态分布)的数 R语言解法 df3 <- as.data.frame...R语言解法 tibble(data = str_glue('{round(df$data * 100,2)}%')) 106 数据查找 题目：查找上一题数据中第3大值的行号 难度：⭐⭐⭐ R语言解法
但是另外一台电脑在低版本的R中，3.1好像需要加装tibble 1.0，并且尝试了还是用不来，报错： tibble1.1 is required but 1.0 is available 会让你check...RStudio现在集成支持Spark和sparklyr包，主要工具如下： 1.创建和管理Spark连接 2.浏览表和Spark数据框的列 3.预览Spark数据框的前1000行 一旦安装好sparklyr...这个面板包括一个新的连接，可以用于本地或者远程spark实例连接。 ? 连接成功后，你可以看淡Spark集群中的数据表。 ? 使用RStudio浏览Spark数据框中的数据。 ?...分析结果还有个Data页，点开来是个调用树，展示了各个函数调用的花费情况(仍然是内存及时间)。...但是有些字段明明是数字却被显示成了字符串，可以直接在列名的下拉框里进行修正。（来源公众号：子豹）
该部分学习内容来自《R for Data Science》。 在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。...nycflights13 我们将使用nycflights13::flights来探索dplyr包基本的数据操作动词。该数据集包含2013年336,776次航班起飞数据，来自美国交通统计局。...输出显示不同的原因是这个数据集是一个Tibble。Tibbles都是数据框data.frame，但经过改良以便于更好（在tidyverse生态中）工作。...你可能已经注意到每个列名下面有三到四个字母的缩写。...它们描述了每个变量的类型： int代表整数 dbl代表浮点数或者实数 chr代表字符向量或者字符串 dttm代表日期-时间 还有其他三种数据类型在本部分不会使用到，但后续我们会接触： lgl代表逻辑向量
同时也出了一本《R for Data Science》，这本书里面也详细介绍了tidyverse的使用方法，这本书的电子版获取方式见本文末尾。...数据操作速度会更快 如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...总结 初学者从tidyverse 入门是一个不错的使用R的切入方式，它提供了一整套data science的工具，而且还特别好用。...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
R包：R包R包，R语言函数打的包图片* *************镜像设置不优解：菜单栏-Tools-Packages-Primary CRAN repository-选择国内镜像PLUS：options...6.4## 101 6.3## 102 5.8按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)#取列名为Petal.Length...* %in% 判断前面一个向量内的元素是否在后面一个向量中## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species# 取## 1...值unique ：唯一值，在数据源只出现了一次，而删除重复项是对出现多次的数据只保留一个count(test,Species)# A tibble: 3 x 2Species n1 setosa...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test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40
# R中没有字典概念，故直接创建dataframe/tibble #> 第一种 df <- data.frame( "grammer" = c("Python","C","Java","GO",NA...61 数据创建 题目：以data的列名创建一个dataframe 难度：⭐⭐ Python解法 temp = pd.DataFrame(columns = df.columns.to_list()) R...) }) %>% as.data.frame(.) %>% dplyr::rename(`0` = V1) 83 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy...(seq(0,99,5)) %>% dplyr::rename(`0` = "seq(0, 99, 5)") 84 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy...Python解法 df.style.format({'data': '{0:.2%}'.format}) R语言解法 tibble(data = str_glue('{round(df$data * 100,2
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