R:将"tidyr/tidyverse“语句转换为"dplyr”和"reshape2“ - 腾讯云开发者社区

背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...tidyr 与 dplyr 包是用 R 语言中用来处理各种数据整合分析的包，可以说是 R 数据整合的“瑞士军刀”，tidyr 包负责将数据重新整合，dplyr 包可以完成数据的排序，筛选，分类计算等都等操作...官网：https://www.tidyverse.org/ 一、tidyr 数据整理 tidyr 包用于将数据重新整合，替代之前的 reshape 和 reshape2 包，用于数据的重塑与聚合...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据长数据宽数据 1.3...melt 将数据转换为长数据，cast 重新调整变量。tidyr 数据转换也是类似的方法。

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R&Python Data Science 系列：数据处理(4）长宽格式数据转换

特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...()和gather()位于dfply库中； R中的dcast()和melt()位于reshape2包中；spread()、gather()、pivot_wide()和pivot_long()位于...tidyr包中，其中pivot_wide()和pivot_long()两个函数要求tidyr从0.8.3版本升级到1.0.0版本，才有这两个函数。...5 总结 Python中pandas库和dfply库中的函数都可以实现长宽格式数据相互转换；R语言中reshape2包和tidyr包中的函数都可以实现长宽格式数据之间相互转换，建议Python...中使用dfply库中函数，R中使用tidyr包中函数，因为key键和value值比较明确。

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Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...一载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...：可以指定哪些列聚到一列中（同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...这实际将原来gather后的结果还原为gather前, 结果与mtcars一样，只是各列的相互位置稍有调整。参考资料： Working_in_the_Tidyverse

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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...()，base()等，其中，base()是R语言内置包,无需安装。...数据处理是ggplot2绘图的基础，同时也是R语言中花费时间较多的工作之一，提高数据处理的效率能够很快的得到可靠美观的图片。 01 表格拼接 #构建数据框 ?...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 ? ?...#同时按照year和country两个变量分组操作 ? ? #只有根据country分组求year和value的均值 ? ? 04 表格排序 #将df_m数据框进行排序 ? ?

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【教你R语言】转换长宽格式表的落地方案

前言做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。...包实现长宽数据转换 ##长格式数据转换成宽格式数据library(reshape2)library(dplyr) dcast( data = data, user_no ~ message ##...包实现长宽数据转换 ##长格式数据转换成宽格式数据library(tidyr)library(dplyr)spread( data = data, key = "message", ##key键，原来表中字段...总结 R语言reshap2和tidyr包都可以实现长宽格式数据相互转换，相比较而言，更喜欢tidyr包中的实现方式，与Hive中类似，中间过渡map格式类型数据，key键和value值明确，结合sql...中map格式数据更容易理解R语言tidyr包中实现方式。

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tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

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。...library(tidyverse) #加载以下tidyverse中核心的packages: ggplot2：画图，可视化数据 dplyr：操控数据，过滤、排序等 tidyr：清理数据 readr：(.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...：数据整理 tidyr的两个主要函数是 gather()和 spread()。

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R入门？从Tidyverse学起！

tidyverse就是他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。...(画图，可视化数据) dplyr, for data manipulation. (操控数据，过滤、排序等) tidyr, for data tidying....管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...tidyr包 tidyr的两个主要函数是 gather() 和 spread() 。...统计：broom broom是一个用于数学建模的包，以回归分析为例，R中的各种回归分析往往不会返回一个整齐的data frame结果，而broom 则帮助我们直接将统计结果转化为data frame格式直接将统计结果转化为

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「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》《R 实战》其他推荐见.../geek-r-tutorial/base.html 内容：基础语法控制与循环结构函数与包数据读取和保存 read....字符处理 substr stringr包与正则表达式略微复杂，可以单独讲一次转换 tidyr Tidy 数据格式 ? ?...宽转长 pivot_longer, gather ?...文档和《R 语言编程指南》后几期主题本期未讲述的内容？？？

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

在R语言中，提供数据长宽转换的包主要有两个： reshape2::melt/dcast tidyr::gather/spread library("reshape2") library("tidyr")...转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...从以上代码的复杂度来看，reshape2内的两个函数melt\dcast和tidyr内的两个函数gather\spread相比，gather\spread这一对函数完胜，不愧是哈神的最新力作，tidyr...，tidyr包则围绕着转换过程中会变形的维度和度量来设定的。...R语言： reshape2::melt reshape2::dcast tidyr::gather tidyr::spread Python： pandas-melt pandas-pivot_table

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不同安装R语言的R包的方法

安装方式可以将单个包作为变量传输进入，也可以以向量模式传递多个包。...(c("tidyverse", "ggplot2", "dplyr", "tidyr"))# load packageslibrary("tidyverse")library("ggplot2")library...("dplyr")library("tidyr")这里不得不提的是另一个存放R包的网址bioconductor。...packages_CRAN <- c("tidyverse", "ggplot2", "dplyr", "tidyr")packages_biocond <- c("DESeq2", "gsva")InstallPackageFun...还有一个librarian包提供的shelf函数和p_load有类似的功能。

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R数据科学-2（tidyr）

R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。今天就介绍以下在数据清洗工作时，经常会遇到三个问题： `1....rename(new=Name) # Methods 2 data.frame(new = rep(df_c$Name,df_c$value)) image.png 参考 https://tidyr.tidyverse.org...https://github.com/tidyverse/tidyr Manipulating, analyzing and exporting data with tidyverse

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关于我只有基因和变异类型，还想做oncoplot（瀑布图）这件事！

一载入R包，数据 #加载R包 library(tidyverse) library(openxlsx) library(reshape2) library(ComplexHeatmap) #读取数据...就是长转宽，然后多种Exonic_Function的就用逗号分隔就行。...二数据转化长型，宽型互转的方式有很多，可以使用tidyr包的gather ，spread函数进行长宽互转Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）；也可以使用...reshape2包的melt 和 cast函数进行长宽互转数据处理|数据框重铸。...2.1 使用reshape2包的dcast函数 #尝试转化 dcast <- dcast(data, gene~ sample) head(dcast) 和想象的好像有点不一样，是不是有很多问号❓

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

TIDYVERSE Dplyr Arrange rows Dplyr Count the observations Dplyr Distinct keep unique rows Dplyr Join...that match a condition Tidyr Pivot Longer from wide Tidyr Pivot Wider from long Dplyr Arrange rows arrange...Dplyr Join two tables join 函数用于根据指定的键将两个数据框连接起来，可以根据共同的变量将数据框进行合并，支持多种连接操作，如内连接、左连接、右连接和外连接等。...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...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现

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数据处理 | R-tidyr包

介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...#载入所需的R包 library(dplyr) library(tidyr) #测试数据集 widedata <- data.frame(person=c('A','B','C'),grade=c(5,6,4...key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ......widesep person grade score 1 A 5 89 2 B 6 98 3 C 4 90 可见separate()函数和unite...grade score 1 A 5 89 2 B NA 98 3 C 4 NA 4 D 7 89 计算x的均值和中位数

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你不需要真的这个包，而仅仅是需要它里面的数据

实际上，这个包的的官方说明书也写的很清楚：http://research-pub.gene.com/IMvigor210CoreBiologies/ 因为这个包是旧版本的R和bioconductor时代创造的...", "corrplot", "DESeq2", "dplyr", "DT", "edgeR", "ggplot2", "limma", "lsmeans", "reshape2...repos options()$BioC_mirror 然后使用下面的代码，进行批量安装： list.of.packages <- c("shiny", "tidyr...", 'tidyverse', "clusterProfiler",...: R (>= 3.3), Biobase Imports: biomaRt, circlize, ComplexHeatmap, corrplot, DESeq, DESeq2, dplyr

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R||R语言基础（三）_R包

今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...) 2.管道操作 %>%（CTRL+SHIFT+M）加载任意一个tidyverse包都可以使用管道符号，啥是tidyverse包呢？...其核心包有ggplot、readr、tibble、purrr、 tidyr 、dplyr、ggplot、forcats 和stringr8个. 我们这里用的是dplyr包，因此可以使用管道。...() 简单合并（相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数）需要注意：bind_rows()将行连接起来，需要两个表格的列数相同；同理bind_cols()将列连接起来，需要两个表格的行数相同...经过这几期的R语言基础，你应该能够入门R了，渐渐的也要自己去学会看帮助文档，去搜报错，还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗？ ?

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用R画带ErrorBar的分组条形图

error_bar所需的数据： #（即下面的ymin=mean-sd和ymax=mean+sd语句）。...library(tidyr) library(dplyr) df_stat % gather(gene, value, -Group) %>% # 将"宽数据"转化为...error_bar所需的数据： #（即下面的ymin=mean-sd和ymax=mean+sd语句）。...(tidyr) library(dplyr) df_stat % gather(gene, value, -Group) %>% # 将"宽数据"转化为"长数据"...和ymax=mean+sd语句）。

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R语言学习--R for Data Science（一）

，如sum()，它可以将输入的参数相加求和；另外函数的格式是"函数名+()"，且都是英文字符，R代码是区分中英文字符和大小写的，任何字符格式的错误都会导致函数无法正常运行。...这篇文章开始需要的R包是tidyverse，这个R包涵盖了很多数据清洗和作图需要的小的R包，如readr，tidyr，dplyr，ggplot2等。...── ✓ ggplot2 3.3.5 ✓ purrr 0.3.4 ✓ tibble 3.1.4 ✓ dplyr 1.0.7 ✓ tidyr 1.1.3 ✓ stringr...() ── x dplyr::filter() masks stats::filter() x dplyr::lag() masks stats::lag() 可以看到加载了tidyverse中的子包...，conflicts显示的是其他包的同名函数被屏蔽，dplyr::mutate()这种输入方式可以表明mutate()函数是来自于dplyr包中的，而且当dplyr中的mutate()函数被其他R包的同名函数屏蔽时

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数据处理的R包

dplyr是一个强大的R包，用于处理，清理和汇总非结构化数据，使得R中的数据探索和数据操作变得简单快捷，也是出于Hadley Wickham之手。...教程，可以参考dplyr官方文档：https://www.rdocumentation.org/packages/dplyr 3.2.3 tidyr 在数据整合过程中，tidyr包主要用于处理dataframe...格式数据的整合，tidyr是同样也是出自 Hadley Wickham，常与dplyr包结合使用。...tidyr包主要涉及：gather（宽数据转为长数据），spread（长数据转为宽数据），separate（多列合并为一列）和unite（将一列分离为多列）（1）gather 使用gather()函数实现宽表转长表...教程，可以参考官方文档：https://tidyr.tidyverse.org/ 3.2.4 lubridate R语言的基础包中提供了两种类型的时间数据 Date类型，仅包括日期数据，它不包括时间和时区信息

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tidyHeatmap | 顶刊SCI热力图绘制工具，用它就对了~~

「tidyHeatmap」是一个基于R语言的绘制热力图工具，它能够用于快速绘制高质量的热力图，并且支持数据预处理和调整参数等功能。...tidyHeatmap可以帮助用户将复杂的数据进行可视化，以便更好地理解数据之间的关系。...另外，tidyHeatmap还支持使用其他R包中的函数进行数据预处理，例如dplyr、reshape2、tidyr等，使得数据预处理变得更加灵活和高效。...::mutate(act = activation) |> tidyr::nest(data = -sample) |> dplyr::mutate(size = rnorm(n(),...4,0.5)) |> dplyr::mutate(age = runif(n(), 50, 200)) |> tidyr::unnest(data) # Plot pasilla_plus

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tidyverse

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