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R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换

，比如我们会记录下每个月每天每个空气指标的值，而每个月的天数不一定相等，所以就会出现第三列记录日期。...，包括月份和日期，都合并在了一起，标题行置于variable列，数值置于value列。...但是有的时候我们想知道每月里面每一天空气指标臭氧、太阳、风和温度的值，这个时候我们可以设置id.vars=c("")来去除指定的列，只将其他数据做变形。...用month + day ~ variable告诉dcast月份和日期是变量，转换成的长数据与原始数据除了变量列的序号不一样，其他都一致。...当我们转换数据并且每个单元格有多个值时，还需要使用fun.aggregate=告知dcast以什么方式重新组合数据，是平均值（mean）、中位数（median）还是总和（sum）。

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R包reshape2 |轻松实现长、宽数据表格转换

，比如我们会记录下每个月每天每个空气指标的值，而每个月的天数不一定相等，所以就会出现第三列记录日期。...，包括月份和日期，都合并在了一起，标题行置于variable列，数值置于value列。...但是有的时候我们想知道每月里面每一天空气指标臭氧、太阳、风和温度的值，这个时候我们可以设置id.vars=c("")来去除指定的列，只将其他数据做变形。...用month + day ~ variable告诉dcast月份和日期是变量，转换成的长数据与原始数据除了变量列的序号不一样，其他都一致。...当我们转换数据并且每个单元格有多个值时，还需要使用fun.aggregate=告知dcast以什么方式重新组合数据，是平均值（mean）、中位数（median）还是总和（sum）。

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R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现（二）

3.4 测试集的TFIDF指标 测试集的计算过程与训练集非常不一样，测试集的指标根据训练集的数据，直接调用即可。 （1）TF值跟训练集一样，添加一个辅助列，然后aggregate一下。...其中，data.table里的`dcast`函数比reshape2包里的`dcast`好用，尽管他们的参数都一样，但是很多人还是比较喜欢老朋友reshape2包,然而这一步需要大量的内存，本书在服务器上完成的...可参考博客：给R变个形 图4 4.2 训练集- 随机森林模型 随机森林模型不需要id项，通过row.names把id这一列放在R默认序号列，如图4中的第一列。...图5 形成了图5的矩阵，term中id、tf、df、idf、tfidf项为空值。之后通过dcast函数形成了随机森林所要的数据结构，来进行后续的分析。...图6 （2）测试集的随机森林建模 测试集建立随机森林模型，还是需要去除缺失值，然后重命名列名，因为模型不接受id这一行作为输入变量，输入的数据集一定要干净。 test <- test[!

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结，再加上刚好最近入门Python，这样在总结R语言的同时，对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异，每一个小节只讲一个小知识点，但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求...如若需要详细了解每一个函数的内部参数，还是需要自己查阅官方文档。 数据长宽转换是很常用的需求，特别是当是从Excel中导入的汇总表时，常常需要转换成一维表（长数据）才能提供给图表函数或者模型使用。...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")...reshape2中的dcast函数可以完成数据长转宽的需求： dcast( data=data1, #数据集名称 Name+Conpany~Year #x1+x2...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。

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R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。...； sep2 对于是list的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol 行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"...drop 设置成FALSE显示没有联合成功的行列 value.var 填充值的列，默认会猜测 现在我需要取数据DT的v1,v2两列相同的情况作为汇总的一类，对它们的v4值取平均，转换如下...key，x并不需要设置key； by.x,by.y 用来计算重叠的列名或者列号的矢量，by.x和by.y的最后两列都应该对应各自的(x,y的）start和end区间列，并且start列应该总是小于...； nomatch 不匹配时返回的值，强制转化整型 好了，写到这里写的都有点累了，再介绍最后一个函数，有时候我们需要了解你写的这个脚本运行所花费的时间，这个时候保存开始运行时间和结束运行时间

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文本情感分析：特征提取（TFIDF指标）&随机森林模型实现

：基于R的实战之旅》的情感分析章节。...3.4 测试集的TFIDF指标 测试集的计算过程与训练集非常不一样，测试集的指标根据训练集的数据，直接调用即可。 （1）TF值跟训练集一样，添加一个辅助列，然后aggregate一下。...图4 4.2 训练集- 随机森林模型 随机森林模型不需要id项，通过row.names把id这一列放在R默认序号列，如图4中的第一列。...图5 形成了图5的矩阵，term中id、tf、df、idf、tfidf项为空值。之后通过dcast函数形成了随机森林所要的数据结构，来进行后续的分析。...图6 （2）测试集的随机森林建模 测试集建立随机森林模型，还是需要去除缺失值，然后重命名列名，因为模型不接受id这一行作为输入变量，输入的数据集一定要干净。 test <- test[!

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玩转数据：长宽变换

数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。 它主要遵循两个准则： 1，每一列代表一个变量（属性）。 2，每一行代表一个观察值（对象）。...2，什么是长数据与宽数据 可以看出下图数据是一样的，长是行数的体现，宽是列数的体现，长宽是同数据的表现点在行列的不同，是长宽比较的结果。...长数据（指标类型）需要通过指标找到数值（小张，语文两个指标我们可以找到成绩 120）； 宽数据是一种笛卡尔积类型数据，是通过行列的交叉点得到数值（小张与语文的交叉点得到成绩 120）。...'科目', value.name = '成绩') #长变宽 long2short = dcast(short2long,班级+姓名~科目) 具体 dcast 的方法有汇总，求平均可以参考 R 官方文档...，基本可以满足我们大多数的数据处理需要，具体细节知识需要我们查看更多官方文档，相信你们遇到的问题文档中都有详细的解答。

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数据处理|数据框重铸

一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据 此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...(reshape2) 1.1 melt函数 （宽转长） id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 <-...所得到数据是month对应的day的记录数 1.2.3 聚合(aggregate)这些数据，比如取mean，median，sum。比如计算均值，通过na.rm = TRUE删除NA值。...= log(wind)}) 2.3 with 也可以使用with函数，该函数可以用于任何表达式的计算，但每次只能生成一个计算字段，最后还需要结合使用cbind函数 data3 <- cbind(data3...data,log(wind))) 2.4 transform函数 data4 <- transform(data,logwind = log(wind),day2 = day^2) 三 参考链接：R语言之数据重塑

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数据管理—reshape2包

我就在这里等你关注，不离不弃 ——A·May R-50T-50 「序 言 」 不知不觉，已经写了半百的R语言了，感觉等数据准备这个大阶段结束，有必要将数据理解和数据准备这两阶段进行下系统的融合，然后再重新看选模型和建模型的问题...可以理解为如果我在下面的实验中选择的识别变量X中存在两个值都是1，那么变量X就不可以作为识别变量，因为如果这样，即使可以进行融合，但是在进行重铸的时候就会发现重铸的数据是计数而不是数据值，这在问题2中有所体现...84案例有两个，我们需要额外的变量作为识别变量，或者重新选取一个，或者在id.vars中添加其他变量作为识别变量的组合。...同时，上述的情况也并非error，这恰恰是我们利用dcast进行计算的一个方法，如下，我们可以使用简单的sum函数，汇总不同AQI中五项指标的值。...我们可以就此输出一个文件，如下： 「结语 」 有小伙伴问，数据准备和数据管理有什么区别了，为什么在看文的时候会有不同的标题。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第三章 数据预处理 （下）

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...和stack()一样，melt()也有对应的函数用来还原数据:acast()用于数组，dcast()用于数据框，其中的参数formula是一个公式，左边的每个变量都会成为新数据集中的一列，右边的变量是因子...，其每个水平行在新数据集中成为一列，从而把长格式数据转换为短格式。

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不走寻常路的单细胞表达量矩阵读取

需要把每个样品都整理成为3个标准文件，文件名字和文件格式如下所示： 3个标准文件 所以很容易批量读取这样的文件，代码如下所示： dir='GSE201048_RAW/outputs/' samples...(ct,gene~cell) tmp[1:4,1:4] 可以看到，很多NA，其实就是单细胞转录组里面的0值，需要替换一下： > tmp[1:4,1:4] gene AAACCTGAGATGTGTA...0610009B14Rik NA NA NA > dim(tmp) [1] 21892 3664 这个时候我们可以借助于r编程语言里面的...reshape2包的dcast函数进行数据转换，在 R 语言中，reshape2 包提供了 dcast() 函数，用于将数据框从长格式（long format）转换为宽格式（wide format）。...长格式数据通常包含多行和少列，每行对应一个观察值，并且包含一个用于标识不同组的变量；而宽格式数据通常包含少行和多列，每行对应一个唯一的标识符，并且包含多个变量。

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能不能让R按行处理数据？

事实上，这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译，也会在其中增加一些相关知识点，相信掌握了这些问题，一定会对你的研究工作大有裨益。 1....事实上，data.table也整合了reshape中的cast和melt函数，并且将cast函数升级为dcast，感兴趣的小伙伴可以去研究一番。 在拉直数据后，接下来要做的工作就很简单了。...我们只要把数据按照fund_name分组，然后对每组求scale的均值。唯一需要注意的有两点。首先，别忘了mean中的na.rm = T参数，它能够让函数忽略缺失值。...其次，最后计算出的结果中会有NaN（not a number）值，产生这种情况是因为在计算均值中出现了0作为除数的情况，对此我们需要用!is.finite()将其排除。...本 期总结 本期大猫带领大家学习了如何在R中按照行进行处理。R的数据处理哲学是向量，是列，但这并不妨碍我们按照行进行处理，其中的关键，就在于运用 c() 函数把不同的向量拼接成一个向量。

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Q&A：在melt和dcast之间反复横跳

Q&A：在melt和dcast之间反复横跳 写在前面 各位水友大家好，自从上一次发布了改版的推文说明之后，大喵和村长收到了很多水友的问题，我们也对这些问题进行了回复，希望能对大家R语言的学习有所帮助，在此先谢谢各位的支持...这就是源于数据的横向与纵向记录规则不明确导致的，在两个方向都可能会存在缺失值。在进行宽表到长表的转化过程中，这样的缺失值同样会保留下来。因此要对数据进行该操作。...此外关于函数筛选的用法，这里不进行阐述，关于这内容的详细解读可参考R语言：以多列标准筛选特定行。 此外对variable这个变量进行了更改。...由于之后需要将长表变成宽表，因此需要对每一个姓名id的所有不同记录进行编号。可以发现经过melt之后的数据，编号依据是曾经的观测记录。现在数据的观测记录发生了改变，因此需要对观测记录进行重新编号。...总结 该问题最主要考察了对数据结构的理解，如何在记录规则混乱的情况下，进行数据结构化处理。长表和宽表之间的相互转换，有时会在数据清洗中用到，对melt和dcast两个函数的理解需要深入。

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「R」数据操作（三）：高效的data.table

接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数（即方括号内的第3个参数），它可以将数据按照by值进行分组，并对分组计算第2个参数。...(year = year(date))] } 这里我们使用.SD[[x]]提取x列的值，这跟通过名字从列表中提取成分或元素相同。...，而是使用market_data[, (columns) := list(...)]来动态设定列，其中columns是一个包含列名的字符向量，list(...)是每个列对应的值： price_cols...举例，我们现在需要对每个价格列调用na.locf()以去掉缺失值，先获取所有的价格列： cols = colnames(market_data) price_cols = cols[grep("^price

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python常用英语词汇（持续更新）

hacker 个人主页：hacker707的csdn博客 系列专栏：python 推荐一款模拟面试、刷题神器点击跳转进入网站 一直有人问我，自己英语不好能否学python,答案肯定是可以的，只需要记住下面这些词汇就行啦...参数 attribute属性 B == byte==字节、位组、位元组 bool布尔类型 Bug故障(虫子) break突破/跳出 C cmd/commond命令 close关闭 colum列...downloads下载 define定义 decode解码 depth深度 default默认 dict字典 difference差数 discord丢弃 del,delete删除 data数据...case忽略 大小写 inside内部 info信息 Infinite无穷 import导入 item项 intersection相交 insert插入 input输入 invalid无效...identifier名称/标识符 iterable可迭代对象 index索引 J K kwargs关键字参数 key键 L Local局部作用域 long长整形 == login==登录

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