dplyr -如何重新编码到NA？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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数据清洗与管理之dplyr、tidyr

本期回顾 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲本期目录 0 二维数组行列引用 1 创建新变量 2 变量重新编码 3 变量重新命名 4...可用于将连续数据编码为分组数据，或者替代异常值等在R中重新编码数据常用逻辑运算符，通过TRUE/FALSE等返回值，确定编码的位置。...> df <- iris #将Petal.Length列等于1.4的位置重新编码为“” > df$Petal.Length[df$Petal.Length == 1.4] <- "" > head(...") [1] "omit" 5 dplyr包的下述五个函数用法【高级数据管理包】 # install.packages("dplyr") library(dplyr) #使用datasets包中的mtcars...key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <- data.frame(person=c('Alex

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

网络上充斥的是data.table很好，很棒，性能棒之类的，但是从我实际使用来看，就得泼个水，网上博客都是拿一些简单的案例数据，但是实际数据结构很复杂的情况下，批量操作对于data.table编码来说，...(sum(Ozone,na.rm=T),sd(Ozone,na.rm=T))] #求和、求标准差操作 DT[,list(MySum=sum(v),...nomatch用来设置未匹配到的数据如何处理，nomatch=0则认为未匹配到的删除。 melt用来设置是否都显示匹配内容。...，默认为NA，也能设定为0。...，如何循环提取、操作data.table中的列？

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「R」数据操作（五）：dplyr 介绍与数据过滤

这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集（2013）。准备这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。...## lag(): dplyr, stats 注意一下你导入tidyverse包时给出的冲突信息（Conflicts），它告诉你dplyr覆盖了R基础包中的函数。...你可能已经注意到每个列名下面有三到四个字母的缩写。...基础这部分我们学习5个关键的dplyr函数，它可以让我们解决遇到的大部分数据操作问题：根据值选择观察（记录），filter() 对行重新排序，arrange() 根据名字选择变量，select()...NA > 5 ## [1] NA 10 == NA ## [1] NA NA + 10 ## [1] NA NA / 2 ## [1] NA 最让人困惑的结果是这个： NA == NA ## [1]

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「R」dplyr 列式计算

原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...最后我们将简要介绍一下历史，说明为什么我们更喜欢 across() 而不是后一种方法（即 _if(), _at(), _all() 变体函数）以及如何将你的旧代码转换为新的语法实现。...」动词函数一起工作： •重新缩放所有数值变量到范围 0-1： rescale01 <- function(x) { rng na.rm = TRUE) (x - rng...令人失望的是，我们没有早点发现 across()，而是经历了几个错误的尝试（首先没有意识到这是一个常见的问题，然后是使用_each()函数，最后是使用_if()/_at()/_all()函数）。...你如何转移已经存在的代码？

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数据处理|数据按从小到大分成n类

最近做项目遇到了一个实际数据清洗的问题，如何将连续数据按从大到小分成n类？刚开始我是打算用tidyverse包的，但是找不到合适的函数。只能通过较为笨拙的方法进行了。 ?...quartile # 1 a 2.55118169 NA # 2 b 0.79755259 NA # 3 c 0.16918905 NA...# 4 d 1.73359245 NA # 5 e 0.41027113 NA # 6 f 0.73012966 NA temp.sorted...或者不用通道函数，直接加载dplyr包也可以。...noredirect=1 [2] tidyverse包: https://www.tidyverse.org/ [3] dplyr包: https://dplyr.tidyverse.org/

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R语言数据（集）合并与连接匹配 | 专题2

8 2 2 22 3 3 7 4 4 33 5 A 11 6 B 2 7 C 55 8 D 3 2 数据连接/匹配数据连接主要涉及到merge...1 1 Jim 89 2 2 Tony 22 3 3 Lisa NA 4 5 NA> 78 > dplyr::full_join(student1,student2,..."ID",all.x=TRUE) ID name score 1 1 Jim 89 2 2 Tony 22 3 3 Lisa NA > dplyr::left_join(student1...all.y=TRUE) ID name score 1 1 Jim 89 2 2 Tony 22 3 5 NA> 78 > dplyr::right_join(student1...::mutate #数值重定义和赋值 #将Ozone列取负数赋值给new，然后Temp列重新计算为(Temp - 32) / 1.8 mutate(airquality, new = -Ozone, Temp

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不用SQL，也可以实现数据集的合并和连接

8 2 2 22 3 3 7 4 4 33 5 A 11 6 B 2 7 C 55 8 D 3 2 数据连接/匹配数据连接主要涉及到merge...1 1 Jim 89 2 2 Tony 22 3 3 Lisa NA 4 5 NA> 78 > dplyr::full_join(student1,student2,..."ID",all.x=TRUE) ID name score 1 1 Jim 89 2 2 Tony 22 3 3 Lisa NA > dplyr::left_join(student1...all.y=TRUE) ID name score 1 1 Jim 89 2 2 Tony 22 3 5 NA> 78 > dplyr::right_join(student1...::mutate #数值重定义和赋值 #将Ozone列取负数赋值给new，然后Temp列重新计算为(Temp - 32) / 1.8 mutate(airquality, new = -Ozone, Temp

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使用 R 语言从 PDF 文档中提取表格

本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO（世界卫生组织）的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。...is.na(Total_confirmed_cases)) %>% dplyr::filter(!...is.na(Total_confirmed_new_cases)) %>% dplyr::filter(!...is.na(Total_confirmed_cases)) %>% dplyr::filter(!...is.na(Total_confirmed_new_cases)) %>% dplyr::filter(!

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R语言第二章数据处理(9)数据合并

===================================== 日常工作中常见的需求之一便是数据框合并，在R语言中最常用的是基于Rbasa的merge函数方法，除此之外还可以借助plyr和dplyr...first，只匹配y中的第一个记录 match，匹配y中所有记录如何理解inne，left，right，可以看之前的博客： Python数据处理从零开始----第二章（pandas）（十）pandas...NA 7 7 5 Paris Fr NA 2 > plyr::join(data1,data2, type = 'inner',by='city') id...包的join函数 dplyr包是plyr包的升级，join函数在dplyr包中是个系列函数。...library(dplyr) # 单指标匹配 full_join(data1,data2) full_join(data1,data2, c('city' = 'city'))

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R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

包 dplyr包的数据合并，一般用left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来，但，y中没有的则不放过来。...,dou4=4*survived) Hdma_dat$dou=a$dou Hdma_dat$dou4=a$dou4 #两个新序列，加入到Hdma数据集汇总筛选变量服从某值的子集 subset(airquality...#————————————————————————————不等长合并 #如何解决合并时数据不等长问题——两种方法：do.call函数以及rbind.fill函数（plyr包） #rbind.fill函数只能合并数据框格式...2、dplyr包 dplyr::bind_rows() mpg cyl hp drat wt qsec vs am gear carb disp (dbl...NA NA NA

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「R」绘制分组排序点图

下面是一个使用示例，通过构建一个示例数据进行绘图，展示如何传入分组变量和值变量、分组标签位置、排序以及点的透明度等： set.seed(1234) data <- data.frame( yval...d %>% dplyr::group_by(.data$.gvar) %>% dplyr::summarise( x_m = median(.data$x, na.rm =...is.na(.data$.dvar)), .groups = "drop" ) %>% dplyr::transmute( .gvar = .data$.gvar...::group_by(.data$.gvar) %>% dplyr::summarise( n = dplyr::n(), xmin = min(.data$x, na.rm...ymax = max(.data$.dvar, na.rm = TRUE), .groups = "drop" ) %>% dplyr::mutate( xmin

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真的！森林图(Forest Plot)全部绘制技巧都在这了

森林图(可以将观察到的效果、置信区间以及每个研究对象的权重等信息全部表示出来，是一种简单直观地展示单一研究和汇总研究的可视化图表。下面，小编再附上森林图各个绘图元素间关系的解释图： ?...下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林图(Forest Plot),可视化结果可能会有所不同。..., NA, 0.578, 0.165, 0.246, 0.700, 0.348, 0.139, 1.017, NA, 0.531), lower = c(NA, NA, 0.372, 0.018..., 0.072, 0.333, 0.083, 0.016, 0.365, NA, 0.386), upper = c(NA, NA, 0.898, 1.517, 0.833, 1.474, 1.455...+ qnorm(1 - (1 - 0.95) / 2) * se ) %>% dplyr::filter(dplyr::row_number() % dplyr::mutate

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听说你还不会绘制森林图(Forest Plot)！？超简单的绘制技巧都在这了

森林图(可以将观察到的效果、置信区间以及每个研究对象的权重等信息全部表示出来，是一种简单直观地展示单一研究和汇总研究的可视化图表。...下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林图(Forest Plot),可视化结果可能会有所不同。..., NA, 0.578, 0.165, 0.246, 0.700, 0.348, 0.139, 1.017, NA, 0.531), lower = c(NA, NA, 0.372, 0.018..., 0.072, 0.333, 0.083, 0.016, 0.365, NA, 0.386), upper = c(NA, NA, 0.898, 1.517, 0.833, 1.474, 1.455...+ qnorm(1 - (1 - 0.95) / 2) * se ) %>% dplyr::filter(dplyr::row_number() % dplyr::mutate

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真的！森林图(Forest Plot)全部绘制技巧都在这了~~

森林图(可以将观察到的效果、置信区间以及每个研究对象的权重等信息全部表示出来，是一种简单直观地展示单一研究和汇总研究的可视化图表。...下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林图(Forest Plot),可视化结果可能会有所不同。..., NA, 0.578, 0.165, 0.246, 0.700, 0.348, 0.139, 1.017, NA, 0.531), lower = c(NA, NA, 0.372, 0.018..., 0.072, 0.333, 0.083, 0.016, 0.365, NA, 0.386), upper = c(NA, NA, 0.898, 1.517, 0.833, 1.474, 1.455...+ qnorm(1 - (1 - 0.95) / 2) * se ) %>% dplyr::filter(dplyr::row_number() % dplyr::mutate

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森林图(Forest Plot)绘制技巧大汇总！！

森林图(可以将观察到的效果、置信区间以及每个研究对象的权重等信息全部表示出来，是一种简单直观地展示单一研究和汇总研究的可视化图表。...下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林图(Forest Plot),可视化结果可能会有所不同。..., NA, 0.578, 0.165, 0.246, 0.700, 0.348, 0.139, 1.017, NA, 0.531), lower = c(NA, NA, 0.372, 0.018..., 0.072, 0.333, 0.083, 0.016, 0.365, NA, 0.386), upper = c(NA, NA, 0.898, 1.517, 0.833, 1.474, 1.455...+ qnorm(1 - (1 - 0.95) / 2) * se ) %>% dplyr::filter(dplyr::row_number() % dplyr::mutate

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Day 6_学习R包- CG

包安装和加载 install.packages("dplyr")#镜像设置后使用代码 library(dplyr)#使用require()命令也可加载包 2. dplyr基础函数示例数据：内置数据iris...因此我想新增列只是一个操作，不会使变量test本身多一列，若想要对test数据框真实多一列，需重新对test进行赋值，具体如下： test <- mutate(test, new = Sepal.Length...5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 17.85 arrange(test,desc(Sepal.Width))#从大到小需要用到...1 A #2 b 2 NA> #3 c 3 B #4 d 4 C #5 x NA> D #6 y NA> E #7 z NA> F > full_join...> #5 y E NA> #6 z F NA> #7 b NA> 2 4.4 semi_join: 半连接 > semi_join(x = test1,y = test2,by

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R语言|数据清洗

2. dplyr dplyr是R语言中最受欢迎的数据操作包之一，擅长数据清洗和操作，语法简洁直观。...# 创建示例数据 library(dplyr) data <- data.frame( ID = 1:5, Age = c(25, NA, 30, 35, NA), Salary = c(50000...# 转换字符型到因子型 data$ID <- as.factor(data$ID) # 日期格式转换 library(lubridate) data$Join_Date <- c("2022-01-01...) - min(data$Salary)) # Z-Score标准化 data$Salary_standardized <- scale(data$Salary) 数据分组与聚合：对于分组和汇总操作，dplyr...str_trim(data$Name) # 替换特殊字符 data$Name <- str_replace_all(data$Name, "[^a-zA-Z]", "") TIPS 综合示例 library(dplyr

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生信爱好者周刊（第 28 期）：华大Stereo-seq系列成果揭秘超高分辨率生命全景时空图谱

该技术作为新时代的分子 “显微镜”，为重新认知器官结构、生命发育、物种演化和定义人类疾病提供了底层工具，将推动继显微镜和DNA测序技术以来的生命科学领域第三次科技革命。...在每个阵列中，包含2万到4万个柱子，每个珠子中，可以检测到的DNA序列，约为165-421个。...4、2021年人工智能研究成果盘点文章 1、GitHub，版本控制与协作[3] 本文介绍如何使用GitHub进行版本控制与协作。...library(conflicted) library(dplyr) filter(mtcars, cyl == 8) #> Error: [conflicted] `filter` found in...a preference with `conflict_prefer()` #> * conflict_prefer("filter", "dplyr") #> * conflict_prefer("

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R语言之 dplyr 包

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。下面以 MASS 包里的 birthwt 数据集为例，介绍 dplyr 包里常用函数的用法。...例如，下面的命令选择数据集里面的第 2 行到第 5 行。...arrange(birthwt, bwt, age) 如果想把数据框按照某个变量的值从大到小进行排序，可以借助函数 desc( ) 实现。...tibble 是 tidyverse 系列包（包括 dplyr 包）提供的一种类似数据框的格式。...NA； )

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tidyverse

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...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。...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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