问题一 curl一切正常，就是返回数据时什么都没有，空白，解决思路： 检查是否是数据源的问题，使用HTTP工具请求一次，对方正常，我这也没被禁止访问。
有5个基础的函数： - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus) 可以和databases...plyr包的特点 其基础函数有以下特点： 第一个参数df 返回df 没有数据更改in place 正是因为有这些特点，才可以使用%>%操作符，方便逻辑式编程。...载入数据 library(plyr) library(dplyr) # load packages suppressMessages(library(dplyr)) install.packages(...base R approach to view all flights on January 1 flights[flights$Month==1 & flights$DayofMonth==1, ] # dplyr...to select DepTime, ArrTime, and FlightNum columns flights[, c("DepTime", "ArrTime", "FlightNum")] # dplyr
Target_Pathway) %>% tally() %>% rename(num_int = n)) 这里遇到一个新的函数tally(),这个函数来自dplyr...这个包，作用是统计每个元素出现的个数，比如用iris这个数据集做一个简单的演示 iris %>% group_by(Species) %>% tally() image.png 记下来是四个柱形图的代码...(TF_AGI) %>% tally() numpathbar % group_by(n) %>% tally() panel_e <- ggplot(numpathbar...10")) + scale_x_continuous(breaks=seq(0,12,1)) panel_e 最后是拼图 其中的A图带概率是借助PPT做的，这里我的处理方式是用ggplot2做一个空白图占据位置...，拼图后将整个图导出PPT，然后再PPT里作图A 先做个空白图 ggplot()+ theme_void() -> pA 拼图代码 library(patchwork) (pA + (panel_b
这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。...(dplyr) 二、首先创建示例数据框 仍直接使用内置数据集iris，并简化 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 三、dplyr基础函数 1、filter()筛选行...(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 5、其他 管道操作 %>%...by = 'x') left_join(test2, test1, by = 'x') （3）全连full_join full_join( test1, test2, by = 'x') （4）半连接：返回能够与...y表匹配的x表所有记录semi_join semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') （5）反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join anti_join
dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))dplyr两个实用技能管道操作...,取交集左连left_join全连full_join半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinSemi-Join半连接，当外表在内表中找到匹配的记录之后，Semi-Join会返回外表中的记录...但即使在内表中找到多条匹配的记录，外表也只会返回已经存在于外表中的记录。...注意返回的表的不同反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join注意返回的表的不同简单合并在相当于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
")library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate...test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小5.summarise()：汇总,(对数据进行汇总操作,结合group_by...(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))三、dplyr两个实用技能1....管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length...,取交集2.左/右连left/right_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join6
包dplyr作为tidyverse中的核心包之一，主要用于数据转换。...因为用ggplot等进行可视化，必须要求数据格式完全符合要求，但这种情况极其罕见，所以我们需要dplyr来转换数据。...此处先掌握dplyr的5个基本函数：mutate()，select()，filter()，arrange()，summaries()；1个重要的管道工具%>%#用dplyr包进行数据转换#5个核心函数test...by = "x")#左连接，完善左数据left_join(test1, test2, by = 'x')#全连接，取并集full_join( test1, test2, by = 'x')#半连接，返回能够与...y表匹配的x表所有记录semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')#反连接，返回不能与y表匹配的x表所有记录anti_join(x = test1, y = test2
")#安装library(dplyr)#加载dplyr示例数据使用内置数据集iris的简化版赋值给变量testtest dplyr五个基础函数...(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))dplyr两个实用技能管道操作...%>% (cmd/ctr + shift + M)test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length...left_joinfull_join( test1, test2, by = 'x') #全连full_joinsemi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') #半连接：返回能够与...y表匹配的x表所有记录semi_joinanti_join(x = test2, y = test1, by = 'x') #反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join#简单合并:在相当于
")library(dplyr)2 dplyr的五个基础函数test group_by(test, Species)summarise(group_by(...中使用管道运算符 ( %>% ) 将一系列操作“通过管道”连接在一起，该运算符最常与 R 中的dplyr包一起使用，以对数据帧执行一系列操作。...test2, by = "x")4.2 左连 left_join以左侧的那个数据框为准4.3 全连 full_joinfull_join( test1, test2, by = 'x')4.4 半连接：返回能够与...y表匹配的x表所有记录semi_join定义x表与y表semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')4.5 反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") install.packages("dplyr") #或BiocManager::install("dplyr")library...(dplyr)dplyr五个基础函数mutate() 新增列，(x，列名=相关数据)select() 筛选列，（x，列号或列名）filter() 筛选行，（x，列名==想要的行）需要逻辑判断arrange...() 按某1列或某几列对整个表格进行排序，默认从小到大，用desc()可从大到小summarise() 汇总，配合group_by()分组，可以mean()求平均值，sd()求标准差test 返回能够与...y表匹配的x表所有记录anti_join(x= ,y= ,by="某列") 反连接，返回无法与y表匹配的x表所有记录简单合并bind_rows()需要两个表格列数相同，上下连接；bind_cols()
") library(dplyr) 示例数据采用内置数据集iris的简化版 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 二、dplyr五个基础函数 1.mutate(),新增列...(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 三、dplyr两个实用技能...1：管道操作 %>% 可以直接把数据传递给下一个函数调用或表达式 快捷键(cmd/ctr + shift + M) group_by(test, Species) summarise(group_by...by = 'x') left_join(test2, test1, by = 'x') 3.全连full_join full_join( test1, test2, by = 'x') 4.半连接：返回能够与...y表匹配的x表所有记录semi_join semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') 5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join anti_join
在Rstudio中加载tidyverse包，可以看到该包下有8个子包，著名的ggplot2包即是其中的一个子集，我们先着重讲一下数据处理有关的包——dplyr包。...dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...)——汇总数据 而这些函数都可以与group_by结合，分组对原数据框进行处理。...summarize( mean_english==mean(score) sd_english=sd(score) ) ##summarize返回的是一个新的数据框...() group_by可以对原数据框进行分组计算，例如对于我们本文中的数据框，我们如果对个人或者科目感兴趣的话，可以使用group_by（name或者type），然后利用summarize函数就可以求出分类之后的各个统计值
")library(dplyr)3.dplyr五个基础函数test group_by...(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))4.dplyr两个实用技能#管道操作...%>% (cmd/ctr + shift + M)test %>% #对象 group_by(Species) %>% #分组 summarise(mean(Sepal.Length), sd...full_join(x, y, by = "key")#半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinsemi_join(x =x, y =y, by = 'key')#反连接：返回无法与y
') #安装“dplyr”包library(dplyr) #加载“dplyr”包使用 iris的简化版testdplyr五个基本函数1.mutate...(test, Species) # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length...), sd(Sepal.Length))dplyr两个实用技能(加载任意一个tidyverse包即可用管道符号)1.管道操作%>%(cmd/ctr+shift+M)test %>%+ group_by(...test2, by = 'x')left_join(test2, test1, by = 'x')3.全连full_joinfull_join( test1, test2, by = 'x')4.半连接：返回能够与...y表匹配的x表所有记录semi_joinsemi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')5.反连接：返回无法与y表匹配的x表所有记录anti_joinanti_join
CRAN/")) #对应清华源options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源2.安装install.packages("dplyr...")library(dplyr)3.加载library()dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列2.select(),按列筛选(1)按列号筛选(2)按列名筛选3.filter()筛选行4.arrange...))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by...处理关系数据即将2个表进行连接,演示数据来自生信星球1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join5....反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join6.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
)以dplyr包为例 官方包的文档dplyr示例数据test % arrange(cyl, disp)5.summarise()：汇总，对数据进行汇总操作,结合group_by...\ 将多个值减少到单个值summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length的平均值和标准差summarise(group_by...1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)向右传递test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(...full_joinfull_join( test1, test2, by = 'x')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"4.半连接：返回能够与
1）安装、加载dplyr包、准备数据 install.packages("dplyr") #加载dplyr包 使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl对象。...6）数据汇总 summarize()函数实现数据集聚合操作，将多个值汇总成一个值 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length)) 利用概述函数概括数据，输入数值向量而返回单一数值...Min ；Max Mean ；Median ；Var ；Sd等 summarise(iris, max(Petal.Width), first(Sepal.Width)) #返回数据框中变量的最大值及第一四分位值...7）数据分组 group_by函数对数据进行分组后，结合summarize函数，可以对分组数据进行汇总统计。...Q：按品种分组，分别计算花萼宽度的均方差 summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width)) 8）连接操作符 dplyr包里还新引进了一个操作符,%
") 加载 library和require 使用一个R包需先安装再加载 library(dplyr）dplyr五个基础函数mutate(),新增列——mutate(test, new = Sepal.Length...(test, Species)#按照Species分组并汇总summarise(group_by(test,Species),mean(Sepal.Length),sd(Sepal.Length))#按照...——改为Ctrl＋a） test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))count统计某列的...left_join——left_join(test1, test2, by = 'x')全连full_join——full_join( test1, test2, by = 'x')半连接：返回能够与y...表匹配的x表所有记录semi_join——semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join——anti_join
library(dplyr) iris %>% summarise(mean(Petal.Length), #无命名 sd_pet_len = sd(Petal.Length...分组汇总 group_by() 和 summarise() 的组合构成了使用 dplyr 包时最常用的操作之一：分组摘要 2.1 按照Species分组，变量汇总 iris %>%...50 #3 virginica 5.55 0.552 4.5 6 50 2.2 计数 n() ：无需参数返回当前分组的大小...is.na(x)) ：返回非缺失值的梳理； n_distinct(x)：返回 唯一值的数量。...50 19 #3 virginica 50 50 20 除此之外，还可以用dplyr
")library(dplyr)dplyr五个基础函数1.mutate()，新增列test group_by...(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))dplyr使用技能1：管道操作...%>% (cmd/ctr + shift + M)test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length...：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_joinanti_join(x = test2, y = test1, by = 'x') # 反向半连接，返回不能够与y表匹配的x表所有记录，不合并两表格，
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