在这篇文章中，我们将介绍如何挑选您的数据。 除了filter的基础知识外，它还介绍了一些更好的方法，用near（）和between（）挑选数字列，或用正则表达式过滤字符串列。...condition2）将返回条件1为真但条件2不为的所有行。 *filter（condition1 | condition2）将返回满足条件1和/或条件2的行。...*filter（xor（condition1，condition2）将返回只满足其中一个条件的所有行，而不是满足两个条件时。 可以组合多个AND，OR和NOT条件。...： *filter_all（）将根据您的进一步说明过滤所有列 *filter_if（）需要一个返回布尔值的函数来指示要过滤的列。...或者您只是过滤所有列的字符串“food”。 在下面的示例代码中，我在所有列中搜索字符串“Ca”。我想保留在任何变量中出现字符串“Ca”的行，所以我将条件包装在any_vars（）中。
多次以不同的参数调用同一个函数。 处理列表列。 这些问题通常可以通过 for 循环简单地解决掉，但如果能够自然地将其流程化将是一个非常好的方案。...R 编程者，你可能知道如何使用 sapply() 等函数将一个操作应用到每一个元素： df %>% mutate(l = sapply(x, length)) #> # A tibble: 3 x 2...list()意味着我们将得到一个列表列，其中每一行都是一个包含多个值的列表。...因为输入tibble中的列没有那么规则，所以这种方法更不适合这种方法。...cyl nrows #> #> 1 4 11 #> 2 6 7 #> 3 8 14 如果需要（不像这里），你可以自己将结果包装在一个列表中
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。...以前是reshape包的内容，当然reshape可以做，但是现在tidyr 处理起来更简洁方便，快速。易于理解。 数据长宽转化 创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。...，如上述例子中， 上海id=1的有2个，然后重复shanghai2次，5次，3次，形成新增一列。...在tidyr中很简单的uncount函数就可以实现： uncount(data, weights, .remove = TRUE, .id = NULL) df_c=df_a %>% filter(!
例如，如果我们将完全相同的代码应用于按日期分组的数据框，我们会得到每个日期的平均延迟： by_day <- group_by(flights, year, month, day) summarise(by_day...过滤，移除噪音点，移除Honolulu airport，因为它的距离大约是下一个最近的机场的两倍。 这段代码有点繁，因为我们必须为每个中间数据框命名。 命名有时候很难，所以这会减慢我们的分析速度。...在查看此类图时，过滤掉具有最少观察数的组通常很有用，因此可以看到更多的模式，而不是最小组中的极端变化。这就是下面的代码所做的，并向您展示了将ggplot2集成到dplyr流中的便捷模式。...均值是除以长度的总和；中位数是一个值，其中50%的x高于它，50%低于它。 将聚合与逻辑子集相结合有时很有用。我们还没有谈到这种子集化，但你会在子集中了解更多。...过滤提供所有变量，每个观察在一个单独的行中： not_cancelled %>% group_by(year, month, day) %>% mutate(r = min_rank(desc
(a:d, mean)) 我们将从讨论 across() 的基本用法开始，特别是将其应用于 summarise() 中和展示如何联合多个函数使用它。...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。...第二个参数是 .fns，它是应用到数据列上的一个函数或者是一个函数列表，它也可以是像 ~.x/2 这样 「purrr」 风格的公式语法。...（包括 lambda 函数）的命名列表来对每个变量同时执行多个函数操作。...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。 你如何转移已经存在的代码？
本文内容： 基础函数操作数据框 sqldf包使用SQL查询数据框 data.table包操作数据 dplyr管道操作处理数据 rlist包处理嵌套数据结构 使用内置函数操作数据框 数据框的本质是一个由向量构成的列表...比如选择满足特定条件的行，使用[]符号，第一个参数提供一个逻辑向量，第二个参数留空。 本文大部分的代码都是基于一组产品的虚拟数据。我们先将数据载入，然后学习怎么用不同的方法操作数据。 if(!...一种方法是将product_stats按尺寸降序排列，选择前3个记录的id，然后用id值筛选product_info的行： top3_id = unlist(product_stats[order(product_stats...可以看到数据中存在缺失值，有一种叫末次观测值结转法（LOCF）可以填补缺失值，当非缺失值后面紧跟一个缺失值时，就用该缺失值填补后面的缺失值，直到所有缺失值都被填满。...> as.Date, as.Date.numeric na.locf(c(1, 2, NA, NA, 3, 1, NA, 2, NA)) #> [1] 1 2 2 2 3 1 1 2 2 同样的方法我们可以应用于现在处理的数据
当河流水位过程线的上升和下降阶段导致相同河流高度的不同流量时，就会发生不稳定流。由此产生的受滞后影响的评级曲线将呈现为一个循环而不是一条线。...## 制作要导入的文件列表 list.files(path = here("Data ##创建一个空白的tibble来填充 tibble() ## 遍历文件路径以读取每个文件...在数据探索过程中，每个站点的低流量数据中明显存在过多噪声。在停滞或接近停滞条件期间，多普勒流量计记录高度可变的流速并报告不切实际的流量。由于过多的数据噪声，从数据记录中清除了极低或停滞的流量时期。...未来的部署将需要考虑在什么条件下长期部署是合适的。对于像这样的小流，定期的风暴流部署可能是最合适的部署。...## 制作要导入的文件列表 file_paths <- paste0(he ".csv")) ##创建一个空白的tibble来填充 iq <- tibble() ## 遍历文件路径以读取每个文件 for
在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题，看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。...，我们将清理一下数据，将所有列表放入一个单独的数据框中，计算每种资产的每日收益并创建向上或向下的方向，这将是分类模型试图进行预测。...： 我们可以使用nest()函数将数据放入方便的嵌套表中，我们可以简单地对其进行map()覆盖并应用rsample包中的rolling_origin()函数，这样，我们的每项资产都将有自己的rolling_origin...该函数对我们数据中的每项资产执行以下操作： 使用样本外t+1（assessment）数据，将这些列表绑定到一个dataframe中。...接下来，应用functions字符串从tsfeatures包中调用函数，将这些函数应用于样本analysis数据（每个数据包含100个观测值），这样，我们获得了一个折叠可以将其绑定在一起的观测值。
上次推文，我们通过数字和字符进行了简单的行筛选，今天我们继续来探讨 filter()的进阶用法 今天我们使用 msleep 来进行演示filter()的用法,msleep 是一个关于哺乳动物睡眠的数据...基于范围的过滤 如果我们要筛选某一范围的值，可以用两个逻辑条件。...但在某些情况下，需要根据部分内容进行筛选，我们需要一个函数来计算字符串上的正则表达式并返回布尔值。只要语句为 TRUE，就会过滤该行。...14.5 ## 4 Deer mouse 11.5 ## 5 African striped mouse 8.70 基于多条件的过滤...is.numeric、 is.integer、 is.double、 is.logical、 is.factor等，我们的筛选手段 更加丰富了 「filter_at」 filter_at()可以用来筛选给定变量中符合某条件的观测值
数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....%>% 的作用就是将iris数据用于管道后面的head函数。...根据条件过滤数据） arrange: reorders rows according to some conditions （根据某一列的数据对行排序） select: selects a subset...（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据 （这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...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
dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all，用法更加灵活，初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂，用习惯后真是利器！...主要是介绍across函数的用法，这是dplyr1.0才出来的一个函数，大大简化了代码 可用于对多列做同一个操作。....fn：你想进行的操作，可以使一个函数或者多个函数组成的列表 可以替代_if()，at_()，all_() starwars %>% summarise(across(where(is.character...## 3 Naboo 177 62 60 ## 4 Tatooine 181. 96 37.6 acorss支持多个函数同时使用，只要放入列表中即可...if_any()：任何一列满足条件即可 if_all()：所有列都要满足条件 starwars %>% filter(if_any(everything(), ~ !
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。我们将使用nyclights13数据包解释关键的概念并使用ggplot2帮助理解数据。...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。...所有的动词工作都非常相似： 第一个参数都是数据框 随后的参数描述了使用变量名（不加引号）对数据框做什么 结果是一个新的数据框 这些属性一起便利地将多个简单步骤串联起来得到一个复杂的操作（结果）。...让我们实际来看看这些动词是怎么工作的。 使用filter()过滤行 filter()允许我们根据观测值来对数据集取子集。第一个参数是数据框的名字，第二和随后的参数是用于过滤数据框的表达式。...解决这种问题的一种有用简写为x %in% y。这将选择符合x属于y的行（x是y中的一个值）。
JSON、YAML等格式转换为R对象就经常具有这种嵌套结构。一般这种类型的数据，导入的R 后就表现为嵌套列表的格式，也就是列表中的每个元素也都是列表。...除此之外，map 还有其他的变种： modify()，输入一个数据自变量和一个函数， 输出与输入数据同类型的结果； map2()可以输入两个数据自变量和一个函数， 将两个自变量相同下标的元素用函数进行变换...例如， 需要对一组数据分别保存到文件中， 就可以将数据列表与保存文件名的字符型向量作为walk2()的两个数据自变量。...purrr包的pmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是将多个列表等作为多个自变量， 而是将它们打包为一个列表。...其他有用的函数 比如keep， 可以专门用来选择数据框各列或列表元素中满足某种条件的子集， 这个条件用一个返回逻辑值的函数来给出。
，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...，再转换回长列表，比如： 这个数据的问题是 x, y 应该放在两列中却合并成一个了，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...中的列表列 nest 与unnest 对于数据框，我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。
df[c(1,3),1:2] 通过条件语句获得信息 可以直接将提取的列或行直接按照向量的用法进行条件取值。...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...:775.4 比较factor 中的变量 对于有条件关系的因子中的变量，ordinal variables，则会返回一个判断的布尔值。...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。...列表的提取也可以按照类似数据框的方式提取。、 需要注意的是，列表用一个中括号提取内容，会返回一个列表，列表中包含提取的内容，只有用两个中括号，才会返回该内容本来的格式。
，列表的每个元素对应原来的每个元素拆分的结果 -（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型...(stringr) a = read.csv("group.csv") g = str_split(a$title," ",simplify = T) g[,4] # 2.如何把上一题结果中的Control...ifelse：不符合大于零的条件，就再进行一步判断； 练习7-2 # 1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x： #a< -1 且b<0.05,则x对应的值为down； #...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个 图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2.
在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...示例代码将返回动物名称的最后一个单词并使其为小写。...就像第1部分中的select（）函数一样，mutate（）有变种： *mutate_all（）将根据您的进一步说明改变所有列 *mutate_if（）首先需要一个返回布尔值的函数来选择列。...如果我想在几分钟内完成，我可以使用mutate_at（）并将包含列的所有'sleep'包装在vars（）中。 其次，我在飞行中创建一个函数，将每个值乘以60。...在前面的示例中，新列“sleep_measure”是一个字符向量。 如果您要进行总结或后续的绘制，则该列将按字母顺序排序。
，也会应用于cellTalker的更新版中。...具体分为下面几步： 使用标准的Seurat工作流程（v.3.1.1）对数据进行聚类; 使用Celltalker建立样品组中稳定表达的配体和受体的列表; 确定配体/受体相互作用; 评估组之间特异表达的配体...随该软件包一起提供的有一个ramilowski_pairs，它是一个由配体、受体和推测的配体受体对组成的data.frame。...，我们现在已经从每个实验组的每个cluster中获得了一致表达的配体和受体的列表。...获得的Tibble数据 (put.int)中包含样本组和每个组的配体/受体对列表，以及参与配体/受体相互作用的cluster。
但是往往会打印出来很长，tidyr中的tibble就解决了此问题，直接简单的看到数据结构及变量类型。...head(mtcars)，可以看到数据的前面6行，属于数据的一个预览。但是看不到各个列的属性。 %>%管道函数，其实就是将f（）写在了数据的后面，下面示例的两个操作，都得到df，效果一样。...只不过 %>%看起来更简单，将mtcars赋予新的tibble。 df以后的输出，很简洁，能看到32*11的数据行与列，也能看到各列的属性。...只要符合am=1给提取出来，或者对符合am=1，gear=4条件的输出。...下一期介绍，如何转变行列及合并两个数据集。
哎呀，我们又复制粘贴了2次代码，因此是不是该思考下如何扩展一个代码让它同时发挥几个函数的功能呢？这段代码的大部分是一个for循环，而且如果不仔细很难看出3个函数有什么差别。...使用purrr函数替代for循环的目的是将常见的列表问题分解为独立的几部分： 对于列表的单个元素，我们能找到解决办法吗？如果可以，我们就能使用purrr将该方法扩展到列表的所有元素。...因为长度都相同，所以将各个参数保存在一个数据框中： params = tibble::tribble( ~mean, ~sd, ~n, 5, 1, 1, 10, 5, 3,...例如有一个图形列表和一个文件名向量，那么我们就可以使用pwalk()将每个文件保存到相应的磁盘位置： library(ggplot2) plots = mtcars %>% split(....reduce()函数使用一个“二元函数”（即两个基本输入），将其不断应用于一个列表，直到最后只剩下一个元素。
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