tidyr提供pivot_longer函数可以将宽数据变长。...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...pivot_wider( data, id_cols = NULL, id_expand = FALSE, names_from = name, names_prefix = "",...以上一步得到的长数据tb_long为例，我们将它还原成宽数据格式： tb_wide_new = pivot_wider(tb_long, names_from = 'year', values_from...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。
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...目前最新的版本中主要提供 pivot_longer，pivot_wider 等函数。...总而言之，让数据变地更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。..., cols = 2:3, names_to ="year",values_to = "cases") pivot_wider(x, names_from = year,values_from = cases...) table2 pivot_wider(table2, names_from = type,values_from = count) billboard pivot_longer(billboard,
Tidyverse补充 sunqi 2020/8/13 概述 休息了几天，罪过 tidyverse中的长款数据转换函数，类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数 代码 rm(list=...# 尤其是ggplot函数，上述的宽数据格式无法满足绘图的需要 # 涉及分组绘图 # 对于type1和type2 # 因此需要长款转换 # 需要的函数 # pivot_longer 转换长 # pivot_wider...转换宽 long <- pivot_longer(df, 2:3, names_to = "type",#用于显示变量的名字 values_to = "value"#用于显示值的名字 ) long...( cols = -Day, # 这里去掉day，其实和2:3是一个意思 names_to = "type", values_to = "value" ) %>% head() # 此时间就可以直接绘图...# 长数据转换宽数据 # 此时又回到了之前的数据 long %>% pivot_wider( names_from = "type", values_from = "value" ) %>%
主要介绍使用pivot_longer进行长宽数据转换，这两个函数都是来自于tidyr包 问题背景 现在有一个表达矩阵，要画箱线图 但是，上面表格不满足向ggplot2画箱线图的函数传递参数的需求，要变换成数据框把所有数字变成一列传递给...首先行列转置 把原来的行名变成第一列 把原来的列名变成第二列 就变成数据框形式了。也就是把宽数据变成长数据。 代码如何实现？...，用于画图上不同颜色 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), # gene开头的列 names_to...pdat = dat%>% pivot_longer(cols = 2:4, names_to = "gene", values_to...()函数直接解析 列名中含有多个变量可以用正则表达式拆分成多列 一行有多个观测 列名有重复 详见使用pivot_longer和pivot_wider进行长宽数据转换-CSDN博客
tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式...上面的结果也可以用下述命令得到： library(tidyr) wide <- pivot_wider(as.data.frame(Indometh), names_from...= time, values_from = conc) wide 注意在上面的函数 pivot_wider( ) 中，我们用函数 as.data.frame(...数据框 wide 也能重新转换为长格式： long <- pivot_longer(wide, -Subject, names_to = "time", values_to...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换，详见 Cookbook for R。
❝本节分享如何基于差异基因分析的结果来绘制热图，主要还是基于ggplot2体系来实现，针对以往的代码风格，这次小编通过拆分数据定义每一部分的函数来编写新的代码，希望对各位观众老爷能有新的帮助，数据和代码已经被打包并上传到小编的...已经加群的朋友可以自行下载。如果你需要，可以参考文末的方式进行购买。...desc(abs(logFC))) %>% head(11) %>% pull(id) df % pivot_longer...(-id) %>% filter(id %in% gene) %>% pivot_wider(., names_from=name, values_from=value) %>%...dff % scale() %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column(var="id") %>% pivot_longer
pivot_longer/pivot_wider 大部分功能是类似的，这里主要说下pivot_longer 针对下面情况的功能： 我们需要 指定切分变量名和随访号的模式，以解决一行中有多个属性的多次观测的情形...，在对应的 names_to 中用特殊的".value" 名字表示切分出来的那一部分实际是变量名，这 时不需要 values_to 选项： dwide4 %>% pivot_longer( -id, names_pattern...= "(x|y)([[:digit:]])", names_to = c(".value", "time") ) %>% knitr::kable() 对应的长变宽的函数有pivot_wider...长宽混合转换 有时候，需要将数据框先转换为宽列表，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。...先合并 2018 和 2019 这两列，然后再拆分 x 和 y: dlong6 %>% pivot_longer( `2018`:`2019`, names_to = "year", values_to
「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...❞ 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后的绘图资料和代码更新，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...>% group_by(id,Phylum) %>% summarise(across(where(is.numeric), ~ sum(.x, na.rm=TRUE))) %>% pivot_wider...(names_from = "Phylum",values_from = "Abundance") 构建表达信息 exp % pivot_longer(-id) 构建树文件 tree
01 表格之间的处理 上一篇文章推出【R语言】基础知识 | 为了偷懒，我不择手段！，想了想，人还是踏实一点比较好，别老想着走捷径，不然有一天会摔的很惨，咱还?️...lxl=lxl %>% pivot_wider(names_from = 区域, values_from = 奖励金额, values_fill = 0) names_from: 指定列名来自哪个变量列...思路： 仓山、福清、高新、鼓楼、西湖这几个字符应该作为区域存储在一列 lxl=lxl%>%pivot_longer(-银行,names_to="区域",values_to="奖励金额",values_drop_na...=TRUE) #查看运行结果： 如何将去掉奖励金额中“0”所在的行？...将0替换成缺失值NA lxl$奖励金额[lxl$奖励金额==0]<-NA #查看结果 如何将NA所在的行删除，合并区域，查看往期文章～
is.na(code)) %>% pivot_wider(names_from = year, values_from = c(life_expectancy0,...life_expectancy65, life_expectancy80)) %>% pivot_longer
一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具，您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种，从而可以将更多的时间花在分析问题上。 本文将为您提供整理数据的实用介绍以及tidyr包中附带的工具。...这是一个非常典型的现实示例数据集。它包含冗余列，奇数变量代码和许多缺失值。我们需要采取多个步骤来对其进行整理。 不是变量的列汇集在一起 首先将不是变量的列聚集在一起。...所包含的列包括： country，iso2和iso3是三个指定国家/地区的变量。 year是一个变量。...男性（m）和女性（f） 其余数字给出了年龄段。...stocks %>% pivot_wider(names_from = year,values_from = return) ? separate() 该函数可将字符进行分割,具体案例如上.
()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...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...()library(tidyverse)library(dplyr)library(tidyr)long_data %>% pivot_wider(id_cols = Player,...= c("male", "male", "female"), education = c("master", "Bachelor", "PhD"))wide_datawide_data %>% pivot_longer...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
，很多研究学者会将以前做的显微切割的RNA-seq的数据与自己的研究内容进行比对，则可以得到在单细胞和亚细胞水平上的数据结果。...，主要是根据自己相关的内容进行更改 # read both sheets # Brady提供的是probe和gene对应的数据集，是需要将不同的表达组织进行对应的 # 文章中作者选用的数据链接来源：https...sheet = "LONGITUDINAL", skip = 1) %>% pivot_longer(c(-Probe, -Gene), names_to =...gene内容对两个数据集进行合并 # matrix of expression lon_matrix % filter(set == "longitudinal") %>% pivot_wider...的数据集进行整合，计算了细胞与组织之间的相关性系数，为鉴定细胞亚群也做了相关的参考，在细胞层面和亚细胞层面上都做了相关的分析，也是在以前的文章中没有看到的内容，同时我自己对自己的数据也进行了测试，是可以进行相关的分析的
Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...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。...Dplyr Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名，能够快速修改变量的名称，使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...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
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...one_of matches 行筛选 slice, filter, sample_n, sample_frac, top_n, distinct 列筛选 select 排序 arrange 行列增加/更新 基本的数学和比较逻辑运算符...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...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？？？
mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合 plot % pivot_longer...轴和y轴刻度，自由的x轴间距 labs(x = NULL, y = NULL) + # 设置x轴标签和y轴标签为空 scale_fill_simpsons() + # 设置填充颜色的比例尺为...= "plain",angle = 0, vjust = 0.5,hjust = 0.5,color = "black"), # 设置x轴文本的大小、样式、角度、垂直和水平对齐方式，颜色为黑色...units = "cm"), # 设置绘图区边距为0.5厘米 legend.text = element_text(size = 8, color = "black"), # 设置图例文本的大小和颜色...select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>% summarise(sum=sum(value),.groups = 'drop') %>% pivot_wider
❞ 表格和图的区别： 表格：一般用来查询和比较单独的值，精确地展示数据。 图：一般用来反应数据集的关系和整体的形状。 表格用途分类 根据下图展示的用途分类选择是否需要使用表格： ?...`DT`[4] 或 `reactable`[5] 处理响应表（常用于 RMarkdown 和 Shiny）。 `flextable`[6] - 处理 Word 基于的表格。...is.na(code)) %>% select(entity:beans, -code) %>% pivot_longer(cols = wheat:beans, names_to = "crop...crop %in% c("potatoes", "maize"), year %in% c(2014:2016), Country %in% country_sel ) %>% pivot_wider...image-20201011222412651 利用 data_color() 和 scales::col_numeric() 设定连续的数据颜色。
developer/article/1995619 单细胞数据复现-肺癌文章代码复现3https://cloud.tencent.com/developer/article/1996043 前面是主要对epi细胞进行的基本的分析...选取癌症的样本进行分析 ##subset抓取部分的数据集的内容 epi_tumor % group_by(Pathway, sample_id) %>% summarise(avg = mean(Activity), std = sd(Activity)) %>% pivot_wider...results", width = 30, height = 30, units = "cm") # normal cell type signatures along PC1 ##猖狂数据互换函数pivot_longer...<- colorRampPalette(brewer.pal(14, "Dark2")) epi_tumor_data %>% select(bin, progeny_names) %>% pivot_longer
参考资料链接 https://github.com/cxli233/SimpleTidy_GeneCoEx/tree/v1.0.1 提供完整的示例数据和代码，非常好的学习材料 做基因共表达比较常用的是...WGCNA那个R包，这个链接里提供的代码不是用WGCNA这个R包实现的，而是利用表达量数据计算不同基因之间的相关性，这种方法也挺常用的在论文里见过 表达量数据是来源于论文 High-resolution...dim(Metadata) library(tidyverse) Exp_table_long % rename(gene_ID = `...1`) %>% pivot_longer...Exp_table_long) Exp_table_log_wide % select(gene_ID, library, logTPM) %>% pivot_wider...) PCA_by_stage library(patchwork) PCA_by_method+PCA_by_tissue+PCA_by_tissue image.png 以上用到的代码和示例数据都可以在推文开头提到链接里找到
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
