pivot_wider问题“`values_from`中的值不是唯一标识的；输出将包含列表”_R中的pivot_wider错误加倍：`Data`中的值不是唯一标识的；输出将包含列表-cols - 腾讯云开发者社区

该数据集是关于药物吲哚美辛（indometacin）的药物代谢动力学数据，一共有 6 名试验对象，每名试验对象在连续的 8 小时内定时测定了血液中的药物浓度，共有 11 次的测定值。...v.names：这是一个字符串，表示要重塑的值变量的名称。在这种情况下，"conc"表示原始数据中的浓度变量。 idvar：这是一个字符串或向量，表示标识变量的名称或变量列表。...在这种情况下，"Subject"表示原始数据中的主体标识变量。 timevar：这是一个字符串，表示时间变量的名称。在这种情况下，"time"表示原始数据中的时间变量。...= time, values_from = conc) wide 注意在上面的函数 pivot_wider( ) 中，我们用函数 as.data.frame(...) 将数据 Indometh 转换成了数据框，这是因为其默认类型不是数据框。

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tidyverse

tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...目前最新的版本中主要提供 pivot_longer，pivot_wider 等函数。...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。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据长数据宽数据 1.3...(x, names_from = year,values_from = cases) table2 pivot_wider(table2, names_from = type,values_from =

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单细胞数据复现-肺癌文章代码复现8

###load data and subsetting ##这个是以前保存的RDS数据 epi_anno <- readRDS("seurat_objects/epi_anno.RDS") ##将tumor...== "Tumor") ##随后对提取出来的结果进行均一化 epi_tumor <- ScaleData(epi_tumor) ##对tumor的结果进行pca处理，将tumor赋予给epi_pca...levels = c("Tumor", "Normal"))) ##读取strdata str_anno <- readRDS("seurat_objects/str_anno.RDS") ##根据不同的细胞水平的值也进行提取...将结果中得长表变成宽表 myelo_counts_rel % pivot_wider(id_cols = patient_id, names_from =...(id_cols = patient_id, names_from = cell_type_str, values_from = n_rel) ##这里将counts值进行合并，这里可以使用管道符%>

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「R」表格可视化 10+ 指南【正式篇】

gt 10+ 指南规则 1：将表头和内容分开这里的目标是将列标题与表的主体清晰地分开。一般利用粗体、分隔线将类别/标签(列标题)和值(表体)区分开来。...image-20201104205955668 规则 2:使用细微的分隔线而不是粗网格线这里的意思是，你需要在必要时清楚地标出分割线。特别是对于许多列标签，你需要确保结构中的更改是清晰的。...修改后的例子在下面的修改例子中，我们将表头与内容分开，将数据汇总与单个数据记录分析，并强调有可能会忽略的列。...image-20201104210524212 您总是可以在每个列标签中添加 % 号，这样就可以清楚地看到列实际上是百分比，而不是原始数字。...image-20201104210846678 或者，我们可以删除一些观察值以创建更多的空白。这里我们完全依赖于留白，而不是水平分隔符。

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pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

library(magrittr) # devtools::install_github("thomasp85/scico") library(scico) 导入数据 # 读取环境数据文件并存储到env变量中，...= FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 genus % select(1, 2, 3) %>% pivot_wider(names_from = "genus", values_from = r) %>%...column_to_rownames(var = "env") # 将显著性符号矩阵转换为宽格式，行名为环境变量，列名为物种，值为显著性符号 pvalue % select(1,...2, 5) %>% pivot_wider(names_from = "genus", values_from = p_signif) %>% column_to_rownames(var

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R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

，将列名移动到一个新的列名下，将值移动到另一个新的列名下。...，其中一列提供新的列名，另一列提供值。...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。...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。

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pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

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基础知识 | 踏实做事，不要偷懒，之前偷的懒，以后都是要补回来的

把基础打扎实～ data1文件夹中有4个表格，表格中存在合并单元格，这种情况该如何合并表格呢？...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...values_from: 指定列“值”来自哪个变量列。 values_fill = 0表示若变宽后单元格值缺失，设置用何值填充。...write_xlsx(lxl,"长数据变成宽数据.xlsx") #运行结果： 03 如何将"长数据变成宽数据.xlsx"中宽数据变成长数据呢？...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～

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35. R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。...，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。...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。...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。

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R&Python Data Science 系列：数据处理(4）长宽格式数据转换

0 前言在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...参数columns是长格式数据中的key键对应的列名；参数values是长格式数据中的value对应的列。...names_from = Introduction, values_from = Message) ?...参数names_from对应长格式数据key键对应的列；values_from对应长格式数据value值对应的列。...中使用dfply库中函数，R中使用tidyr包中函数，因为key键和value值比较明确。

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ggpol包优雅的绘制蝴蝶图

ungroup() %>% # 解除分组 unite(col = "status_gender", gender, status, sep = "_") %>% # 将性别和选举状态合并成一个新的列...pivot_wider(names_from = status_gender, values_from = count) %>% # 长表转宽表 mutate(ratio = female_elected...列分成性别和状态两列 uncount(count) %>% # 根据count列的值，将行复制相应的次数 group_by(constituency, gender) %>% mutate...构建数据用于在图形中添加空白区域 dummy_constituency = tibble(y = c(-max(results$y), 0, 0, max(results$y)), # y值为最大最小值及其负值...mapping = aes(x = constituency,y = y,color = dominant_gender), # 映射选区、y值和主导性别

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育种不懂多性状模型，皆枉然

第一种多性状选择：分别计算出单性状的育种值，然后根据权重进行选择。这种方法有一定效果，但是模型中没有考虑到性状间的协方差，误差较大。...不同环境下的遗传相关，为解决育种工作中的一个重要实际问题提供了理论依据，即在条件优良的种畜场选育的优良品种，推广到条件较差的其它条件生产厂是否能保持其优良特性。...2 156.22 < 2.2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 「输出多性状育种值...*","",rownames(blup)))) %>% select(ID,Trait,effect) %>% pivot_wider(ID,names_from = Trait,values_from...*","",rownames(blup)))) %>% select(ID,Trait,effect) %>% pivot_wider(ID,names_from = Trait,values_from

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scRNA分析| 和SCI学定制化聚类点图（Dotplot ），含二行代码出图方式

单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap集中，在Seurat中均可以实现，但文献中的图大多会精美很多。...，颜色，大小还不是你说了算介绍过DimPlot的一些调整方法；在 scRNA分析 | 定制美化FeaturePlot 图，你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。...2，优化颜色，大小，方向这里同样也可以使用ggplot2 的一些函数进行美化，例如本例中的 coord_flip 调整翻转与否，theme中调整坐标轴字体，角度等；guide调整legend ，scale...row_names_gp = gpar(fontsize = 3), #row_km = 4, border = "black") 这里可以设置km参数，设置后根据k值聚类为几簇...，作者提到了几种方法，这里使用grid.circle 方式，也是后面Clustered_DotPlot函数中的方式。

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「R」数据汇总时自动生成多列

今天在使用dplyr数据分析时遇到一个问题，就是如何在分组汇总时自动生成多列。...，然后再summarize()中用list()将结果包起来。...这个办法的聪明之处在于解决了汇总时每个分组只能返回一个值的问题。...(y, probs)), + prob = list(probs)) %>% + unnest(cols = c("quantile", "prob")) %>% + pivot_wider...(names_from = "prob", values_from = "quantile") # A tibble: 21 x 5 x.category x `0.25` `0.5`

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tidyverse数据清洗案例详解

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。...变量名中给出的结构（例如new_sp_m014，new_ep_m014，new_ep_f014）可能是值，而不是变量。...values_drop_na 如果为真，将删除value_to列中只包含NAs的行。...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.

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评估细胞因子活性、免疫细胞极化和细胞间通讯的利器：IREA 分析（二）

之前简略介绍了一下IREA 分析评估细胞因子活性、免疫细胞极化和细胞间通讯的利器：IREA 分析，作者将IREA做成了可视化的网页，但是这个网页又不是那么丝滑，所以我在想，能不能根据作者提供的方法，通过...[gene_means > 0.25]) # 创建一个包含这些基因的子集 seurat_obj_subset <- subset(seurat_obj, features = selected_genes...- polarization_profiles[,c("Polarization","Avg_log2FC","Gene")] # 构建 polarization_profiles_list，确保包含所有极化状态的基因列表...rownames(matrix1), genes) if (length(common_genes) == 0) { return(NA) } # 从matrix1和matrix2中提取公共基因的表达值...非常恳切地欢迎大家留言给我，指出问题，一起进步~ 真的觉得IREA这个东西对于研究炎症或者发育分化还是很有帮助的，因为免疫细胞在发育、分化和成熟的过程中，与细胞因子的调控紧密相关。

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单细胞韧皮部研究代码解析3-comparison_brady.R

一般是通过将已经人工注释好的亚群与显微切割数据进行相关性分析，去判断自己的分群是否准确，但是这位作者的代码是可以在进行降维获得亚群后，直接可以与普通的RNA-SEQ数据进行整合分析，为后面的人工亚群注释进行相关的参考...，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...Endodermis", "SUC2_MEAN", "Phloem CC", "wol_MEAN", "Stele", "xylem_2501_MEAN", "Stele" ) ## 以上的相关的内容主要是对每一列的值进行宽表改成长表...(names_from = slice, values_from = expr) %>% # retain only genes with a single probe group_by(gene...RNA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，

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「R」表格可视化 10+ 指南【前篇】

❞ 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： ?...img gt：表格语法 gt 是一个 R 包，它能够通过表格语法将表格数据转换为一个表格！...(names_from = year, values_from = yield) 基础 gt 表你可以通过向 gt() 传递数据来创建表，其思想是通过管道逐步向 gt 表添加层或更改。...image-20201011221935178 添加组别我们可以通过传入一个分组 tibble 将一个表分成不同的组别： yield_data_wide %>% head() %>% group_by...注意下面我们使用 locations 参数标记要修饰的表格列，而这里并不是指在数据中的位置（2:5），另外我们还可以使用 vars(name)（类似上面）设定。

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生信自动化流程搭建 04 | 输出 output

，输入值标识符，过程范围中可访问的变量和值表达式。...这样可以将多个文件捕获到一个列表对象中，并将其作为唯一的输出。...通过在输出文件声明中添加属性，还可以将每个文件作为唯一项发出。...通过使用元组输出限定符，也可以将元数据与输出关联，而不是将它们包含在输出文件名中。综上所述，在可能的情况下，最好使用具有静态名称而不是动态名称的输出文件，因为这将导致代码更简单，更可移植。...默认情况下，变量标识符被解释为值，而字符串文字则被解释为文件，因此可以使用如下所示的短符号重写上述输出元组。

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Maven POM 标签大全详解（上）

--项目的全球唯一标识符，通常使用全限定的包名区分该项目和其他项目。...-- 构件的标识符，它和group ID一起唯一标识一个构件。...--该元素设置了项目脚本源码目录，该目录和源码目录不同：绝大多数情况下，该目录下的内容会被拷贝到输出目录(因为脚本是被解释的，而不是被编译的)。...--执行目标的标识符，用于标识构建过程中的目标，或者匹配继承过程中需要合并的执行目标 --> ...profile的力量来自于它能够在某些特定的环境中自动使用某些特定的值；这些环境通过activation元素指定。activation元素并不是激活profile的唯一方式。

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R语言之数据框的合并

tidyverse

单细胞数据复现-肺癌文章代码复现8

「R」表格可视化 10+ 指南【正式篇】

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R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

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