一、R语言的数据类型 向量（vector） 矩阵（Matrix） 数组（Array） 数据框（Data frame） List 向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。...除了第2-4个元素 x[c(1,5)] #第1个和第5个元素 （2）根据值 x[x==10]#等于10的元素 x[x<0] x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素 三、数据框...1、注意先把数据集放在工作目录下 2、读取 read.table(file = "×××.txt") a<-read.table(file = "×××.txt") #上述括号中可添加以下代码 header...bioinfoplanet.RData") #保存当前所有变量 save(a,file="test.RData") #保存其中一个变量 load("test.RData") #再次使用RData时的加 6、提取元素 #注意上面讲数据赋值给
前面给大家介绍过了 ☞R批量预测miRNA和靶基因之间的调控关系-ENCORI篇 ☞R批量预测miRNA和靶基因之间的调控关系-TargetScan篇 有小伙伴拿自己的数据试了一下，反馈预测结果太多了。...a","b","c") b=c("b","c","g") intersect(a,b) #[1] "b" "c" a=1:4 b=3:7 intersect(a,b) #[1] 3 4 那么如果想对R里面的数据框取交集该如何操作呢...miRNA预测结果都是两列的数据框。...intersect函数来对数据框取交集，结果是不对的 而我们希望得到的结果是对两列都取交集。...下面给大家介绍三种对R数据框取交集的方法 方法一、我们将各列的信息合并成一个字符串，然后取交集 #将各列的信息用_连接起来 combine1=apply(df1,1,function(x) paste
数据类型：数值型：numeric：1字符型：character："a"逻辑型：logical：TRUE FALSE NA图片（1）判断数据类型#将判断的内容填进括号里class(1)class("a")...class(NA)#输出[1] "numeric"[1] "character"[1] "logical"（2）判断数据类型，并输出逻辑值is.numeric("A")is.character("A")...is.logical("A")#输出[1] FALSE[1] TRUE[1] FALSE（3）数据类型之间的转换tips：数据类型转换的优先顺序：数值型 转换为“字符型”；逻辑型 转化为 “字符型”；“
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。...为方便大家理解记忆，对每种数据结构的基本操作概括为四大类： 创建数据结构 往里面添加数据 从里面查询数据 对里面的数据进行修改 这篇文章我们将介绍数据框的使用 数据框 数据框是R语言中的一种类似于表格的数据结构...在R 4.0.0之前，默认设置是TRUE，但现在已更改为FALSE。...，并给每行命名 df2 <- data.frame(score = c(90, 80, 70), grade = c("A", "B", "C"),...# 2 Bob FALSE 21 London 删除数据框 下面示例代码展示了如何使用负数索引和subset()函数在R语言中删除数据框中的行或列，并在每个操作后注释了相应的输出结果。
1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。...横向合并：cbind ( ) 要横向合并两个数据框，可以使用 cbind( ) 函数。用于合并的两个数据框必须拥有相同的行数，而且要以相同的顺序排列。这种合并通常用于向数据框中添加变量。...Indometh 转换成了数据框，这是因为其默认类型不是数据框。...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。...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。
#学习这部分内容之前先加载这个包哦library(dplyr) #这边随便用内置数据生成一个数据框test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]#去掉行名，这一步的目的是为了调整编号哦...6.0 2.5 virginica## 6 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica专题2.数据框...1.arrange()排序# arrange()函数默认是升序，调整某一列的数值排序，会对整个数据框进行相应调整arrange(test,Sepal.Length)## Sepal.Length Sepal.Width...setosa## 6 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa2.distinct()去重复# distinct，数据框按照某一列去重复...4.7 1.4 versicolor## 3 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica3.mutate()数据框新增一列
“向量”——一维“表格”——二维matrix 矩阵-二维，只允许一种数据类型data.frame 数据框-二维，每列只允许一种数据类型list列表：可装万物1.数据框来源（1）用代码新建（2）由已有数据转换或处理得到...（3）读取表格文件（4）R语言内置数据（没有赋值就可以直接使用的数据，例如iris）2.新建数据框*读取文件df2<-read.csv("gene.csv")df2#读取"gene.csv"文件，赋值df23....数据框属性4.数据框取子集df1$gene #"$"前是数据框名称 后是列名；提取该列的向量#按名字取子集 df1 行，列 图片5.数据框修改取子集，赋值#改行名和列名rownames(df1)...<- c("r1","r2","r3","r4") #修改全部行名#只修改某一行/列的名colnames(df1){2} <- "CHANGE" #修改一个列名6.两个数据框的连接按照共同的列名取交集...，后连接两个数据框列中有交集时既可以使用，自动连接矩阵新建和取子集矩阵画热图pheatmap::pheatmap(m)#热图结果默认聚类pheatmap::pheatmap(m,cluster_cols
——荀子 这篇文章讲述的是R语言中关于数据框的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！...如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~ Chapter04 | 数据框 数据框的特点： 1、数据框是一种表格式的数据结构。...数据框旨在模拟数据集，与其他统计软件例如SAS或SPASS中的数据集的概念一致。 2、数据集通常是由数据构成的一个矩阵数组，行表示观测，列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。...3、数据框实际上是一个列表。列表中的元素是向量，这些向量构成数据框的列，每一列必须具有相同的长度，所以数据框是矩形结构，而且数剧框的列必须命名。...常见数据框： 1、iris 2、mtcars 3、rock 矩阵与数据框： 1、数据框形状上很像矩阵 2、数据框是比较规则的列表 3、矩阵必须为同一数据类型 4、数据框每一列必须同一类型
数据框、矩阵、列表matrix：只允许一种数据类型（有坑，见后）data.frame：每列只允许一种数据类型数据框属性df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1...名rownames(df1)#返回向量，行名## [1] "1" "2" "3" "4"colnames(df1)#返回向量，列名## [1] "gene" "change" "score"#修改数据框就是修改向量...#改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames(df1)[2] <- "CHANGE"数据框取子集取子集的本质还是按位置或者按逻辑值...首先考虑原因1.2，多搜索多尝试提示connection、download：网络问题提示writable、permission：权限问题，管理员方式打开R图片读取表格、fread函数input <- read.csv...row.names = 1,sep = ",")Tips：输出文件时不要覆盖原文件需要用非proj的文件夹内的文件时，写全路径多用tabfread函数读取快且遇空行不易出错引用自生信技能树马拉松课程小洁老师R语言基础
#数据框 > df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE)) > nrow
我相信大家经常会使用Excel对数据进行排序。有时候我们会按照两个条件来对数据排序。假设我们手上有下面这套数据，9个人，第二列（score）为他们的考试成绩，第三列（code）为对应的评级。...我们就会得到如下结果 那么这个过程怎么在R里面实现呢？今天我们就来探讨一下。主要用的是R中的order这个函数。...#读入文件，data.txt中存放的数据为以上表格中展示的数据 file=read.table(file="data.txt",header=T,sep="\t") #先按照code升序，再按照Score...只需要前面加个负号就可以了 View(file[order(file$Code,-file$Score),]) 下面是按照code升序，然后再按score降序排列的结果，是不是跟Excel处理的结果一样 在R里面我们还可以指定
Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。...读取数据库也是返回Data Frame对象。...好像R并没有提供几个能用的日期函数，我们只能使用format函数取出年份部分，然后转换为int类型相减。...除了join，另外一个操作就是union，这也是数据库常用操作，那么在R中如何将两个列一样的Data Frame Union联接在一起呢？...虽然R语言中有union函数，但是不是SQL的Union的意思，我们要实现Union功能，需要用到rbind函数。
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...Transmutate（）：计算新列但删除现有变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。
1，介绍主角 SQL 是结构化查询语句，是一种数据库查询和程序设计语言。数据分析从业者的主要技能之一，普及程度不低于R语言。当我们用R语言处理数据：检索，排序，筛选的时候怎觉得力不从心。...怎样用SQL来处理R中的数据呢？用SQL的优势来武装R的数据处理更能锦上添花，鱼和熊掌兼得。当然我们可以引用R中的sqldf包，让SQL在R飞起，处理数据就这么简单。...2，打造一个舞台 从简单的数据来探索有趣的知识，用R组合出关于学生的数据框（student_dframe），比如学号-sid，性别-sex，年龄-age，班级-class，成绩等级-level： code...EXCEPT SELECT * FROM student_dframe1;") compare(R7,SQL7, allowAll = TRUE) 输出结果： 4，SQL数据可视化 SQL对R数据框检索...，排序，筛选后的数据结果依然是一个数据框，这么我们也可以直接作图，让数据可视化。
目的 这里有两个数据框，两者有相同的列（ID），这里想把第一个数据框，按照第二个数据框的ID列进行提取，顺序和第二个数据框一致。...数据框1 > tt = data.frame(id = 1:10,y = rnorm(10)) > tt id y 1 1 0.7264999 2 2 -1.3817018...5 0.1997253 6 6 0.5968497 7 7 -0.8836847 8 8 2.2224643 9 9 -1.5825250 10 10 -0.1530456 数据框...-1.3817018 1 1 0.7264999 5 5 0.1997253 4 4 2.0663756 3 3 -0.8626703 结论：match真香 「完整代码：」 # 模拟两个数据框
p=16788 问题重现 软件：R语言 环境：windows 问题描述：我有一个XML文档文件。文件的一部分如下所示： CO Copiers 从这个XML文件中，我想创建一个具有ID，name 列的R数据框...Machines CO Copiers XML格式的数据很少以允许该...最好提取列表中的所有内容，然后将列表绑定到数据框中： data <- xmlParse("ProductSubcategory.xml") xml_data <- xmlToList(data
p=16788 问题重现 软件：R语言 环境：windows 问题描述：我有一个XML文档文件。文件的一部分如下所示： COCopiers 从这个XML文件中，我想创建一个具有ID，name 列的R数据框...MachinesCOCopiers XML格式的数据很少以允许该...最好提取列表中的所有内容，然后将列表绑定到数据框中： data <- xmlParse("ProductSubcategory.xml")xml_data <- xmlToList(data)dataDictionary...3.WINDOWS中用命令行执行R语言命令 4.R语言GGSURVPLOT绘制生存曲线报错 : OBJECT OF TYPE ‘SYMBOL‘ IS NOT SUBSETTABLE
数据框数据框的创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...，data.frame数据框允许不同列不同的数据类型，但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),...#ex2 <- read.csv("ex2.csv") #读入该文件后会发现原文件第一列被错误当作数据而非行名，且列名的.变成了-，R语言将列名的特殊字符-转化了，该编号可能与其他数据中编号无法匹配，ex2...，否则就是修改向量，默认添加到最后df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1修改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1
tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下，我们会交替使用 tibble 和数据框这两个术语。...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...z ## ## 1 a 2 3.6 ## 2 b 1 8.5 tibble 与 data.frame 互换 数据框转换为...tibble： tb <- as_tibble(iris) class(tb) ## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" tibble 转换为数据框...最后总结 tibble 相对于数据框来说，更简单，但更方便使用，两者的主要区别是： tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称。
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