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...每个变量构成一列； 2. 每项观察构成一行； 3....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。...(table4a, cols = 2:3) pivot_longer(table4a, cols = 2:3, names_to ="year",values_to = "cases") tdata pivot_longer...(tdata, cols = 1:2) pivot_longer(tdata, cols = 1:2, names_to = 'new') #长数据变宽数据 x pivot_longer(table4a
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...rownames(exp) = paste0("gene",1:3) colnames(exp) = paste0("test",1:6) exp[,1:3] = exp[,1:3]+1 exp library(tidyr...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) # 按test的分组新加一列分组，用于画图上不同颜色 pdat = dat%>% pivot_longer...以下情况都可以解决 列名是字符型数据 列名中含有数值型数据，可以names_prefix/names_transform提取，可以用readr包中的parse_number()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
本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...安装 install.packages("tidyr") # 或者 install.packages("tidyverse") 加载 library(tidyr) # 或者 library(tidyverse...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。...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。
函数，是tidyr包下面的一个函数。...函数的网页讲解：https://tidyr.tidyverse.org/reference/pivot_longer.html图片pivot_longer( data, cols, names_to...names_to：一个字符向量，指定要根据存储在 cols 指定的数据的列名中的信息创建一个或多个新列。如果长度为 0，或者如果提供了 NULL，则不会创建任何列。...如果长度为 1，将创建一个包含 cols 指定的列名的列。如果长度>1，将创建多个列。在这种情况下，必须提供 names_sep 或 names_pattern 之一来指定如何拆分列名。...names_sep, names_pattern：如果 names_to 包含多个值，则这些参数控制列名称的分解方式。
该例子来自《R for data science》[2],案例数据来自tidyr::who，其包含按年份，国家，年龄，性别和诊断方法细分的结核病（TB）病例。...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。...因此，我们需要将从new_sp_m014到newrel_f65的所有列汇总在一起。我们用通用名称"key"来表示他们。...()、poivot_wider() pivot_longer() 将在列中列名（数值）转换到一列上。...例子如上面例子：将new_sp_m014到newrel_f65之间的列选取,汇总到key列名中,值存在cases列名中,并将含有缺失值的行进行删除。
keep or drop columns Dplyr Slice select rows by position Dplyr Filter keep rows that match a condition Tidyr...Pivot Longer from wide Tidyr Pivot Wider from long Dplyr Arrange rows arrange 函数用于对数据框按照指定变量进行排序，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列...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。...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
(18),nrow=6)exp=round(exp,2)colnames(exp)=past0("gene",1:3)rownames(exp)=past0("test",1:6)转志library(tidyr...tibble)library(dplyr)dat=t(exp)%>% as.data.frame() rownames_to_colomn() #ggplot2是不识别行名的，因此把行名变成一列...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #编数据，前三个是control 后三个是treat 宽变长pdat = dat%>% pivot_longer...(cols = starts_with("gene"), #或者pivot_longer(cols = 2：4, names_to = "gene", #新建基因名列起名为...“gene” values_to = "count") #新建数据列起名为“count” ggplot2绘图library(ggplot2)p
2.4 drop_na 效果和na.omit 一样，但是高级之处在于，其可以指定列，对数据框某列存在NA 的行直接删除： > library(tidyr) > drop_na(X,X1) X1 X2...2.6 arrange 按照数据框里的某列或某几列，对所有行进行排序。可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小 arrange(test, desc(...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...对于即将合并的新列，需要使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。
有时数据集来自多个地方，我们需要将两个或多个数据集合并成一个数据集。合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。...按照某个共有变量合并：merge( ) 有时我们有多个相关的数据集，这些数据集有一个或多个共有变量，我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...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...= "conc") long 一个“整洁”的数据集（tidy data）应该满足：每一行代表一个观测，每一列代表一个变量。...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。
1 原始数据 常规的表达矩阵每一行为一个基因，每一列为一个样本，如果拿到的数据不符合上述规则，首先需要对数据进行调整。 如果每一行为一个样本，每一列为一个基因则需要使用t()进行转置。...rownames(exp) = paste0("gene",1:3) colnames(exp) = paste0("sample",1:8) 2 数据处理 2.1 添加分组信息 library(tidyr...列 转置后的表达矩阵 2.2 宽数据转换长数据 宽数据是比较常用的数据收集与储存样式，而长数据常用于画图，此处我们采用pivot_longer()进行转换，更多宽变长方法可参考简书教程[1]。...pivot_longer() "lengthens" data, increasing the number of rows and decreasing the number of columns....pdat = pivot_longer(data = dat, cols = starts_with("gene"), # 宽变长 选择以"gene"为开头的行
实际参数不能加" " library(dplyr) arrange(test, Sepal.Length) #从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小排序...mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test 2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量...ifelse(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse(k2,"normal","tumor") 3.1.3 多个条件...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #对data.frame新增一列分组信息 # 宽变长操作 pdat = dat%>% pivot_longer...(cols = starts_with("gene"), # pivot_longer()为宽变长的函数，starts_with("gene")内为需要宽长转换的列名
之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上，比如learnasreml包中的fm数据，它有h1~h5五年的株高数据，想对它进行作图。...问题来了，什么是「长数据」，什么是「宽数据」（不是短数据，这不是反义词，谢谢） 「宽数据：」 ❝即变量是多列数据，每一列都是一个值，比如株高数据，第一年的株高是一列，第二年的株高是一列，第三年的株高是一列...比如株高数据，第一列是ID，第二列是年份，第三列是株高，这种数据叫长数据。...现在我用melt函数时，就不用载入reshape2了，直接用data.table包就行 tidyverse中的tidyr中的pivot_longer函数，这个更简单，用过这个函数，再也没有迷路过。...第二个-1，意思是除了第一个不处理，其它都处理，也可以用2:6表示第二到第六列处理 第三个names_to是变量的名称，这里定义为Year 第四个values_to是保存的性状名，这里是Height
T)#把列表简化为矩阵图片3.按位置提取字符串str_sub(x,5,9)#取5~9位str_sub(x,c(5,9))#分别从第5位和第9位开始str_sub(x,c(5),c(5))#从第5位开始到第...library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小，没有increasedistinct...require(tidyr)) install.packages('tidyr')有elsei =1if (i>0){ print('+')} else { print("-")}i = 1ifelse...tumor");k1ifelse(k1,"tumor","normal")k2 = str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")多个条件...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3))#加上一列pdat = dat%>% #宽变长函数 pivot_longer(cols = starts_with
包中，其中pivot_wide()和pivot_long()两个函数要求tidyr从0.8.3版本升级到1.0.0版本，才有这两个函数。...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。...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。...= c("male", "male", "female"), education = c("master", "Bachelor", "PhD"))wide_datawide_data %>% pivot_longer...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。
requireNamespace("tidyr", quietly = TRUE)) install.packages("tidyr") if (!..., ko_K15868 = sample(0:4, 100, replace = TRUE) ) # 将KO功能注释转换为长格式 KO_long % pivot_longer...requireNamespace("tidyr", quietly = TRUE)) install.packages("tidyr") if (!..., ko_K15868 = sample(0:4, 100, replace = TRUE) ) # 将KO功能注释转换为长格式 KO_long % pivot_longer...p_tree <- ggtree(tree, layout = "circular") + geom_tiplab(size = 2, aes(angle = angle)) # 添加KO功能注释柱状图到环状树的外围
sort()##只排序某一列，其他列不改变；无法改变对应关系。...)) #从大到小 # distinct，数据框按照某一列去重复 distinct(test,Species,.keep_all = T)##将Species列去重复，保留所有列； # mutate，...##筛选行列 select() filter() # 连续的步骤 # 1.多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) x2 = as.matrix(x1) x3 = head...require(tidyr)) install.packages('tidyr') #### (2)有else i =1 if (i>0){ print('+') } else { print...values_to = "count")##合并为一列，列名为count ###pivot_longer宽变长 library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count
所在行的顺序 $("table#test_table").find("tr:eq("+n+")").remove(); }); }); }); 二、删除多列...HTML 第1列...第2列 第3列 第4列 第5列 1-11-21-31-41-5 <tr
首先是一个多序列比对文件 image.png 读取数据 df <- phylotools::read.fasta("data/20221126/pnas.fasta") df 把序列拆分成一个碱基一列...df %>% tidyr::separate(seq.text,paste0("col",str_pad(1:28,2,side = "left",pad = "0")),'') %>% select...(-col01) %>% mutate(seq.name=factor(seq.name,levels = rev(seq.name))) %>% pivot_longer(!...seq.name) -> new.df 这里有一个问题是序列是27个碱基，拆分的时候需要指定28列，然后第一列是空的，暂时没有想明白是为啥 首先是多序列比对 p1% ggplot
本节课涉及到的R包主要有三个：stringr、dplyr、tidyr 课前准备工作： options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...，不改变列与列之间的对应关系； -（2）默认从小到大排序；要改为从大到小排序的话改成arrange(test, desc(Sepal.Length)) test <- iris[c(1:2,51:52,101..., Sepal.Length) #从小到大 arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小 2. distinct()去重复 # distinct，数据框按照某一列去重复...require(tidyr)) install.packages('tidyr') #根据一个包是否library成功来决定要不要安装这个包 练习7-1 图片 # 1.读取group.csv，从第二列中提取圈出来的信息...： pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), #把gene开头的列转换掉 names_to = "
多个模型多个时间点DCA数据提取并用ggplot2画图 lasso回归的DCA 随机森林的DCA 多个时间点多个cox模型的数据提取 其实ggDCA包完全可以做到，只要1行代码就搞定了，而且功能还很丰富...as.numeric(df_surv$cancer) # stdca函数需要结果变量是0,1 df_surv <- as.data.frame(df_surv) # stdca函数只接受data.frame # 建立多个模型...predictors = c("prob13","prob23","prob33"), smooth=TRUE, graph = FALSE ) library(tidyr...2] <- "all3" tmp % left_join(cox_dca_df2) %>% left_join(cox_dca_df3) %>% pivot_longer...library(ggplot2) library(ggsci) library(tidyr) df_lasso$net.benefit %>% pivot_longer(cols = -threshold
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