tidyr::pivot_longer到多个列

tidyr::pivot_longer是R语言中tidyverse包中的一个函数，用于将数据从宽格式转换为长格式。它可以将多个列转换为两列，一列用于存储原始列的列名，另一列用于存储原始列的值。

该函数的语法如下：

tidyr::pivot_longer(data, cols, names_to = "name", values_to = "value")

参数说明：

data：要转换的数据框。
cols：要转换的列名，可以是列名的字符向量或选择器函数。
names_to：用于存储原始列名的新列的名称，默认为"name"。
values_to：用于存储原始列值的新列的名称，默认为"value"。

该函数的优势在于简化了数据的整理和处理过程，特别适用于需要进行数据分析和可视化的场景。

应用场景：

数据清洗：当数据集中的变量以列的形式存储时，可以使用pivot_longer将其转换为长格式，方便后续的数据处理和分析。
数据分析：在进行数据分析时，有时需要将多个相关的变量整理到一列中，以便进行统计和可视化分析。
数据可视化：在制作某些类型的图表时，需要将数据转换为长格式，以便更好地展示和比较不同变量之间的关系。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（MSS）：https://cloud.tencent.com/product/mss
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关·内容

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...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

1.6K1 0

表达矩阵转换为数据框画图

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

761 0

R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

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。

2.8K3 0

R语言基础-数据清洗函数pivot_longer

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。

6.5K3 0

利用表达矩阵绘制箱线图

(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

1452 0

tidyverse数据清洗案例详解

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。

1.5K1 0

UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

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

1532 0

R语言之数据框的合并

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。

5505 0

R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

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。

10.7K3 0

R绘图 | 表达矩阵画箱线图

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

2K2 0

Day07 生信马拉松-数据整理中的R

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

2080 0

R语言进阶笔记2 | 长数据与ggplot2

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

9122 0

跟小洁老师学习R语言的第七天

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

1.5K1 0

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

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。

2.4K1 1

python删除指定列或多列单个或多个内容实例

5,3)),columns=['a','b','c']) a b c 0 3 8 2 1 9 9 5 2 4 5 1 3 2 7 5 4 1 2 8 Series： isin反函数删除不需要的列部分元素...，适合大批量： S数据类型直接使用isin会选出该列包含的指定内容，我们的需求是删除指定内容就需要用到isin的反函数。...=2)].dropna()) #与isin原理相同 a b c 1 9.0 9.0 5.0 以上这篇python删除指定列或多列单个或多个内容实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

3.1K3 0

跟着PNAS学作图：R语言ggplot2作图展示多序列比对结果

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

5771 0

R语言基础5（绘图基础）

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

3137 1

Jquery如何删除table里面checkbox选中的多个行与多个列

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

4.2K4 0

只会logistic和cox的决策曲线？来看看适用于一切模型的DCA！

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

5923 1

2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

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 = "

3.6K8 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云