系列文章《C语言经典100例》持续创作中，欢迎大家的关注和支持。...喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...，第二层循环按照行数 然后依次提出每一列的字符 3 代码 为了熟悉二维数组的指针表示，部分代码给出了数组表示和指针表示 #include #include #define...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S
如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时，把缺失值单独作为新的一类。 在性别中，只有男和女两类，虚拟变量的话以女性为0，男性为1。如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁，因为我的图床写好了
tidyr 与 dplyr 包是用 R 语言中用来处理各种数据整合分析的包，可以说是 R 数据整合的“瑞士军刀”，tidyr 包负责将数据重新整合，dplyr 包可以完成数据的排序，筛选，分类计算等都等操作...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...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...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。...稀疏矩阵与稠密矩阵 在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵
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。...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。...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。...values_drop_na 如果为真，将删除value_to列中只包含NAs的行。
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。...您还可以利用两个额外的字符值：NA 将丢弃列名的相应组件。“.value”表示列名的相应组件定义了包含单元格值的输出列的名称，完全覆盖 values_to。...values_to：一个字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。...values_drop_na：如果为 TRUE，将删除 value_to 列中仅包含 NA 的行。这有效地将显式缺失值转换为隐式缺失值，并且通常仅应在数据中的缺失值由其结构创建时使用。
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。...2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。...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。
02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...countcars % summarise(count = n()) 05 — tidyr：数据整理 tidyr的两个主要函数是 gather...5.4 将一列分离为多列：separat #install.packages("tidyr") #安装tidyr包 library(tidyr) 5.1 宽数据转为长数据：gather() ?...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-
本节课程大纲 六个专题—— 1.玩转字符串★★★ 2.玩转数据框★★★ 3.条件和循环★★★★★ 4.表达矩阵画箱线图★★★★ 5.隐式循环★★★ 6.两个数据框的连接★★ 课前提示： 六个专题互不干扰互相独立...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...) library(tibble) 专题1 玩转字符串★★★ stringr包含几十个函数，本节课主要讲以下6个： 图片 1. str_length() 检测字符串长度 str_length()数的是引号里面有多少个字母...——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型； ###...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2.
教程，可以参考官方文档：http://plyr.had.co.nz/ 3.2.2 dplyr dplyr是一个强大的R包，用于处理，清理和汇总非结构化数据，使得R中的数据探索和数据操作变得简单快捷，也是出于...tidyr包主要涉及：gather（宽数据转为长数据），spread（长数据转为宽数据），separate（多列合并为一列）和unite（将一列分离为多列） （1）gather 使用gather()函数实现宽表转长表...，语法如下： gather(data, key, value, na.rm = FALSE,···) data：需要被转换的宽形表 key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量...数据框 col：需要被拆分的列 into：新建的列名，为字符串向量 sep：被拆分列的分隔符：[^[:alnum:]]+正则表达式，基本包含了大部分的分隔符 remove：是否删除被分割的列 > separate...（base包函数） [1] "2020-01-23" （2）日期格式转化 日期值通常以文本的形式输入到R中，然后转化为以数值形式存储的日期变量。
生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式，不会被强制性改变,即字符串，不会莫名其妙的变成因子格式； 2. 查看数据时，不再会一行显示不下，多行显示得非常丑； 3....管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据 （这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...tidyr包 tidyr的两个主要函数是 gather() 和 spread() 。...统计：broom broom是一个用于数学建模的包，以回归分析为例，R中的各种回归分析往往不会返回一个整齐的data frame结果，而broom 则帮助我们直接将统计结果转化为data frame格式直接将统计结果转化为
R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。 ? 方案 下面有两类方法： tidyr 包的 gather() 和 spread() 函数。...这里不包含其他一些实现的方法，因为这些方法不是很好使用： reshape() 函数比较让人迷惑，因为它是 R 基础包的一部分，而不是 reshape2 包的一部分。...stack() 和 unstack() 样例数据 这里使用的数据框包含同样数据的长、宽格式。它们接下来会被相互转换。...来源列（被转换的） measure.vars=c("control", "cond1", "cond2" ), # 目的列的名字可以确定测量列数值的来自的原始列（变量）...'sex' 是我们想要保留的列 # 'condition' 是我们想要放入新列名的列 'measurement' # 包含数值 library(reshape2) data_wide <- dcast
l 的第二个元素（注意，是一个长度为 1 的列表），而不是该元素所包含的对象。...如果你想取出该元素所包含的对象，需要再加上一个 [[ ]]。...例如，如果有一个列表 l，其中包含三个向量 A、B、C，那么 l[2] 返回的是一个长度为 1 的列表，元素为 B 向量所在的子列表；而 l[[2]] 返回的则是 B 向量。...2.两个中括号是矩阵l[[2]] 直接返回列表 l 的第二个元素所包含的对象，而不是一个长度为 1 的列表。这种方法相当于对列表 l 进行了一次单独的取值操作。...、打开方式一样：最常用的是：library()、require()eg.library(tidyr)require(tidyr)注意：library（）一旦报错就是没安装成功可以将install要与library
tidyr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。...R语言中，主要介绍pivot_wide()和pivot_long()这两个函数，另外4个函数可以参考【R语言】长宽格式数据相互转换这篇文章。...这里不能使用透视表pivot_table()函数，因为pivot_table()函数对value进行计算（求和、平均等），但这里Message列都是字符型的，无法进行计算；若value为数值型数据，可以使用...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...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。
(x)#字符串长度 ## [1] 42 length(x)#注释str_length(x) 是 stringr 包中的函数，用于计算一个字符串中的字符数（包括空格和标点符号）。...R语言中，select函数用于选择数据框中的列，可以使用列名或者向量来指定要选择的列。...例如，若要选择数据框df中的列x和y，可以使用以下代码：library(dplyr)，df <- select(df, x, y)，filter函数用于筛选数据框中的行，它接受一个逻辑条件作为参数，返回符合条件的行...这两个函数都用于将字符串转换为小写字母，但是它们有以下区别：库依赖：str_to_lower()需要先安装和加载stringr包，而tolower()是R的内置函数，不需要任何额外的库。...总的来说，两个函数都可以用于将字符串转换为小写字母，但str_to_lower()更具特定性，而tolower()则更通用且直接可用。
canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_split(x," ") #函数将一个向量拆分成一个列表了 x2 = str_split(x,"...，之后出现的为重复 图片 2.mutate（）数据新增列 # mutate，数据框新增一列，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width...(l1,l2) ##判断两个数据是否一致 #如何将结果存下来?...操作的函数，批量操作 图片 图片 分批次将运行结果保存为R.data格式便于管理数据 图片 大段代码暂时不运行可以进行折叠，并加入一个if 判断或者注释掉 表达矩阵箱线图 表达矩阵 R 语言作图要求将宽数据的表达矩阵转变成长数据后昨天...names_to = "gene", ##新的列的名字 values_to = "count") ## 把原来列中的数值一一对应形成一个新的数值列
xstr_length(x)#检测字符串内的字符数，空格也算length(x)#向量里面元素的个数2.字符串拆分str_split(x," ")#以空格为分隔符号将字符串拆分开x2 = str_split...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5位结束，用于取单独字符4.字符检测str_detect...names_to = "gene",#原来的列名变成什么 values_to = "count")#原来的数值变成什么library(ggplot2)p = ggplot(pdat...（向量）实施相同的操作test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test#返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile...test,fivenum)#3.sapply 简化结果，返回矩阵或向量sapply(test,mean)sapply(test,fivenum)class(sapply(test,fivenum))专题六：两个数据框的链接
） 6.3 多列合并为一列：unit 6.4 将一列分离为多列：separat 正 文 先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作...，或者替代异常值等 在R中重新编码数据常用逻辑运算符，通过TRUE/FALSE等返回值，确定编码的位置。...类似excel透视表反向操作 #gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量...key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <- data.frame(person=c('Alex...()函数可将一列拆分为多列，一般可用于日志数据或日期时间型数据的拆分，语法如下： #separate(data, col, into, sep = “[^[:alnum:]]+”, remove = TRUE
，stringi和stringr可以通过正则表达式更新脏字符串，assertive和assertr包可以在数据分析项目的一开始进行数据完整性的校验。...通常的数据清理是将非标准文本字符串转换成lubridate简介所描述的数据格式。vignette("lubridate") ? 整洁是个广泛的概念，也包括重构数据，以便有利于数据分析和建模。...tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...unlist()函数的作用，就是将list结构的数据，变成非list的数据，即将list数据变成字符串向量或者数字向量的形式。
虽然R中存在许多基本的数据处理函数，但它们至今仍有一点混乱，并且缺乏一致的编码和容易地将流一起的能力。这导致很难记忆和操作。因此我们需要更有效的代码、更容易记住语法和易于阅读的语法。...本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能： [gather()]宽数据转化成长数据 [spread()]长数据转变成宽数据 [separate()]将一列数据拆分为多列 [unite()...]将多列数据合并为一列 install.packages("tidyr") library(tidyr) 管道函数%>%运算符将值或表达式的结果转发到下一个函数表达式中。...很多时候，一个列变量将包含多个变量，我们可以在每种情况下，我们的目标可能是在变量字符串中分隔字符。这可以使用separate（）函数来实现，该函数将单个字符列分割为多个列。...将单个观测的两个变量合并为一个变量。
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