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数据处理 | R-tidyr包

介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。 长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...：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一列中 na.rm：是否删除缺失值 将示例数据集转成长数据： longdata <- gather(widedata, variable, value) longdata variable...：为需要转换的长形表 key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 将长数据转成宽数据： wide na.rm = TRUE) 计算y的众数 y_mode <- as.character(NAdata 用特定值进行NA填充： NAdata2 na(data = NAdata, replace

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WPF备忘录（3）如何从 Datagrid 中获得单元格的内容与 使用值转换器进行绑定数据的转换IValueConverter

一、如何从 Datagrid 中获得单元格的内容 　　　DataGrid 属于一种 ItemsControl, 因此，它有 Items 属性并且用ItemContainer 封装它的 items. ...child == null) child = GetVisualChild(v); else break; } return child; }  二、WPF 使用值转换器进行绑定数据的转换...IValueConverter 　有的时候,我们想让绑定的数据以其他的格式显示出来,或者转换成其他的类型,我们可以 使用值转换器来实现.比如我数据中保存了一个文件的路径”c:\abc\abc.exe”...列表中显示为”abc.exe”.首先我们先建一个IvalueConverter接口的类. class GetFileName : IValueConverter { //Convert方法用来将数据转换成我们想要的显示的格式...FileInfo fi = new FileInfo((string)value); return fi.Name; } //ConvertBack方法将显示值转换成原来的格式

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    Q&A：在melt和dcast之间反复横跳

    这也是R语言和Python语言进行数据处理的底层逻辑。从数据特点的角度来解释，也即是长表优于宽表。 ” 有鉴于此，必须首先想办法把变量减少，使得宽表变成长表，而更有利于之后的操作。...通过使用melt能够达到这一效果，在这里使用了melt中的measure选项，通过patterns进行了关于变量名的正则匹配，将五类同属性变量("^用药名称", "^用法", "^用量", "^服药时间...1片 1年 规律 黄舜 1 盐酸吡格列酮（卡司平） 口服 2片qd 1年 规律 这一部分代码极为重要，首先利用rowMeans进行行筛选，为的是将原本就缺失的记录，以及在宽表到长表转换中生成的缺失记录进行删除...这就是源于数据的横向与纵向记录规则不明确导致的，在两个方向都可能会存在缺失值。在进行宽表到长表的转化过程中，这样的缺失值同样会保留下来。因此要对数据进行该操作。...由于之后需要将长表变成宽表，因此需要对每一个姓名id的所有不同记录进行编号。可以发现经过melt之后的数据，编号依据是曾经的观测记录。现在数据的观测记录发生了改变，因此需要对观测记录进行重新编号。

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    Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

    R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...二 宽数据转为长数据 使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 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一列中 （同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...三 长数据转为宽数据 使用spread函数：spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data：待转换的长数据

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    数据处理|数据框重铸

    数据处理过程中，针对数据框，可以进行列的添加，以及长、宽数据的转化。 在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据 此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...melt(airquality) 1.1.2 将month和day共同作为ID variables(那些能够区分不同行数据的变量共同作为变量)，且修改长数据中的列名 airMelt2 数据是month对应的day的记录数 1.2.3 聚合(aggregate)这些数据，比如取mean，median，sum。比如计算均值，通过na.rm = TRUE删除NA值。...dcast(aql, month ~ variable, fun.aggregate = mean, na.rm = TRUE) 二 $、with、within、transform等进行列的添加 head

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    【Python】pandas中的read_excel()和to_excel()函数解析与代码实现

    本文目录 前言 一、read_excel()函数简介 1.1 基础语法 二、to_excel()函数简介 三、代码案例 读取并处理Excel数据 场景2：合并多个Excel工作表 写入格式化的Excel...int,default 0, 省略从尾部数的int行数据 index_col : int, list of ints, default None指定列为索引列，也可以使用u”strings” names...na_rep: 缺失值的表示方式，默认为空字符串。 columns: 指定要写入的列。 header: 是否写入列名。 index: 是否写入索引。...ignore_index=True) # 将合并后的数据写入新的Excel文件 combined_df.to_excel('combined_data.xlsx', index=False) 写入格式化的...data.to_excel(basestation_end,sheet_name="sheet2") na_rep 缺失值填充 data.to_excel(basestation_end,na_rep=

    1.6K20

    R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换

    二、什么是宽表格和长表格 示例数据说明：例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。...一般我们实验记录的数据格式（大多习惯用宽表格记录数据）和我们后期用R绘图所用到的数据格式往往不一样，例如ggplot2、plyr，还有大多数建模函数lm()、glm()、gam()等经常会使用长表格数据来作图...Wide- to long-format data: the melt function 例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。首先，我们将列名更改为小写方便使用。...当我们转换数据并且每个单元格有多个值时，还需要使用fun.aggregate=告知dcast以什么方式重新组合数据，是平均值（mean）、中位数（median）还是总和（sum）。...下面我们试试以平均值来重新组合数据，并使用参数na.rm=TRUE来删除空值NA。

    8.2K20

    tidyverse

    背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...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。...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...这些概念非常形象地描述了数据转换的过程。melt 将数据转换为长数据，cast 重新调整变量。tidyr 数据转换也是类似的方法。

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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

    lxl=lxl%>%fill(区域) write_xlsx(lxl,"福州银行信息.xlsx") #查看运行结果 02 如何将"福州银行信息.xlsx"中长数据变成宽数据呢？...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？...仓山、福清、高新、鼓楼、西湖这几个字符应该作为区域存储在一列 lxl=lxl%>%pivot_longer(-银行,names_to="区域",values_to="奖励金额",values_drop_na...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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    R语言进阶笔记4 | dplyr 汇总统计

    相关的统计参数： 最大值 最小值 极差 平均值 标准差 变异系数 2. 模拟数据 首先，我模拟一个20行5列的数据框，每一列都是数值的数据类型。...然后使用apply函数，对数据框的列进行操作 最后返回汇总统计的结果 该函数的对象为一个由变量组成的数据框，数据类型都要是数值 3.2 函数测试 > huizong(dat) Max...更简单的方法 5.1 查看数据 tidyverse这个包，要分析的都是长数据，而不是宽数据，所以我们将其转化为长数据进行分析，会更方便快捷。...na.rm=T)) 「代码解释：」 使用group_by函数进行分组 使用summarise进行汇总统计，里面是不同的汇总统计参数 5.4 查看结果 > d1 %>% group_by(Trait)...更上一层楼 使用summarise_at函数，然后使用list将函数合并在一起： d1 %>% group_by(Trait) %>% summarise_at(vars(values), list

    1.1K10

    R In Action |基本数据管理

    学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。...4.3 变量的重编码 1）将连续变量修改为一组类别值； 2）将误编码替换为正确值； 3）基于一组条件进行逻辑判断变量； 4）逻辑运算： != 不等于； == 严格等于（慎用）； !...1)leadership$age[leadership$age == 99] NA within()可以认为是数据框版本的with(),将每一行都设置为缺失值，然后按条件赋值（字符型变量，还不是有序因子...4.5 缺失值 R中的字符型缺失值与数值型数据使用的缺失值符号是相同的。缺失值以符号NA（Not Available，不可用）表示。...[leadership$age == 99] NA 需要在分析之前将所有的缺失数据正确的标记为缺失值，才能不影响分析过程。

    1.2K10

    R包reshape2 |轻松实现长、宽数据表格转换

    二、什么是宽表格和长表格 示例数据说明：例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。...一般我们实验记录的数据格式（大多习惯用宽表格记录数据）和我们后期用R绘图所用到的数据格式往往不一样，例如ggplot2、plyr，还有大多数建模函数lm()、glm()、gam()等经常会使用长表格数据来作图...Wide- to long-format data: the melt function 例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。首先，我们将列名更改为小写方便使用。...下面我们试试以平均值来重新组合数据，并使用参数na.rm=TRUE来删除空值NA。...使用dplyr进行数据操作30例 交集intersect、并集union、找不同setdiff R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换 1数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框） 2读写数据所需的主要函数

    12K12

    1分钟教你玩转组合图表

    在日常工作中，有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示，这时候就要考虑使用组合图表。 什么是组合图表呢？ 就是将两种及两种以上的图表类型组合起来绘制在一个图表上。...在Excel添加一列“公司平均工资”作为辅助列，用于后期绘制平均薪水，所以这一列的值都是平均值。 使用所有列的数据（包括辅助列）来绘制柱状图，得到下面的图形。...最后，结果如下图： 3.将数据分离为多个系列 以平均值为分界线，现在想把高于平均值与低于平均值的数据以不同的颜色来标示，如下图： 从图中可以看到，无论原数据怎么变化，高于平均值的始终显示为蓝色，...这时候，就需要将数据分离为多个系列，对每个系列的数据单独进行格式化。 首先，使用if函数，将B列的原始数据分离为高于平均的E列和低于平均的列。...将原数据分离为两个系列后，用E和F列数据作堆积柱形图，就实现了图表的自动条件格式化，高于平均值的与低于平均值的分别由不同的颜色标示。 然后把复制平均值D列数据到图表上，系统会默认是柱形图。

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    数据清洗与管理之dplyr、tidyr

    ） 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...，其中因数据过长，使用head()函数取前5个数字 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据 > iris[1:5,1:3] Sepal.Length...针对数据集中的缺失值，可以通过重新编码处理，还可以直接删除缺失值/缺失值行 删除缺失值行：na.omit() > df NA,7:10),nrow=5) > df...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

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    pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

    # 读取环境数据文件并存储到env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 env <- read.delim("env.xls", header = TRUE, sep =..."\t", row.names = 1, check.names = 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...pearson方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的FDR校正 pp 数据转换为宽表 #将相关系数矩阵转换为宽格式，行名为环境变量，列名为物种，值为相关系数 rvalue % 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

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    tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

    从文件中读取数据 purrr：(提供好用的编程函数 tibble：data.frame升级款 stringr：处理字符，查找、替换等 forcats：处理因子问题 ?...1 0 4 4 # ... with 22 more rows 更多：http://blog.fens.me/r-tibble/ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...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() ?...= 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

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