问题提出 在data.table语句中，i是用来进行行选择的重要组成部分，很多情况下我们都需要以很多列的同一个特殊值进行行的选择，大多数情况下，我们可能会针对所有的变量逐一写出条件，例如a==1&b==...外层代码 下面来看外层代码: rowMeans(clinic[, 31:52] == "醛固酮") > 0 这里运用了R语言中非常关键的一个知识点：对逻辑判断值进行四则运算时，TRUE会被当做1，FALSE...= "继发性醛固酮") == 1] 写在结尾 应用好对象格式是R语言编程中的精髓之一，在这个例子中就很好的利用了对象格式里面的格式性质，做了一些适当的变通处理，让数据处理过程变得更加巧妙和方便，这点大家可以在以后的数据处理中做更多的尝试和思考...下期预告 下一期我们将讲述在这一次数据处理中遇到的另外一个问题，问题的内容已经在前文中说明，大家如果自习阅读会发现这个新年彩蛋！！再次恭祝大家新年快乐，万事如意！！！...大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的Finance Ph. D Candidate。 我是村长，一个玩了9年指弹吉他，却被代码深深吸引的博士候选人。
本文将介绍tidyverse的核心R包之一——tibble包 创建tibble 使用as_tibble()函数直接将数据转换成tibble形式。...1 2 #> 2 2 1 5 #> 3 3 1 10 #> 4 4 1 17 #> 5 5 1 26 可以在 tibble 中使用在 R 中不符合语法的名称作为列名称。...要想引用这样的变量，需要使用反引号将它们括起来。...（以 ~ 开头）定义，数据条目以逗号分隔，这样就可以用易读的方式对少量数据进行布局。...将数据全部输出，适合小数据集。 取子集 提取方式相同，但tibble 更严格：它不能进行部分匹配，如果想要访问的列不存在，它会生成一条警告信息。
它可以处理各种数据源，从逗号分隔的文件（csv）到由URL引用到关系数据库的网页内容到NoSQL（例如MongoDB或Cassandra）以及Hadoop。...由于通用的Impala ODBC驱动程序，R也可以与Impala集成。该解决方案将提供在Hadoop数据集上运行的快速交互式查询，然后可以在R内进一步处理或使数据可视化。...您可以使用R命令行工具执行此操作： $ R >install.packages("RODBC") 使用R和Impala分析Hadoop数据集 现在我们准备开始使用R和Impala分析我们的Hadoop数据集...我们将演示他们如何使用股票价格信息一起工作。您可以从http://finance.yahoo.com（股票代码：GOOG）下载Google股票价格。...为了在R上运行相同的Impala SELECT语句，我们需要从R执行以下命令： $ R > library("RODBC"); > conn <- odbcConnect("Impala") > result
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）。...要想引用这样的变量，需要 使用反引号 ` 将它们括起来： tb tibble( `:)` = "smile", ` ` = "space", `2000` = "number" ) tb #...ggplot2 和 dplyr 等其他 R 包中使用这些变量，也需要使用反引号。...tribble() 是定制化的，可以对数据按行进行编码：列标题由公式（以 ~ 开头） 定义，数据条目以逗号分隔，这样就可以用易读的方式对少量数据进行布局： tribble( ~x, ~y, ~z,...tibble 不能进行部分匹配，如果想要访问的列不存在，它会生成一条警告信息。 tibble 打印时更美观。
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...tibble包，也是由Hadley开发的R包。.../ 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...例如：x %>% f(y) 等价于 f(x,y) Rstudio中快捷键： ctrl+shift+m 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： > head(iris,n=3) Sepal.Length...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() ?
「原文来自：dplyr 文档」 上一篇：「R」dplyr 列式计算 通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。...如果你是一个 R 文档迷，你可能知道有一个 base R 函数就是用来处理这种情况的： df %>% mutate(l = lengths(x)) #> # A tibble: 3 x 2 #> x...out2 <- integer(2) for (i in 1:2) { out2[[i]] <- length(df$y[[i]]) } out2 #> [1] 3 1 注意，这种魔力只适用于引用现有列时...因为输入tibble中的列没有那么规则，所以这种方法更不适合这种方法。...引用“当前”组。
您必须指定容差“tol”以指示值可以达到多远。...这有两个主要选项：base R的grepl（）函数，或stringr包中的str_detect（）。 无论何时寻找部分匹配，重要的是要记住R是区分大小写的。...*filter_all（）将根据您的进一步说明过滤所有列 *filter_if（）需要一个返回布尔值的函数来指示要过滤的列。...或者您只是过滤所有列的字符串“food”。 在下面的示例代码中，我在所有列中搜索字符串“Ca”。我想保留在任何变量中出现字符串“Ca”的行，所以我将条件包装在any_vars（）中。...示例：按名称引用列： msleep %>% select(name, sleep_total:sleep_rem, brainwt:bodywt) %>% filter_at(vars(sleep_total
一 载入R包，数据 #载入R包 #install.packages("tidyverse") library("tidyverse") #查看内置数据集 head(msleep,2) # A tibble...二 以列之名 2.1 选择对应名称列 使用select()直接选择列名称所对应的列。...1）starts_with()选择以“XX”开头的所有列 msleep %>% select(name, starts_with("sleep")) %>% head(2) # A tibble:...7 三 以逻辑之名 3.1 基于数据类型选择列 使用select_if()选择所有数值列select_if(is.numeric)，此外还可用is.numeric， is.integer，is.double...使awake在中间 msleep %>% select(name, awake, sleep_total) %>% head(2) 4.2 everything() 返回未被选择的所有列 当只是将几列移到最前面
以read_csv为例，把需要分析的数据存为csv文件（逗号分隔的文件，execl文件可以另存为csv文件），然后R读取即可： data <- read.csv("data_for_input.csv...数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....数据操作速度会更快 如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....x %>% f(y) means that x is‘piped’ into the function f(x,y) 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： ?...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
_if, _at, _all 「dplyr」 以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...例如，你现在可以转换以 x 开头的数值列：across(where(is.numeric) & starts_with("x")). across() 不需要使用 vars()。..._at() 函数是 「dplyr」 中唯一你需要手动引用变量名的地方，这让它们比较奇怪且难以记忆。 为什么过了这么久才发现 across()？...这是由 base R 提供的，但它并没有很好的文档，我们花了一段时间才发现它是有用的，而不仅仅是理论上的好奇。 我们可以使用数据框让汇总函数返回多列。...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。 你如何转移已经存在的代码？
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。...0 使用for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...先将列表转变为一种特殊的tibble：包含两列name和value，name是列表名，value是相应的值。...同时对name和value两列数据进行迭代，使用map2函数： # 可以使用plot绘制 # name和value的值分别使用.x和.y引用 test_t %$% map2(name, value, ~...上面的图可以继续优化一下，如下： test_t %$% map2(name, value, function(x, y){ df tibble(y) #转换为tibble，列名为value
tibble 是一种简单数据框，相对于传统的data.frame做出了一些修改。tibble 包是tidyverse 的核心 R 包，其所提供的简单数据框更易于 在 tidyverse 中使用。...创建tibble >library(tidyverse) > as_tibble(iris) # A tibble: 150 x 5 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...，tribble() 可以对数据按行进行编码:列标题由公式(以 ~ 开头) 定义，数据条目以逗号分隔。...所以，当数据的列名不是很规范时，可以将data.frame换成tibble，同时tibble也可以在 ggplot2 和 dplyr 等其他 R 包中通过使用反引号调用这些变量。
本期回顾 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 本期目录 0 二维数组行列引用 1 创建新变量 2 变量重新编码 3 变量重新命名 4...：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，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集...例如：引用第一行数据，引用第一列数据，引用第一行第一列的数据。...> data(iris) #鸢尾花数据集 > dim(iris) #读取iris数据集的维度数值，以“行数 列数 ”形式展示 [1] 150 5 #说明iris数据集是150 x 5的二维数组...通过行列值引用：数据集[行值,列值] 如行值或列值仅1个数字，表示仅引用该行或列的数据 > iris[1,] #引用第1行数据 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
本次实验我们将利用 tidyquant 一个内置的数据集 FANG，FANG 包含 Facebook,Amazon,Netflix,Google 的股价数据； FANG ## # A tibble:...[1] 2020 .values = ~ (LAST(adjusted) - FIRST(adjusted)) / FIRST(adjusted) # 透视值 一个简单变换最后一个值减去第一个值再除以第一个值...不过我们在 Excel 中使用 VLOOKUP 是想在一个表中添加列，这列的值要去另一个表中查找， 在 R 中怎么做呢？...company，列值为对应的公司名，是不是很方便？...在 R 中实现各种「IFS」函数 很多同学喜欢 Excel 是因为它的条件筛选功能，比如SUMIFS(), COUNTIFS(), AVERAGEIFS()等； ? 在 R 中如何实现呢？
TCGAbiolinks 包是从TCGA数据库官网接口下载数据的R包。它的一些函数能够轻松地帮我们下载数据和整理数据格式。其实就是broad研究所的firehose命令行工具的R包装！...该函数的应用场景是：当需要在R中读取或写入数据时，需要指定存储数据的文件夹路径。但在执行R代码时，可能需要将当前工作目录更改为存储数据的文件夹路径。如果文件夹不存在，需要创建文件夹。..."file_id")] case_names <- json[, "cases"] filedir_in_json <- json[, "file_id"] 选择提取部分 # 提取表达量至一个数据框(以tibble...()方法将gene_name列转换为行名 tibble::column_to_rownames("gene_name") 通过TCGA样本命名规则筛选需求样本并将对照组前置. # 查看去掉01A..."status", "time") ) write.csv(col_survivaldata, paste("Survivalata.csv", sep = "/"), row.names = F) 引用
大家在学习R语言的时候，大多参考《R语言实战》这本书，但这本书年代过于久远（中文第二版是2016年），主要着力点也是在R base上，R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍，而对于tidyverse...包，《R语言实战》并未涉及，这也导致R语言的学习难度增加，今天我们给大家引入tidyverse包的学习。...dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...1 mutate() mutate（）与基础函数transform（）相似，都可以添加新的一列，但是允许引用刚刚创建的列： mydata tibble(x1=c(2,2,6,4),...) ##dplyr mydata %>% mutate(sumx=x1+x2, meanx=sumx/4)##dplyr允许使用管道%>%操作，且meanx可以引用
R语言运行几个长列比运行一些短列快，所以一般认为宽数据（不整洁），长数据（整洁）。...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...与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。...列改名 rename()，使用反引号‘`’包裹，允许R使用不规范的列名。...RODBC是一个资深包，提供R与SQL server的接口。DBI包提供了通用接口与驱动程序的类集，如RSQLITE，是访问数据库的统一框架，允许其他驱动程序以模块包添加。
dplyr包在数据变换方面非常的好用，它有很多易用性的体现：比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹，也不需要绝对引用，而这在多数baseR函数中都不是这样的，比如： library(tidyverse)...R中代码的运行过程 在介绍!!运算符之前，有必要先了解一下R中的代码是如何运行的。 在R console中输入一个代码，R就会返回代码的结果。...辅助dplyr完成编程工作 上面的例子中，之所以group_var不起作用，是因为dplyr直接将group_var当做变量名，然后去mtcars中寻找名字叫做group_var的列，这肯定是会报错的。...sym是指的将group_var变为Symbol，这是由于上面code的所有操作层面都是上面提到的R代码运行阶段中的语句阶段，对于变量而言，其需要变为Symbol才可以操作。...，各自加1后生成为新列，新列名字为原始名+“_new"。
html_table2 是一个非常实用的 R 包，它可以帮助我们将 HTML 表格快速解析为数据框。然而，在实际应用中，数据清洗和转换往往是不可避免的。...本文将分享如何高效地将 html_table2 的结果转化为更适合分析的 tibble 格式，并展示一个以采集汽车之家（https://www.autohome.com.cn/）汽车品牌和价格信息为例的完整实践...转化为 tibble 的原因可读性：tibble 显示时更加紧凑易读。兼容性：许多 tidyverse 包对 tibble 的支持更佳。操作性：tibble 提供了更强的列操作功能。3....最佳实践步骤以下是将 html_table2 结果转化为 tibble 的最佳实践：3.1 加载必要的 R 包library(rvest)library(dplyr)library(tidyr)3.2...爬取目标页面以汽车之家为例，假设我们需要采集汽车品牌和价格信息。
R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...难度：⭐ R解法 df <- df[,-4] # 提高可读性可采用如下代码 df % select(-c('categories')) 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列...列设置为索引 难度：⭐⭐ R解法 df %>% tibble::column_to_rownames('createTime') 42 数据创建 题目：生成一个和df长度相同的随机数dataframe...(col3) 99 数据修改 题目：将第一列大于50的数字修改为'高' 难度：⭐⭐ R语言解法 df[df$col1 > 50,1] <- '高' 100 数据计算 题目：计算第一列与第二列之间的欧式距离...列以'数据'开头的行 难度：⭐⭐ R语言解法 df[grep("^数据", df$industryField),] 117 数据计算 题目：以salary score 和 positionID制作数据透视
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