) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...| 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 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 R语言 控制流：for、while、ifelse...和自定义函数function|第5讲 正 文 1、str() 显示数据集和变量类型，并简要展示数据集情况 > data(mtcars) > str(mtcars) 'data.frame': 32...rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames...row：矩阵的行下标集 col：求列下标集 19、逻辑运算 ，=，==，!
按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名 如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。...key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。...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...extract 除了seperate 外，函数 extract() 可以按照某种正则表达式表示的模式从指定列拆分出对应于正则表达式中捕获组的一列或多列内容。...ntotal=sum(freq)) ntotal 1 84 3.4 tibble 中的列表列 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
（等长） 总结：cbind等行数、按列合并（无序） #生成测试数据 > ID1 <- c(1:4) > ID2 <- c(2:5) > name<-c("A","B","C","D") > score...<-c(8,22,7,6) > student1data.frame(ID1,name) > student2data.frame(ID2,score) #按照行合并student1和student2...总结：按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名 > #生成测试数据student1 > ID <- c(1:4) > score <- c(8,22,7,33) > student1data.frame...(ID,score) #按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名 > rbind(student1,student2) ID score1 1 82 2 223 3...，拆分成多个向量的操作。
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对data.frame做了重新的设定： tibble，不关心输入类型，可存储任意类型，包括list类型 tibble，没有行名设置 row.names tibble，支持任意的列名 tibble...()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..., #convert = FALSE, extra = “warn”, fill = “warn”, …) #data：为数据框 #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 #remove：是否删除被分割的列 widesep <- separate(wideunite, information,c("person","grade","score"),
by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列 all，all.x，all.y：指定x和y的行是否应该全在输出文件 sort：by指定的列（即公共列）是否要排序 suffixes：...指定除by外相同列名的后缀 incomparables：指定by中哪些单元不进行合并 举例说明如下 1、读取并创建数据示例 # 读取并创建贷款状态数据表 > loan_status=data.frame...5、inner 模式匹配，只显示两个数据集公共列中均有的行 # 有多个公共列时，需指出使用哪一列作为连接列 merge(w,q,by = intersect(names(w)[1],names(q)[1...= ‘D’ 不显示，数据集中q中的 name = ‘F’ 不显示，只显示公有的name行，并且用q数据集A行匹配了w数据集所有的A行 6、outer 模式，将两张表的数据汇总，表中原来没有的数据置为空...merge(w, q, all=TRUE, sort=TRUE) # all = TRUE 表示选取w, q 数据集的所有行，sort = TRUE，表示按 by 列进行排序，默认升序 7、left
matrix str_split(y," ",simplify = T) [,1] #只拆分提取第1列 1.3 按位置提取字符串 #提取x中第5和第9位的字符串 str_sub(x,5,9) 1.4 字符检测...= select(iris,-5) #"-5"为删除第5列 x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50) #head()为取前xx行 pheatmap::pheatmap(x3...) 筛选列的函数select() 筛选行的函数filter() 2.4.2 多重嵌套，代码不易读 pheatmap::pheatmap(head(as.matrix(select(iris,-5)),50...中的第一列 ggplot2对行名并不友好，通常要使样本名转化为data.frame中的第一列，防止在后续代码运行过程中行名丢失 图片 图片 step2 把原来的行名转变为第一列 图片 step3 宽变长...rownames_to_column() %>% #将行名转化为1列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #对data.frame
R语言有丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。...下面以dplyr为例，学习R包 安装和加载R包 初级模式 通过options()$repos检验 升级模式 为了保证可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，只需要运行这两行代码即可：...### 高级模式 使用R的配置文件.Rprofile 图片 1）首先用file.edit()来编辑文件：file.edit('~/.Rprofile') 2) 然后在左上添加两行options代码：...可以和自己的运行结果做对比 1.mutate(),新增列 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) 2.select(),按列筛选 1)按列号筛选 select...- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60)) test2 test3 data.frame(z = c(100,200,300,400)) test3 bind_rows
同一向量中无法混杂不同类型或模式的数据 c()可用来创建向量 c(1,2,3,4) c("1","2","3","4") c(TRUE,FALSE) c(1:4) 1、2、3行分别生成数字、字符、逻辑型变量...，默认按列 数据框 最常处理的数据结构 来源 （1）新建 （2）由已有数据转换或处理得到 （3）读取文件 （4）R语言内置数据 查看R语言内置数据 data() #列出已载入的包中的所有数据集 data...(name,age,grade) df 选取数据框中元素 df[1]#第一列 df$age df[,c("age","name")]#按列名取 df[c(1,4),1:3]#1、4行，1到3列 修改数据框中元素...df[2,2] <- 11#改一个 df$grade列 colnames(df)[2] 行行名，列名为rownames...(df) 新建列 df$class 行名 两个数据框的连接 test1 data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon
apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...参数列表： X:数组、矩阵、数据框 MARGIN: 按行计算或按按列计算，1表示按行，2表示按列 FUN: 自定义的调用函数 …: 更多参数，可选 比如，对一个矩阵的每一行求和，下面就要用到apply做循环了...> x<-matrix(1:12,ncol=3) > apply(x,1,sum) [1] 15 18 21 24 下面计算一个稍微复杂点的例子，按行循环，让数据框的x1列加1，并计算出x1,x2列的均值...[[3]] [1] 3 [[4]] [1] 3 [[5]] [1] 2 [[6]] [1] 1 [[7]] [1] 4 [[8]] [1] 5 lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算...如果对数据框的列求和。 > lapply(data.frame(x), sum) $x1 [1] 12 $x2 [1] 12 lapply会自动把数据框按列进行分组，再进行计算。
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...三、split – apply – combine模式——分组处理模式 对数据的转换，可以采用split – apply – combine模式来进行处理： split：把要处理的数据分割成小片断； apply...##按照已有的类别数据，分类 g<-split(Cars93,Cars93$Origin) #按照cars93数据集，按照origin进行分组 ##例2：对矩阵分组（按列） m行第二列 2、一个网络例子： ?...可以看到，计算结果中的第一列实际上是“SELLERID.CLIENT”，我们需要把它拆分成两列并调换顺序才行。
# 数据统计摘要 dim(df) # 数据框的行和列数 read.csv()函数是 R 的基础函数，功能强大，但对于文件的要求较为严格，比如：文件必须是 CSV 格式（用逗号分隔的数据）；文件的分隔符必须是逗号...（,），否则需要用read.table()并手动指定 sep 参数。...数据访问与操作 访问数据 数据框和向量不一样，向量是一维的，数据框既有行也有列，数据框是二维的，所以在使用方括号时，我们也要指定行和列，行和列之间用,隔开，,前面表示行，后面表示列。...= 80 # 添加“Pass”列 df$Pass 列 数据排序 按列排序 df <- df[order(df$Score, decreasing..., df6, by = "ID", all.y = TRUE) 下期内容 下一节我们学习R语言其他的数据结构
} } return count; } } 第一个for循环控制行,
1.data.frame来源（1）用代码新建 data.frame（）（2）由已有数据转换或处理得到 matrix-->data.frame（3）读取表格文件-read() (4）R语言内置数据(iris...ncol(df1)3.4 行名 rownames(df1)3.5 列名 colnames(df1)4.data.frame取子集 -"$"符 df1$gene4.1 按坐标df1[2,2] #[ ]内前面的数字为行...，后面的数字为列df1[2,] #提出第二行（包含行名）df1[,2] #提出第二列df1[c(1,3),1:2] #提出第1和3行,第1-2列4.2 按名字df1[,"gene"]df1[,c('gene...e.p df1$p.value 行/列名 即给向量重新赋值 e.p rownames(df1) r1","r2","r3","...r4") 5.5 只修改某一行/列的名 e.p colnames(df1)[2] 行名6.两个data.frame连接test1 data.frame(name =
，选择Name列（参见数据选择教程），添加str访问器并应用lower方法。...在 R 中，您可能希望获取data.frame的行，其中一列的值小于另一列的值： df data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...R Python 数组 列表 列表 字典或对象列表 data.frame 数据框 ddply 在 R 中使用名为 df 的 data.frame 来按 month 汇总 x 的表达式： require...在 R 中，您可能希望获取data.frame的行，其中一列的值小于另一列的值： df data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...在 R 中，您可能希望获取 data.frame 的行，其中一个列的值小于另一个列的值： df data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df,
也高度赞扬郭一些提问交流的模式，比如：求助：Zotero中添加Markdown插件失败 还亲自写了一个提问参考范文：如果这样问问题，大家可能会更趋向于帮助我 ，都是非常值得大家学习的，不过对于简单的R...也不是不可以简洁 如果你觉得测试数据，代码，proj文件，再打包起来，会比较麻烦，那么把你的提问精炼，抽提出来重点，也是一种方式，比如其实你只是想知道下面的3行的数据框，如何根据第二列的分号这个分隔符进行拆分后变成...4列： ?...','BRCA1')) a do.call(rbind,lapply(1:nrow(a), function(i){ x=as.character(a[i,]) return(data.frame...(sample=x[1], gene=unlist(strsplit(x[2],";")[[1]]))) })) 可以看到，之前的一行就被拆分成为了2行 ?
9 8 7 6 5 4 3 2 1 $ c: Factor w/ 10 levels "a","b","c","d",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2.数据框的索引 方式1： 按列的名称进行索引...= F) > cbind(df1,df2)#cbind()按列横向拼接数据框 a b c AA B C a 1 10 a 10 1 a b 2 9 b 9 2 b c 3 8...f 5 6 f g 7 4 g 4 7 g h 8 3 h 3 8 h i 9 2 i 2 9 i j 10 1 j 1 10 j > rbind(df1,df1)#按列纵向拼接数据框...，得到结果如下，与Python不同的是，R中的数据框合并的原则是不返回含有缺失值的行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2 9 2 b 1 10...（若输入多列则检测是否存在行的多列组合方式中有无满足重复的行），并返回对应每一列的逻辑型变量。
logical_value, dimnames=list(char_vector_rownames, char_vector_colnames)) 其中：vector包含了矩阵的元素， nrow和ncol用以指定行和列的维数...默认情况按列填充。...)：不同的列可以包含不同模式(数值型、字符型等)的数据，很重要！...data.frame()创建： mydata data.frame(col1, col2, col3,…) 其中的列向量col1, col2, col3,… 可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型...1)向量：a[2];d[1] 2)矩阵：使用下标和方括号来选择矩阵中的行、 列或元素。X[i,]指矩阵X中的第i 行，X[,j]指第j 列， X[i, j]指第i 行第j 个元素。
(y," ") str_split(y," ",simplify = T) ##加入参数后，可以将字符串拆分成矩阵 图片 3. str_sub 按位置提取字符串 x <- "The birch canoe...]] = c(x[[i]],s) } result do.call(cbind,result) ## 通过先生成空的列表list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接...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 # 表达矩阵 set.seed(10086) #...dplyr) dat = t(exp) %>% #转置表达矩阵，宽表变长表 as.data.frame() %>% #将表达矩阵转换为数据框 rownames_to_column() %>% #将行名变成一列...为2表示列，FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean) ##对test数据框的每一行求平均值 apply(test, 1, sum) ##
此外，separate和union方法提供了数据分组拆分、合并的功能，应用在nominal数据的转化上。...dplyr/rlist/purrr 1. dplyr dplyr包是现在数据流编程的核心,同时支持主流的管道操作 %>%，主要的数据处理方法包括： （1）高级查询操作： select(): 按列变量选择...filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合gruop_by...()使用 arrange(): 按行排序 （2）关联表查询 inner_join(x, y): 匹配 x + y left_join(x, y): 所有 x + 匹配 y semi_join(x, y)...): x 和 y 的并集（按行） setdiff(x, y): x 和 y 的补集 （在x中不在y中） 更多详细操作可以参考由SupStats翻译的 数据再加工速查表，比Python的老鼠书直观很多。
学习R包R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。 包的使用是一通百通的。...1.安装并加载R包1.1 镜像设置也和Linux一样，官方源因受到网速影响比较慢，添加国内镜像源会方便很多这里需要用到两行代码# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置options("repos...Linux中的.bashrc/环境文件一样的R的环境文件.Rprofile即可首先用file.edit()来编辑文件：file.edit('~/.Rprofile')然后在文件中添加上述两行代码即可保存重新加载一下...具体讲解dplyr包的五个基础函数2.1 mutate(),新增列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)2.2 select(),按列筛选① 按列号筛选...select(test,1) # 选择第一列select(test,c(1,5)) # 选择第一和五列 select(test,Sepal.Length) # 直接选择列名② 按列名筛选select(test
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