R语言中存在一些null-able values，当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。...通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...另外，NA和“NA”不可以互换。 NULL NULL是一个对象（object），当表达式或函数产生无定义的值或者导入数据类型未知的数据时就会返回NULL。...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。...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
> is.na(c(1,2,3,NA,'sdas')) [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE # 我们可以直接用which 获取TRUE 所在的index 但是，这个函数并不能很好的使用在数据框中...其会返回一个矩阵，对应的缺失值会在对应位置返回一个TRUE，如果这时候通过which 获取，其只会返回一个坐标，这是因为数据框经过is.na 后返回一个矩阵，而矩阵的坐标关系和向量又非常的微妙，其本质也就是向量的不同的排列...我们都知道，布尔值实际就是0和1，我们可以利用这个特性，获得那些经过is.na 后，行和不是0 的行，那就代表其存在表示TRUE（NA）的数据了： > rcmat[!..."A" "B" "C" "D" "E" "0" > replace_na(X$X2,6) [1] 1 6 3 4 5 6 fill() 不同于drop_na 的直接暴力删除，fill 非常贴心的将缺失值替换为其所在列的上一行数值的值...3 C 3 4 D 4 5 E 5 6 NA> 6 函数中参数设置 很多函数，都有参数na.rm 可以直接在对列表操作时去除NA 值，比如： > a = c(3,4,NA
将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...DT的属性，setattr(x,name,value) x时data.table,list或者data.frame,而name时属性名，value时属性值，setnames(x,old,new)，设置x...sep2,对于是list的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol，行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na...DT[, .SD, .SDcols=x:y] #用.SDcols 定义SubDadaColums（子列数据)，这里取出x到之间的列作为子集，然后.SD 输出所有子集 DT[2:5, cat(y, "...roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时，填充该行空白，+Inf(或者TRUE)用上一行的值填充，-Inf用下一行的值填充，输入某数字时，表示能够填充的距离，near用最近的行填充 rollends
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...data.table和data.frame，也就是说data.table继承了data.frame的一些行为，但增强了其他部分。...released #> 1: T01 SupCar toy vehicle yes #> 2: M04 Dancer model people no 在对data.table构建子集时...#> 5: M04 Wood 16 0.6 #> 6: M03 Wood 15 NA 前面都是在构建子集后，又创建新的data.table。...然后在每个子集data.table的语义中计算j表达式。
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 data.frame...（1）按列取子集：用"$"符号 df1$gene #df1后加"$"，再按tab键可以直接选择df1的列名 ## [1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4"...对于x逻辑值向量，用于取子集的逻辑值向量与x对应即可，不必须由x生成。...列，缺失值填充NA ## name blood_type group vision ## 1 jimmy A group1 4.3 ## 2 nicker...,test2,by="name") #全连接，两个表的name列都要，缺失值填充NA ## name blood_type group vision ## 1 jimmy
> length(intersect(g,s))[1] 32IV.向量筛选（取子集）用 将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。...（叹号）重点：按照逻辑值：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量。按照位置：中括号里是由x下标组成的向量。因此，指定向量中的具体某个元素时，无论用逻辑值还是位置来指定，都必须使用向量。...默认all=FALSE，表示只取共同列或行中相同值的内容进行合并，当指定all=TRUE时，取两个数据框中指定行列的并集进行合并，任一表中的缺失值，则用NA填充。...1 4 7[2,] 2 5 8[3,] 3 6 9Tips：列表取子集时，用两个中括号，取出来的是指定元素本来的数据结构。...如上例中，取出的子集是矩阵。若用1个中括号，取出来的子集数据结构仍然是列表，内容虽然一致。
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...(salary)) [1] 4 另一个判断缺失值的函数是complete.cases()，它同样返回逻辑值向量，但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE，正常数据为TRUE，利用它来选取无缺失数据的行非常方便...R可以使用complete.cases()指令选取完整的记录，有缺失值的行则删去不要。...对数据“整容”最简单的思路是把数据向量化，再按要求用向量构建其他类型的对象。...3 11 qa 6 5 12 12 sh 3 4 2 3.4.2选取数据的子集 在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>
数据框 data.frame 数据框 约等于表格：1.数据框不是一个具体文件，只是R语言内部的一个数据；2.数据框每一列只能有一种数据类型 图片 新建和读取数据框 #新建和读取数据框 df1 data.frame..."r2","r3","r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" # | 或符号前后不可以连接字符，只能用于数字，逻辑值 两个数据框的连接 test1 <...sort表示按列排序 merge(test1,test3,by.x='name',by.y = 'NAME', all = T) #取两个表的合集 #调整数据框中列的顺序，可以用重新取子集的方式 a...= matrix(1:9, nrow = 3), m2 = matrix(2:9, nrow = 2)) l l[[2]] #列表取子集 l$m1 #列表中的元素有名字，可以用...tony") scores #names函数可以给向量赋值名字 scores["jimmy"] #有名字的向量可以用名字取子集 scores[c("jimmy","nicker")] names
但是，当有多个值的映射时，这将变得： titanic["Sex_short"] = titanic["Sex"].str.replace("female", "F") titanic["Sex_short...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...match / %in% 用 %in% 在 R 中选择数据的常见方法是使用 match 函数定义的。...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,
今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。...构造数据集 下面是一个可重复的例子，构造两个数据集，一个是基于 data.frame 的列表，另一个是就要 data.table 的列表： x <- list( a = data.frame(r1...相同的数据，不同的操作函数存在差异 在进行连接操作时，我们会发现 dplyr 的结果会报错！...r4 r1 r3 r2 #> 1 S1 S2 S2 S1 S1 #> 2 S2 S1 S1 S2 S2 看起来似乎有点不可理喻，但实际上上面我构造的数据集是有点特别的：前 2 个子集和第 3 个子集是没有可以连接的列的...一般工作情况下，不同的数据子集都存在可以连接的列，所以无论上述哪种方法都可以胜任工作。
#所有数据列都放进来，空缺的补值为NA id R M 1 1 9 7 2 2 7 2 3 4 9 NA> 4 3 NA> 3 > merge...=T代表右连接 2、dplyr包 dplyr包的数据合并， 一般用left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来， 但，y中没有的则不放过来。...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包 利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行...,dou4=4*survived) Hdma_dat$dou=a$dou Hdma_dat$dou4=a$dou4 #两个新序列，加入到Hdma数据集汇总 筛选变量服从某值的子集 subset(airquality...四、不等长合并 1、plyr包 rbind.fill函数可以很好将数据进行合并，并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。
22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列 【往期回顾】 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 R语言数据管理与...这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。...- data.frame(matrix(c(1,2,NA,4),nrow = 2)) > x X1 X2 1 1 NA 2 2 4 > grep(1,x) [1] 1 > grep(2,x)...：数据框 c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique...：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集 19、逻辑运算 <
R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table) 同时，data.table与data.frame数据呈现方面，还有有所不同的。...注意: data.table之后，一些常规的data.frame的操作就失效了，譬如： data[,-1]、data[,1]这样的操作就不是这么用的了。...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...在data.table行操作跟data.frame很像，可以data[1,]就可以获得第一行的数据，同时也可以用，data[1]来获得行信息，这个是data.table特有的。...2016-11-28补充： 留言区大神给了一个比较好的选中列的方式，其中主要就是对with的使用： data.table取列时，可以用data[,1,with=FALSE]取data的第一列
是R语言用于生信分析时最常用且最重要的两种数据类型，编程语言还是需要多练，熟能生巧，没别的捷径，学了不用也就忘了。...题目链接：https://www.r-exercises.com/2016/01/04/data-frame-exercises/ 答案链接：https://www.r-exercises.com/2016...自己答案 dfstate=data.frame(state.abb,state.area,state.division,state.region,row.names = state.name) #不会取字符串子集...0,1,2,3四个数将0-3分成了三个区间，include.lowest代表左边的值取不取，right表示右边的值取不取，意思就是数学中的左开右闭/左闭右开区间。最后的labels就是分三级。...忘记c就是忘记创建向量直接写了元素；忘记引号就是把要写的字符直接打成了变量，而变量本身不存在，所以经常会报错；忘记逗号主要是在数据框取某些行或列，只写了行或列的条件，没写逗号表示出行或列，另外就是在创建数据框的不同列时忘记用逗号分隔
,meanx=(x1+x2)/2) #变量的重编码 d = within(d,{ x1Less2 = NA x1Less2[x1<=2] = "y" x1Less2[x1>2...] = "n" }) #变量的重命名 fix(d) names(d)[c(3,4)] = c("sumX","menaX") #缺失值 y = c(1:3,NA) is.na(y) sum(y,...na.rm=TRUE) na.omit(y) #日期值 mydate = as.Date(c("2007-06-22","2004-02-13")) mydate class(mydate) strDates...(dA,dB,by="id") total = cbind(a,b) #添加行 total = rbind(a,b) #数据集取子集 d = head(airquality) #保留变量 d[,c(...names(d) %in% c("Solar.R", "Wind")] d$Solar.R = d$Wind = NULL #选入观测 d[which(d$Ozone==41),] #subset函数
## 5 tony NA> 138#练习3-1#table(test$Strand)#练习2-3#m 60]## [1] "jimmy" "Damon" "Sophie"#数据框按照逻辑值取子集...Markdown*数据框来源(1) 用代码新建(2) 用已有数据转换或处理得到(3) 读取表格文件（存在于R语言之外的文件，只操作数据框而不修改表格）(4) R语言内置数据（heatmap(volcano...rownames(df1) r1","","",""))colnames(df1)2 的连接（取交集）merge(test1,test2,by="name...m 子集m2,;m,1;m2,3;m1:2,2:3*矩阵的转置和转换colmanes(m) <- c("a","b","c")t(m) #转置as.data.frame
8.1单因素方差分析及R实现 (1)正态性检验 对数据的正态性，利用Shapiro-Wilk正态检验方法(W检验)，它通常用于样本容量n≤50时，检验样本是否符合正态分布。...R中，函数shapiro.test()提供了W统计量和相应P值，所以可以直接使用P值作为判断标准，其调用格式为shapiro.test(x)，参数x即所要检验的数据集，它是长度在35000之间的向量。...为了用单因素方差分析判断三个分行此项业绩指标是否相同，首先对二个分行的账户余额分别进行正态检验。 ?...R中最常用的Bartlett检验,bartlett.test()调用格式为 bartlett.test(x，g…) 其中，参数X是数据向量或列表(list) ; g是因子向量，如果X是列表则忽略g.当使用数据集时...是可选项，可以用来指定观测值的一个子集用于分析:na.action表示遇到缺失值时应当采取的行为。
数据框创建 R 代码： df1 data.frame( gene = paste0("gene", 1:4), change = c('up', 'up', 'down', 'down...而是由pandas提供，接受字典，每列是一个键值对的格式。...数据框取子集 R： # 取单列(返回向量/Series) df1$change ## [1] "up" "up" "down" "down" df1[,"change"] ## [1] "...中括号取子集时，左边不允许空着，右边可以空着 新增一行时，右边也不允许空着 # 取单列(返回Series) df1.change ## 0 up ## 1 up ## 2 down...# R 代码 # 创建示例数据框 df1 和 df2 d1 data.frame(name = c('jimmy', 'nicker'), age = c(25, 30)) d2 data.frame
对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...语言 逻辑运算：TRUE/FALSE | 专题3 4.1 缺失值处理 # 生成数据框 > dfdata.frame(a=c(1,NA,NA,2,NA), + b=c('B','A','B...列重新计算为(Temp - 32) / 1.8 mutate(airquality, new = -Ozone, Temp = (Temp - 32) / 1.8) #方法三：subset筛选变量服从某值的子集...排序 #order默认升序，变量前加“-”代表降序 #排序的操作，大多都是基于索引来完成的 #用order()函数来生成索引，再匹配的数据的数值上面。...，大多都是基于索引来完成的 > #用order()函数来生成索引，再匹配的数据的数值上面。
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。...图1：不同性别的领导行为 如何把图1的中数据导入R，对这些数据，我们有什么发现呢？...方法二：包reshape中的rename()函数。 方法三：names()函数。 缺失值 数据集往往是不完整，因为各种缘由存有缺失值。 使用is.na()函数检查缺失值。...日期值 用函数as.Date()设置日期格式。...()函数 随机抽样sample()函数 用SQL操作数据框 使用包sqldf中的sqldf()函数基于SQl的查询语句操作数据框。
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