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快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...去重与找重unique 10.转置 ---- 1. 初识R语言支持的数据类型 开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。...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。...转置是一个数学名词，把行和列进行互换，一般用于对矩阵的操作。...[2,] 2 5 8 11 14 [3,] 3 6 9 12 15 # 转置后，变成5行3列的矩阵 > t(m) [,1] [,2] [,

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    R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

    ) 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...(x) [1] TRUE TRUE FALSE TRUE > x[complete.cases(x),] [1] 1 2 4 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） > x <...- 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)...mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 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...积 apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：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

    2.3K21

    【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

    数据框要求每一列只能有一种数据类型，且数据框只是R语言内部的一个数据，不是一个文件。- 数据框单独拿出来的一列是一个向量，视为一个整体。一个向量可以出自数据框的一列，也可以用代码生成。...紧密连接）collapse 非单元素的多向量连接时，将生成的多个元素合并成1个元素，并指定多元素间合并的连接符号举例：> paste0(rep('x',times=3),1:3)[1] "x1" "x2...> m[2:3,1:2] a b[1,] 2 5[2,] 3 6II.矩阵的转置和转换> m a b c[1,] 1 4 7[2,] 2 5 8[3,] 3 6 9#转置> t(m)..."> class(m$r3)[1] "character"若强行将某一列转换成数值类型，则非数值的单元格将由NA代替。...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。

    4K51

    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。..., remove：是否删除被组合的列 把widedata中的person,grade, score三个变量合成一个变量information, 并变成"person-grade-score"的格式 wideunite...五 缺失值填充 示例数据集，增加NA值 NAdata <- data.frame(person=c('A','B','C','D'),grade=c(5,NA,4,7),score=c(89,98,NA...D 7 89 计算x的均值和中位数 x_mean <- mean(NAdata$grade, na.rm = TRUE) x_median <- median(NAdata$grade,...na.rm = TRUE) 计算y的众数 y_mode <- as.character(NAdata 用特定值进行NA填充： NAdata2 <- replace_na(data = NAdata, replace

    94010

    数据结构：线性结构

    需要重新对数据进行排列，快速转置则是在尽可能少次数地遍历矩阵的情况下完成转置。...2 经过转置后，它的排列需要是这样： 数组data 5/行 5/列 6/元素个数 0 1 1 3 1 1 3 -1 2 2 3 -2 3 3 2 -1 4 4 5 2 5 5 1 7 为了预先确定矩阵...M中的每一列的第一个非零元素在数组中的位置，需要先求得矩阵M中的每一列中非零元素的个数。...num[]：储存每一列非零元素的个数 cpot[]：储存每一列的第一个非零元素在数组中的位置 通过这两个数组，我们可以在仅遍历数组两次的情况下完成矩阵的转置： 在第一次遍历时，通过对列的遍历，...cpot[1]=0 cpot[col]=cpot[col-1]+num[col-1] 第二次遍历即可根据cpot开始元素的转置：每读取一个元素，若列为i，则将行列调换，放入新的data[cpot[data

    1.1K10

    从零开始的异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

    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 = T) #左连接，即新合并的数据框中，保留test1中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，sort表示按列排序 merge(test1,test3,by.x...='name',by.y = 'NAME', all.y = TRUE,sort = T)#右连接，即新合并的数据框中，保留test3中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，...,"b","c") #加列名 m m[2,] #矩阵取子集不支持使用$ m[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] m #矩阵中的重要函数 t(m) #行列的转置，行变列，列变行，行名和列名都跟着变换

    1.8K20

    生信技能树-R语言-day3

    将这些元素筛选出来#提示：%in%length(g %in% s) # 错误，因为%in%产生的逻辑值中，T和F都存在，所以都会被计算个数，相当于length计算的是逻辑值的个数g[g %in% s]#...：向量二维：矩阵matrix 只有一种数据源类型数据框 data.frame 每列只有一种数据类型list列表：可以装的下一切（数据，向量，矩阵，数据框）数据框 新建新建数据框data.frame()...，之前不存在的）修改行名rownames() = c()赋值修改后的向量 （行名都是一样的）修改其中一列的列名colnames(文件名)[第几列]= “”赋值列的名字（每一列名字都不一样）两个数据框的连接...t()转置（将行和列互转，要先给列改名，不然转置没有区别> colnames(m) m a b c[1,] 1 4 7...[2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 > t(m) # 转置行和列 [,1] [,2] [,3]a 1 2 3b 4 5 6c 7 8

    7210

    快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

    apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。 tapply：用于根据某个分组变量对数据进行分组，并对每组数据分别执行函数操作。...例如，下面的代码使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和 apply(x, 2,...sum) [1] 6 15 24 ❝上面介绍了apply 家族函数的原理，下面来举几个使用 apply 家族函数处理数据的小例子： ❞ 例子 1：求出矩阵中每一列的最大值 下面的代码使用 apply...函数求出矩阵中每一列的最大值： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的最大值 apply(x, 2, max) [1] 3...6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置 下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置

    2.9K30

    临床预测模型概述6-统计模型实操-Lasso回归

    这种方法会在一系列（对数尺度上）的惩罚参数 lambda 值上计算 Lasso 或 Elastic Net 的正则化路径。它的算法非常快速，能有效利用输入矩阵的稀疏性。...,colNames = T)genes <- a$blength(genes)#与表达矩阵取交集后构建模型x = t(exprSet[rownames(exprSet) %in% genes,]) #转置后的基因表达矩阵...%Dev（Percent Deviance Explained）：● 这一列表示模型在该λ值下解释的偏差比例，即模型的拟合优度。...Lambda：● 这一列显示的是不同的λ值。λ值越大，Lasso正则化的强度越大，导致更多的特征系数被压缩为零；λ值越小，正则化强度减弱，更多的特征被纳入模型中。...,colNames = T)genes <- a$blength(genes)#与表达矩阵取交集后构建模型x = t(exprSet[rownames(exprSet) %in% genes,]) #转置后的基因表达矩阵

    14010

    R语言入门系列之一

    当向量含有缺失值时，若是计算向量的均值、方差等，需要在函数内设置参数na.rm=TRUE来去除缺失值。对于函数的使用方法可以使用?function来查询。...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...)返回列名字rownames()返回行名字t()矩阵转置 数组（array）与矩阵相似似，但是维度可以大于2，类似的具有array()、as.array()、is.array()函数，创建方式如下所示：...示例如下： 数组可以通过三元id进行索引，如下所示： 1.3数据框与因子 有时候通过实验、调查获得的数据不只有一种模式，也即字符型、数值型等混杂在一起（但是每一列必须同一模式），需要一种简单的数据集来存储变量数据...可以看到对于数值变量age会计算最大值、最小值、平均值等，但是对于因子变量，只会计算频数。变量类型不同，在统计中其处理方法也不同（例如RDA、CCA等），结果也不相同。

    4.1K30

    一套完整的基于随机森林的机器学习流程（特征选择、交叉验证、模型评估））

    normal ## normal_6 normal table(metadata) ## metadata ## normal tumor ## 50 52 样品筛选和排序 对读入的表达数据进行转置...通常我们是一行一个基因，一列一个样品。在构建模型时，数据通常是反过来的，一列一个基因，一行一个样品。每一列代表一个变量 (variable)，每一行代表一个案例 (case)。...# 表达数据转置 # 习惯上我们是一行一个基因，一列一个样品 # 做机器学习时，大部分数据都是反过来的，一列一个基因，一行一个样品 # 每一列代表一个变量 expr_mat <- t(expr_mat)...], train_data_group, plot="box") 交叉验证选择参数并拟合模型 定义一个函数生成一些列用来测试的mtry (一系列不大于总变量数的数值)。...绘制ROC曲线，计算模型整体的AUC值，并选择最佳模型。

    9.3K31

    R语言的常用函数速查

    ：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，rev：排序unlist：展平列表attr...数组 array：建立数组 matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵...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...sweep：计算数组的概括统计量aggregate：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...线性代数 solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解 backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解 qr：矩阵的QR分解chol2inv

    2.6K90

    R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

    默认将非数字转化为因子；而data.table 会将非数字转化为字符 data.table数据框也可使用dplyr包的管道，这里不作阐述。...)直接修改某个位置的值，rownum行号，colnum，列号，行号列号推荐使用整型，保证最快速度，方法是在数字后面加L，比如1L，value是需要赋予的值。...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...(y=max(y)), lapply(.SD, min)), by=x, .SDcols=y:v] #对DT取y:v之间的列，按x分组，输出max(y),对y到v之间的列每列求最小值输出。..."] #左联接 X[DT, on="x"] #右联接 DT[X, on="x", nomatch=0] #内联接,nomatch=0表示不返回不匹配的行,nomatch=NA表示以NA返回不匹配的值

    5.9K20

    R（二）近期记录

    计算各列的NA数量 这个可以用apply或者sapply快速实现 > df <- data.frame(col1=c(1, NA, 2), col2=c(2, 3, NA), col3=c(NA, NA...col2 col3 1 1 2 关于apply的说明 apply对一行或者一列是按照向量来处理的 假设要对每一行求和 > df <- data.frame(a=c(1, 2), b...按道理前两列都是数值型，那么apply后每一行的前两个元素也应该是数值型呀，那是不是呢，我们看看： > apply(df, 1, function(v) mode(v[1:2])) [1] "character...其实apply是将每一行当作一个向量来处理的。因为第三列是字符型，所以当一行中只要有一个值是字符型，其他数值型的值都会被自动转换为字符型。...比如在下面这个数据集中我们想计算每个人语文成绩和英语成绩的和。

    80830

    （数据科学学习手札07）R在数据框操作上方法的总结（初级篇）

    ：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <-...，并返回对应每一列的逻辑型变量。...需要删除的行,!需要删除的列] 上面的duplicated(df)已经提取出df的所有重复行的逻辑型标号，因此只需要在删除方法里设置删除的标号为duplicated(df)的返回值即可： > df[!...有时候我们会遇到含有缺省值NA的数据框，这时如果直接进行数据框内的运算，因为NA的干扰，最后的结果往往也是NA，好在R对大部分整体数值运算都有参数na.rm来控制，TRUE时会自动跳过含有NA的计算部分...[1] 5 > sum(complete.cases((df)))#完整观测值的个数 [1] 4 > na.omit(df)#删去含有缺失值的行 a c d 1 1 b b 2 2 a a 3 4

    1.4K80

    R语言中的循环函数（Grouping Function）

    其格式是： Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说，其维度值为2，第二个参数维度Index中，1表示按行运算，2表示按列运算。...4 6 如果我们要计算每一行的sum值，那么我们可以写为： apply(m,1,sum) [1] 9 12 如果要计算每一列的mean值，那么改为： apply(m,2,mean) [1] 1.5...3.5 5.5 假如某个值为NA，那么要忽略NA值，进行每一行的SUM怎么办呢？...Matrix，如果所有Column不是数字类型或者类型不一致，导致转换失败，那么apply是运算不出任何一列的结果的。...我们建立一个学生名字，年龄和成绩的Data Frame，然后统计平均年龄和平均成绩，由于name列不是数值类型，所以无法算平均值，所以我们可以对非数值的数据只取count数量。

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