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。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
目录： windows命令行中执行R dataframe 常用函数、变量 1、windows命令行中执行R 前提：已经把R的命令目录加入了系统路径中。 在windows中，命令行执行R可以用以下两种方式： （1）RCMD BATCH xxx.r 这种方式也可以写成”r cmd BATCH“、”rcmd BATCH“、”R CMD BATCH“，这几个命令都是一样的，随便你用哪个 这种方式的输出结果不是直接显示在命令行中，而是会在r文件相同路径下，自动创建一个xxx.r.Rout文本文件，输出的内容在这个文
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
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下： ...：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 <- 1:10 > b <- 10:1 >
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[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装：
R语言中有几个常用的函数，可以按组对数据进行处理，apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似，下面介绍下这几个函数的用法。
1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；
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。
灰色关联分析包括两个重要功能。 第一项功能：灰色关联度，与correlation系数相似，如果要评估某些单位，在使用此功能之前转置数据。第二个功能：灰色聚类，如层次聚类。
这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和：
数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。
文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（$提取的是一个全新的列名，之前不存在的）
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明；
在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型数据科学。 从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python和R上。在确定工程实施和大数据集操作时，我们就需要依赖Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。 Scala和Excel是两个极端，对于大多数创业公司而言，我们没有足够多的人手来实现专业化的分工，更多情况下，我们会在Python和R上花费更多的时间同时完成数据分析（A型）和数据构建（B型）的工作。而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
近交系数： 近交系数（inbreeding coefficient）是指根据近亲交配的世代数，将基因的纯化程度用百分数来表示即为近交系数，也指个体由于近交而造成异质基因减少时，同质基因或纯合子所占的百分比也叫近交系数，个体中两个亲本的共祖系数。
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
通过 gather ，并设定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。
要使Name列中的每个字符串都变为小写，选择Name列（参见数据选择教程），添加str访问器并应用lower方法。因此，每个字符串都被逐个转换。
=========================================
今天跟大家介绍REmap函数家族中的第三个函数——REmapC。 REmapC函数允许我们同时在一张地图上制作填充图和点图、线图。 library(REmap) library(baidumap) ?
他认为替换不干净，应该是循环有问题。希望我们帮忙检查，我通常是懒得看其他人写的代码，所以让群里的小伙伴们有空的都尝试写一下。
数值型数据全部变成了字符型，怎么回事？其实是因为cluster那一列数据并不是数值型，而是字符型。因为这一列代表某一群细胞，如cluster0.所以才会出现这个情况。
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(gene = paste0("gene",1:4), change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3,-2,-4)) df1 ## gene change scor
有时候两个数据框并没有很好地保持一致，不能简单地使用cbind()和rbind()函数，所以他们需要一个共同的列（common key)作为细胞融合的依据。最常用的内置函数为merge（）和dplyr()包中的*_join（系列函数。
在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，<运算。
初级统计函数 max() ，min() ， mean() ， median() ，var()方差 ， sd()标准差 ， sum()总和， length(x) # 长度（x中元素的个数）， unique(x) #去重复（第一次出现不为重复，第二次出现为重复），duplicated(x)#检查重复值 ， table(x) 重复值(因子）统计 ，sort(x) #排序 ， dim() 查看行列数， nrow()查看行数，ncol() 查看列数
首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV. TXT read.table 默认形式读取CSV（×）与TXT(效果理想) ① > test<-read.table("C:/Users/ad
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, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
6.简单合并:在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
**2018博客之星评选，如果喜欢我的文章，请投我一票，编号：No.009** [支持连接](https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/85330758) ,万分感谢！！！
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
列表是一种特别的对象集合，它的元素也由序号（下标）区分，但是各元素的类型可 以是任意对象，不同元素不必是同一类型。元素本身允许是其它复杂数据类型，比如，列表 的一个元素也允许是列表。例如：
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作，本专题对排序和去重做专门介绍，并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例：多列无序去重
通过经典的airquality数据集（其中包含有关1973年5月至9月纽约每日空气质量测量的信息）展示vis_dat（）的功能。
（1）在Rstudio程序设置中设置，可以用options()$repos来检验，但有时候还是不能成功，也不能下载Bioconductor的包
如果是要去除包含缺失值的行，直接使用na.omit()函数就可以了，但是如果要去除含有缺失值的列呢？
事情是这个样子的，今天上午，高高兴兴的写代码，把data.table放到循环里面，批量读取文件，批量赋值，写完运行后发现结果是错误的，查看Warning发现是类型不一致，就这个问题记录了一下。希望对后来者有帮助。
数据框是一种表格式的数据结构，属于一种二维表，分为行和列。数据框旨在模拟数据集，与其他统计软件例如 SAS 或者 SPSS 中的数据集的概念一致。数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。在一个数据框中，每一行的元素个数相同，每一列元素个数也相同，每一列的数据类型一致，都为一个向量，每一行内容还是一个数据框。数据框是 R 中使用最广泛的一种数据格式。
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
有的时候，面对一个有缺失值的数据，我只想赶紧把它插补好，此时的我并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等，我只想赶紧搞定缺失值，这样好继续进行接下来的工作。
好长时间没更新了，这周真的是天天都在手术室度过，常讲到的一句话就是苦的一比啊。🫠
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
