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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。

    4.1K51

    R语言数据框深度解析：从创建到数据操作，一文掌握核心技能

    （,），否则需要用read.table()并手动指定 sep 参数。...df$Name # 获取“Name”列 df[1, 2] # 取第1行第2列的值 df[, 1:3] # 取所有行，以及第1列到第3列 df[c(1,3)] # 取所有行，以及第...#### 检查缺失值 is.na(df) # 检查缺失值 sum(is.na(df)) # 缺失值总数 #### 填补缺失值df$Score[is.na(df$Score)] na.rm = TRUE) # 用均值填补 #### 删除缺失值df na.omit(df) # 删除包含缺失值的行 修改和重编码 df$Gender[df$Gender ==...良" #把Score这一列中大于等于85的变成优，小于85的变成良 df 行列转置 #行变成列，列变成行 tran_df <- t(df) tran_df 行列拼接 拼接列：把列拼起来，也就是对多个数据框水平堆叠

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    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 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

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    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

    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。

    4.2K30

    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。

    9.7K31

    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

    2.7K90

    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

    （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
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