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)
Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的。
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,“.”,“_”
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
5.3 增加新一列 e.p df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
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;
豆花寄语: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。
由于不同的列可以包含不同模式(数值型、字符型等)的数据,数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。
tibble 是一种简单数据框,它对传统数据框的功能进行了一些修改,其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。
data.table对于大数据的数据整理较为便捷,很多的时候比data.frame效率更高,一般情况下结合管道符号进行计算
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
1)向量(vector):用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。函数c()用来创建向量:
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。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
**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!!!
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
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后,相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来,我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言,保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
特殊符号常用,但不好搜索,收藏起来做个备用,欢迎大家继续补充。 (): 通常用于函数的调用,例如ggplot(data); 或者调整优先级,如1:3+1返回2 3 4,而1:(3+1)返回1 2 3 4。 []: 用于索引向量、列表、数据框。 [[]]: 用于索引获得列表、数据框的具体值。 $: 用于数据框索引某一列。三者的区别,具体见下面例子演示。 aVector <- 1:3+1 aVector[1] ## [1] 2 aList <- list(a=aVector, b=1:(3+1)) aLis
今天发烧了一个上午,躺尸了整整一个上午,然后老板夺命连环call直接给我整pofang了,害,不说了,开始今天滴学习~
mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb 1 Mazda RX4” 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4\r\n”Mazda RX4 Wag” 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4\r\n”Datsun 710” 22.8 4
tibble是一种简单数据框,它对data.frame的功能进行了一些修改,更易于使用。本文将介绍tidyverse的核心R包之一——tibble包
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:/Us
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
“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。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍,经过讨论确定要读的书,每个月读一本书且要精读,大家一起分享。” 第二章 创建数据集 本章概要 1探索R数据结构 2使用数据编辑器 3数据导入 4数据集标注 本章所介绍内容概括如下。 两个方面的内容。 方面一:R数据结构 方面二:进入数据或者导入数据到数据结构 理解数据集 一个数据
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。
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 >
因为自己之前学习过一部分B站生信技能树的R语言入门视频,但实际使用时经常会遇到一些问题,这次参加了生信技能树的系统培训班想查漏补缺。这里是整理的第一周学习笔记,主要是针对以前存在的一些问题有了更清晰的认识。
不想排版,心情也不好,但是这个知识点很重要,尤其是学习R语言的朋友,请仔细看~ 一直以来我都是随便看了点R的编程教程,因为我学了一点点C,所以还算有基础,现在基本上简单看看教程就能懂一门语言了,区别只是熟练度而已。R用得比较多,所以还算擅长,但是很多快捷应用的地方,我总是寄希望于到时候再查资料,所以没能用心的记住,这次花了点时间好好整理了一下R里面关于数据操作的重点,我想,以后再碰到类似的数据处理要求,应该很快能解决了把。 首先看看排序: 在R中,和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),or
对于data.frame大家应该很熟悉,它可以存储不同数据类型的向量数据。今天给大家介绍一个升级版的data.frame,其不仅可以存储不同数据类型还可以进行多列的并行运算。包的安装我们就不再赘述了(install.packages(“data.table”))。
参考:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-prof.html
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。
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
逻辑运算是数学运算的重要组成部分,但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言,逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算:TRUE/FALSE.
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。
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。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子(factor)。因子在R中非常重要,因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子(factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型, 它是一个用于存储类别的类型,举个例子,从性别上,可以把人分为:男人和女人,从年龄上划分,又可以把人分为:未成年人(<18岁),成年人(>=18)。R把表示分类的数据称为因子,因子的行为有时像字符串,有时像整数。因子是一个向量,通常情况下,每个元素都是字符类型,也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平(Levels),用于限制因子的元素的取值范围,R强制:因子水平是字符类型,因子的元素只能从因子水平中取值,这意味着,因子的每个元素要么是因子水平中的字符(或转换为其他数据类型),要么是缺失值,这是因子的约束,是语法上的规则。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译团队|李小帅,姚佳灵 有太多不如没有!如果一个数据集有太多变量,会怎么样?这里有些可能的情况你也许会碰上—— 1.你发现大部分变量是相关的。2.你失去耐心,决定在整个数据集上建模。这个模型返回很差的精度,于是你的感觉很糟糕。3.你变得优柔寡断,不知道该做什么。4.你开始思考一些策略方法来找出几个重要变量。 相信我,处理这样的情形不是像听上去那样难。统计技术,比如,因子分析,主成分分析有助于解决这样的困难。在本文中,我详细地解释了主成分分析的概念。我一直保持说明简要而详实。
tibble 是一种简单数据框,相对于传统的data.frame做出了一些修改。tibble 包是tidyverse 的核心 R 包,其所提供的简单数据框更易于 在 tidyverse 中使用。
生信技能树-数据挖掘课程笔记 数据框 #数据框的新建 df = data.frame(gene = paste0("gene",1:6),change = rep(c("up","down"),each = 3)) #数据框的读取 df df = read.csv("gene.csv") #数据框的属性 dim(df) #查看行数和列数 nrow(df) #查看行数 ncol(df) #查看列数 rownames(df) #查看行名 colnames(df) #查看列名 输出结果: 图片 图片 数据框的操
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