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tidyverse数据清洗案例详解

一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具，您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种，从而可以将更多的时间花在分析问题上。 本文将为您提供整理数据的实用介绍以及tidyr包中附带的工具。...我们知道单元格代表案件数，因此我们将变量数存储在cases中,并用na.rm去除含有缺失值的行。这里使用pivot_longer()将数据变长，具体见后面函数详情。...这里使用了stringr包中的str_replace()，将newrel替换new_rel。...values_drop_na 如果为真，将删除value_to列中只包含NAs的行。...默认情况下，当separate()看到非字母数字字符(即不是数字或字母的字符)时，它将分割值。可以用里面的参数sep。比如：sep='_'。

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    tidyverse

    背景 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...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...目前最新的版本中主要提供 pivot_longer，pivot_wider 等函数。...简而言之：易阅读，方便用。数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。...稀疏矩阵与稠密矩阵 在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵

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    这样的地图一键绘制！这个工具绘制地图太方便了~~

    「tidyterra」-像tidyverse一样操纵空间栅格数据~~ 在收集我们R语言数据可视化课程的学员问题时，发现咨询的比较多的就是如何使用R语言便捷的处理地理数据？...最好能像tidyverse一样具有多个便捷的处理函数。 今天就给大家介绍一个超好用的地理数据处理、可视化绘制工具-「tidyterra」，它提供了一种基于tidyverse哲学的方式来处理栅格数据。...tidyterra工具简介 tiderterra是 R 语言中用于处理地理空间数据的工具包，它提供了一种基于tidyverse哲学的方式来处理栅格数据。...「易于学习和使用：」 由于 tidyterra 遵循了 tidyverse 的设计规范，因此对于已经熟悉 tidyverse 的用户来说，学习和使用 tidyterra 将会更加轻松和直观。...tidyterra可视化常见问题 NA 值显示为灰色 这个问题相比大家在绘制空间数据的时候经常会遇到，大部分的解决方式都是使用文本指出NA值表示，如下： 使用文本表示NA值 可以用调整scales值进行修改

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    tidyverse|数据分析常规操作-分组汇总（sumamrise+group_by)

    使用tidyverse进行简单的数据处理： 盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行 Tidyverse|数据列的分分合合...，一分多，多合一 Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接 本次介绍变量汇总以及分组汇总。...一 summarize汇总 汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用 1.1 summarise完成指定变量的汇总 统计均值，标准差，最小值，个数和逻辑值...is.na(x)) ：返回非缺失值的梳理； n_distinct(x)：返回 唯一值的数量。...#1 setosa 50 #2 versicolor 50 #3 virginica 50 2.3 逻辑值的计数和比例 当与数值型函数一同使用时， TRUE 会转换为 1，

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    我承认tidyverse已经脱离了R语言的范畴

    就我个人而言，Python更适合写流程，平时建模都是用R语言处理好数据，交予第三方软件，最后用Python串起来。不得不说，R语言的tidyverse是真的好，非常高效。...最近在学习tidyverse，批量方差分析之前都是用for循环，然后用formula处理模型，再把结果保存为list的形式，现在学习了tidyverse的操作，可以用pivot_longer将所有性状进行长数据转化...NA NA 然后我们看tidyverse的解决方案： head(fm) fm1 = fm %>% pivot_longer(-c(1:5),names_to = "trait",values_to...语言高效的方法就是在tidyverse下学习，问题来了，tidyverse怎么学？...当然看最新的电子书，纸质版的都out了：R语言学习看最新版的电子书不香嘛？ ---- 大家好，我是邓飞，一个持续分享的农业数据分析师

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    给数据科学家的10个提示和技巧Vol.4

    该博客由一群数据科学家所运营，专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术（从机器学习和人工智能到业务领域）。 1 引言 前面已经介绍了一些数据分析的技巧，主要是用Python和R实现。...在R中，可以利用na.omit=True删除缺失值，这种方法适用于缺失值较少的情况；若数据缺失值较多，可利用样本信息进行补齐，方法如下： df[sapply(df, is.numeric)] tidyverse:用select_if筛选列 dplyr包中的select_if函数，在按条件筛选列时非常有用，并且还可以添加不同函数来修改列名。...2.4 tidyverse:用where筛选列 对2.3的例子使用where实现相同操作: library(tidyverse) iris%>%rename_with(~ paste0("numeric..._", .), where(is.numeric))%>% select(where(is.numeric))%>%head() 2.5 tidyverse:用relocate指定列的位置

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    tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

    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。...install.packages("tidyverse") #安装包 关联的包比较多，耐心等待一会儿 library(tidyverse) #使用前，记得载入包 以下讲：readr（读）、tibble...，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...= FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm..., drop = TRUE) #data：为需要转换的长形表 #key：需要将变量值拓展为字段的变量 #value：需要分散的值 #fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 stocks

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    「R」数据操作（五）：dplyr 介绍与数据过滤

    准备 这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。我们将使用nyclights13数据包解释关键的概念并使用ggplot2帮助理解数据。...如果你想要在载入tidyverse包后仍然使用这些函数，你需要使用函数的全名stats::filter()和stats::lag()进行调用。...R提供了标准的比较符：>,>=,<=,!=和==。 如果你是初学R，一个常见的错误是用=而不是==来检测相等。...我们可以用它重写前面的代码： nov_dec <- filter(flights, month %in% c(11, 12)) 缺失值 NA代表未知值或者称为缺失值，它是能“传染”的，几乎任何涉及未知值的操作都会是一个未知值...x == y ## [1] NA # 我们不知道 如果你想确定一个值是不是缺失了，使用is.na()： is.na(x) ## [1] TRUE filter()仅仅会包含条件是TRUE的行，把是

    2.6K11

    数据处理|数据按从小到大分成n类

    最近做项目遇到了一个实际数据清洗的问题，如何将连续数据按从大到小分成n类？刚开始我是打算用tidyverse包的，但是找不到合适的函数。只能通过较为笨拙的方法进行了。 ?...之后通过stackoverflow网站[1]进行查询才发现原来有这么好用的窗口函数。 ? 较为笨拙的方法 使用Rbase包中的数据框操作进行，首先随机产生一个数据框作为模拟数据。...quartile # 1 a 2.55118169 NA # 2 b 0.79755259 NA # 3 c 0.16918905 NA...然后使用管道函数，利用函数ntile()构建新的列，列名为q。或者不用通道函数，直接加载dplyr包也可以。...noredirect=1 [2] tidyverse包: https://www.tidyverse.org/ [3] dplyr包: https://dplyr.tidyverse.org/

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    使用TASSEL学习GWAS笔记（1-6）完整版

    戳上面蓝字“育种数据分析之放飞自我”关注我呦 使用TASSEL学习GWAS笔记（6/6）：TASSEL结果可视化：QQ plot，曼哈顿图 #2021.9.04 笔记计划分为六篇： 第一篇：读取plink...TASSEL中的可视化 TASSEL有对结果进行可视化的模块，包括qq图和曼哈顿图，但是图不方便调整。这里用TASSEL的分析结果，使用R语言进行绘制qq图和曼哈顿图。 3....require(tidyverse)) install.packages("tidyverse") library(qqman) library(tidyverse) library(data.table...(p) summary(d1) 注意，有些P值是NA，在作图时会报错，这里将其移除。...MLM模型GWAS结果可视化 读取数据，提取性状，去掉P值为缺失的行： library(qqman) library(data.table) results_log = fread("mlm-result.txt

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    使用TASSEL学习GWAS笔记（66）：TASSEL结果可视化：QQ plot，曼哈顿图

    戳上面蓝字“育种数据分析之放飞自我”关注我呦 使用TASSEL学习GWAS笔记（6/6）：TASSEL结果可视化：QQ plot，曼哈顿图 #2021.9.04 笔记计划分为六篇： 第一篇：读取plink...TASSEL中的可视化 TASSEL有对结果进行可视化的模块，包括qq图和曼哈顿图，但是图不方便调整。这里用TASSEL的分析结果，使用R语言进行绘制qq图和曼哈顿图。 3....require(tidyverse)) install.packages("tidyverse") library(qqman) library(tidyverse) library(data.table...(p) summary(d1) 注意，有些P值是NA，在作图时会报错，这里将其移除。...MLM模型GWAS结果可视化 读取数据，提取性状，去掉P值为缺失的行： library(qqman) library(data.table) results_log = fread("mlm-result.txt

    1.8K10

    Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

    一 载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...二 宽数据转为长数据 使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key...：可以指定哪些列聚到一列中 （同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...三 长数据转为宽数据 使用spread函数：spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data：待转换的长数据...key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 mtcars_wide % spread

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    Excel的SNP数据变为plink格式的数据--代码分享

    示例数据是这样的： 我把它放到了D盘，然后运行我的代码： setwd("D:/") library(openxlsx) library(tidyverse) library(data.table)...所以完整的代码是： setwd("D:/") library(openxlsx) library(tidyverse) library(data.table) dat = read.xlsx("SNP.xlsx...file.map",col.names = F,quote = F,sep = " ") fwrite(ped, "file.ped",col.names = F,quote = F,sep = " ",na...= "##") 然后结果我保存为file的plink文件，注意，这里的缺失值是##，所以我们需要替换为00，在git终端下运行sed命令： sed -i 's/##/00/g' file.ped 查看...plink的ped文件和map文件：（注意，我这里用cat是因为数据少，多的话，用less -S） 用plink命令测试一下，文件是否正确： plink --file file --missing

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    🧐 rms | 多元线性回归的解释与可视化（二）

    ) 3示例数据 还是使用的上期介绍的mtcars，为1974年《Motor Trend US》杂志上记录的，包括32种汽车的mpg(燃料消耗)、hp(马力)等方面的数据。...,"ID") 4数据处理 我们先看一下有没有NA值，用一下tidyverse的函数吧。 这里并没有NA值的存在，所以就不过滤了。...6.1 建模 在这里需要特殊说明一下，由于变量之间存在交互，大家在建模的时候可能会使用不同的符号，如: +, *,:等。...注意一下有误交互项的区别, 我们在这里用散点图可视化一下二者的区别 library(patchwork) combined <- p1 + p2 & theme(legend.position =...mod4 <- lm(mpg ~ wt + vs + drat,data = dat) print(mod4) ---- 8.2 查看详细信息 上面的结果可能并不容易查看，这里我们使用tidyverse

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    基础知识 | 踏实做事，不要偷懒，之前偷的懒，以后都是要补回来的

    01 表格之间的处理 上一篇文章推出【R语言】基础知识 | 为了偷懒，我不择手段！，想了想，人还是踏实一点比较好，别老想着走捷径，不然有一天会摔的很惨，咱还?️...4个表格特点左右滑动查看更多 library(purrr) library(tidyverse) library(readxl) library(writexl) files = list.files(...values_from: 指定列“值”来自哪个变量列。 values_fill = 0表示若变宽后单元格值缺失，设置用何值填充。...=TRUE) #查看运行结果： 如何将去掉奖励金额中“0”所在的行？...将0替换成缺失值NA lxl$奖励金额[lxl$奖励金额==0]NA #查看结果 如何将NA所在的行删除，合并区域，查看往期文章～

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