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R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...Petal.Length, sepal_by_petal_w = Sepal.Width/Petal.Width ) 一次修改多个列函数mutate_all（）/ transmutate_all（），mutate_at...简化格式如下： # Mutate variants mutate_all(.tbl, .funs, ...) mutate_if(.tbl, .predicate, .funs, ...) mutate_at...转换特定列 mutate_at（）：转换按名称选择的特定列： my_data2 %>% mutate_at( c("Sepal.Length", "Petal.Width"),

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Nature图表解读｜系统发育树循环添加背景

taxonomy, into=c("domain","phylum","class","order","family","genus","species"),sep=";") %>% mutate_at

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,var)) %>% ggplot(aes(x=var,y=value))+ geom_col(aes(fill=var)) image.png 指定列大小写转换 df %>% mutate_at

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以上用到的代码和示例数据都可以在推文开头提到链接里找到上面的代码有一步是对TPM值加1然后取log10，他的实现方式是先将宽格式数据转换为长格式，然后把取log10后的长格式再转换为宽格式，这里我没能还可以借助mutate_at...()函数 Exp_table %>% select(1,2,3) %>% rename("gene_id"="...1") %>% mutate_at(vars(starts_with("SRR

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Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

Gloa\_3\_Fars <- read_csv(unz %>% rename%>% mutate_at head(Gloa\_3\_Fars ) 现在我们的因子有了数字数据，日期列有更好的标签...Gll\_3\_ts <- read_csv %>% rename %>% mutate_at%>% mutate head(Gll\_3\_ts ) 日期格式很重要，因为我们想要修剪...Glb3Ftos <- read_csv(unz %>% rename%>% mutate_at %>% mutate) + months) %>% filte head

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

*mutate_at（）要求你在vars（）参数中指定要进行变异的列。 Mutate全部列 mutate_all（）版本是最容易理解的，在清理数据时非常漂亮。...如果我想在几分钟内完成，我可以使用mutate_at（）并将包含列的所有'sleep'包装在vars（）中。其次，我在飞行中创建一个函数，将每个值乘以60。...msleep %>% select(name, sleep_total:awake) %>% mutate_at(vars(contains("sleep")), ~(.*60)) ## #...例如，在上面的示例中，令人困惑的是睡眠列位于不同的单元中，您可以通过调用重命名函数来更改它： msleep %>% select(name, sleep_total:awake) %>% mutate_at...msleep %>% select(name, sleep_total:awake) %>% mutate_at(vars(contains("sleep")), funs(min = .*60

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R语言之可视化（20）ggradar雷达图

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pfam % select(1,4,5,6,12) %>% filter(X12 % mutate_at

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0.33647224 -1.60943791 setosa 3 1.547563 1.1631508 0.26236426 -1.60943791 setosa mutate_at...(.tbl, .cols, .funs, ...)把函数应用到数据框指定的列举例：vars(-Species)表示除了这列，对其他的进行运算 > mutate_at(iris, vars(-Species

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...is.numeric, mean, na.rm = TRUE) # -> df %>% mutate(across(where(is.numeric), mean, na.rm = TRUE)) df %>% mutate_at...这与 mutate_if()、mutate_at() 和 mutate_all() 不同，后者一次只完成一个转换。

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每天 5 分钟，轻轻松松上手 R 语言（七）

bodywt 50, 0, 1, 0, 600, 4, 20, 0, 14, 15, 34, 1, 5, 0, 0, 1, 0,… 如果我们想要针对列名而不是数据进行变换，可以使用 mutate_at...,比如我们想把包含 sleep 的列都乘以60，即用分钟来表示时长； msleep %>% + mutate_at(vars(contains('sleep')),~(.*60)) %>% glimpse

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如何保证自己的生存分析结果图有意义

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Sepal.Width_cm , Petal.Length_cm , ## # Petal.Width_cm # 对特定的变量计算 my_data2 %>% mutate_at

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