很多R用户都搞不太清楚用于修整数据的内置函数（比如stack、unstack与reshape），庆幸的是我们还有其他选择，Hadley Wickham（ggplot2的作者）开发了一个reshape2库...注：现在大部分时间我们都在使用 tidyr 提供的长宽格式转换工具，比 reshape2 包提供的操作更容易理解。 熔解与铸造 reshape库用一个直观的模型来描述如何操作数据表。...使用例子 我们用一个例子来看一下熔解与铸造究竟是怎么回事，以体会reshape2包的有用之处。...# 导入包 library(reshape2) md <- melt(airquality, id=c("Month", "Day")) head(md, 20) ## Month Day variable
reshape2，主要用于宽数据和长数据之间的转换。 主要就是melt和*cast函数的应用。 具体可参考如下图片 ?
今天，May带来数据管理常用的工具reshape2，这个包的作用在于可以对数据进行变形，然后组成自己想要的数据内容。...下面可以开始来了解reshape2的应用过程。
本文翻译自外文博客，原文链接： https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/ R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 基础概念和矩阵操作 一、reshape2...简介 reshape2是由Hadley Wickham编写的R包，可以轻松地在宽格式（wide-format）和长格式（long-format）之间转换数据。...library(reshape2) # 首先加载一下reshape2包 aql <- melt(airquality) # 命名取首字母：[a]ir [q]uality [l]ong format...”) 查看reshape2官方网站：http://had.co.nz/reshape/ 帮助视频：http://had.co.nz/reshape/french-fries-demo.html 注：...使用dplyr进行数据操作30例 交集intersect、并集union、找不同setdiff R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换 1数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框） 2读写数据所需的主要函数
本文翻译自外文博客，原文链接：https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/ 一、reshape2 简介 reshape2是由Hadley Wickham编写的R...一般我们实验记录的数据格式（大多习惯用宽表格记录数据）和我们后期用R绘图所用到的数据格式往往不一样，例如ggplot2、plyr，还有大多数建模函数lm()、glm()、gam()等经常会使用长表格数据来作图，这时用reshape2...library(reshape2) # 首先加载一下reshape2包 aql <- melt(airquality) # 命名取首字母：[a]ir [q]uality [l]ong format...171.8571 8.793548 83.96774 ## 5 9 31.44828 167.4333 10.180000 76.90000 help 阅读帮助文档：help(package=”reshape2...”) 查看reshape2官方网站：http://had.co.nz/reshape/ 帮助视频：http://had.co.nz/reshape/french-fries-demo.html 注：
#如果没有安装plyr和reshape2这两个R包，先去掉下面两行的#，运行进行安装 #BiocManager::install("plyr") #BiocManager::install("reshape2...") #加载plyr和reshape2包 library(plyr) library(reshape2) #melt对m6a_expr_type数据格式进行转换 ddply(melt(m6a_expr_type...#如果没有安装dplyr，rstatix和reshape2这三个R包，先去掉下面三行的#，运行进行安装 #BiocManager::install("dplyr") #BiocManager::install...("rstatix") #BiocManager::install("reshape2") #加载dplyr，rstatix和reshape2这三个R包 library(dplyr) library(...rstatix) library(reshape2) result=melt(m6a_expr_type) %>% group_by(variable) %>% t_test(value ~ type
在R语言中，提供数据长宽转换的包主要有两个： reshape2::melt/dcast tidyr::gather/spread library("reshape2") library("tidyr")...reshape2中的dcast函数可以完成数据长转宽的需求： dcast( data=data1, #数据集名称 Name+Conpany~Year #x1+x2...从以上代码的复杂度来看，reshape2内的两个函数melt\dcast和tidyr内的两个函数gather\spread相比，gather\spread这一对函数完胜，不愧是哈神的最新力作，tidyr...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...R语言： reshape2::melt reshape2::dcast tidyr::gather tidyr::spread Python： pandas-melt pandas-pivot_table
::dcast; please note that reshape2 is deprecated, and this redirection is now deprecated as well....Please do this redirection yourself like reshape2::dcast(dd)....method; please note that reshape2 is deprecated, and this redirection is now deprecated as well....To continue using melt methods from reshape2 while both libraries are attached, e.g. melt.list, you can...prepend the namespace like reshape2::melt(dd).
一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据 此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...(reshape2) 1.1 melt函数 （宽转长） id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 <-...transform函数 data4 <- transform(data,logwind = log(wind),day2 = day^2) 三 参考链接：R语言之数据重塑 An Introduction to reshape2
library(devtools) install_github("kassambara/easyGgplot2") library(easyGgplot2) #注释：今天还要用到一个新的函数，reshape2...里的melt函数，可以把宽数据变成长数据 install.package("reshape2") library(reshape2) Step4绘图 #注释：xName表示x
用reshape2::melt将2维数据转换为一维数据 df_melt<-reshape2::melt(df,id.vars="x",variable.name="year",value.name="value...image.png 将长数据转换为宽数据 将上述df_melt转化为宽数据框df df_cast<-reshape2::dcast(df_melt,x~year,value.var="value")
这 是reshape2 包的一个新接口。 reshape2包的 melt() 与 dcast() 函数。...这里不包含其他一些实现的方法，因为这些方法不是很好使用： reshape() 函数比较让人迷惑，因为它是 R 基础包的一部分，而不是 reshape2 包的一部分。...reshape2 从宽格式到长格式 使用 melt(): olddata_wide #> subject sex control cond1 cond2 #> 1 1 M...6.3 10.6 11.1 #> 3 3 F 9.5 13.1 13.8 #> 4 4 M 11.5 13.4 12.9 library(reshape2...) #> #> Attaching package: 'reshape2' #> The following object is masked from 'package:tidyr': #> #>
没有搞定，还是直接使用reshape2中的melt()函数吧 library(dplyr) df %>% mutate(new_col=paste(Group1,Group2,sep="_"))...%>% select(-c("Group1","Group2","Group3","Outgroup")) %>% #reshape2::melt(var.ids=c("Group1"))...%>% #arrange(Group1,Group2) %>% reshape2::melt(var.ids="new_col") -> df1 head(df1) ggplot2 作图
grade score 1 A 5 89 2 B 6 98 3 C 4 90 一 宽数据转为长数据 gather(): 类似于reshape2...C grade 4 4 A score 89 5 B score 98 6 C score 90 gather()函数比reshape2...90 7 A age 20 8 B age 21 9 C age 22 二 长数据转为宽数据 spread():类似于reshape2
require("reshape2")) install.packages("reshape2") if(!...source("http://bioconductor.org/biocLite.R") packs = c("devtools", "reshape2", "ggplot2", "pheatmap"
下面来实现Fig.2a的条形图(barplots) 一、数据载入 rm(list = ls()) library(reshape2) library(ggplot2) library(RColorBrewer...长数据 melt.data <- melt(data, variable.name = 'Cell', value.name = 'Relative') head(melt.data) 基础R包---reshape2...reshape2 (另外，tidyr包中gather和spread函数也能实现功能哦！)
这里主要介绍如何用命令行来安装 R 包，如下所示： install.packages("reshape2") # reshap2为包名 在一个新 R 线程中使用该包之前，你必须先导入它。...library(reshape2) 如果你在一个脚本中使用该包，将这一行输入脚本中。
：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...("car_ID") %>% gather(key = "variables", value = "values") head(mtcars_long) 2 部分列保持不变 区别于reshape2
首先加载一些R包 library(CLL) library(ggplot2) library(reshape2) library(gpairs) library(corrplot) 加载内置的测试数据：...样本太多，我就取前面8个 group_list=sCLLex$Disease exprSet=exprs(sCLLex) head(exprSet) 主要用到ggplot2这个包，需要把我们的宽矩阵用reshape2...包变成长矩阵 library(reshape2) exprSet_L=melt(exprSet) colnames(exprSet_L)=c('probe','sample','value') exprSet_L
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