df%>%tibble::column_to_rownames('cellN') 列向量名重命名 df%>%dplyr::rename(geneid=V1,newid=V2)# 调用外部函数名重命名x="New"df%>%dplyr::rename(!!paste0(x,".Freq"):=Freq,Region=Var1)
下面我们给出一种解决方案,主要思想就是先将使用tibble这个包中的rownames_to_column将行名转换成一列,等排完序再使用column_to_rownames将这一列恢复成行名 代码语言:javascript 复制 library(dplyr)library(tibble)mtcars%>%rownames_to_column("name")%>%arrange(desc(mpg))%>%column_to_rownames("name")...
7)将某一列的设置为索引:rownames(),column_to_rownames() # R base rownames(df) <- df$createTime # dplyr # 使用column_to_rownames,该函数将某一列设置为行名后得到 df %>% tibble::column_to_rownames('createTime') 8)数据排序 # R base # sort(): 返回的是排序后的结果 # order() df...
(-gene_type) %>% # 使用dplyr:...:distinct()方法去除重复的行,保留第一次出现的行 dplyr::distinct(gene_name, .keep_all = TRUE) %>% # 使用tibble::column_to_rownames...()方法将gene_name列转换为行名 tibble::column_to_rownames("gene_name") 通过TCGA样本命名规则筛选需求样本并将对照组...
rownames_to_column():行名转成列 column_to_rownames():列转成行名 2. 两个表操作 两表及多表操作是数据处理中比较常用的操作,跟SQL关联类似。 bind_cols():合并列 left_join():左关联,同SQL的left outer join 左表匹配右表,返回左表。
rownames_to_column(var = "rowname") %>% filter(str_detect(rowname, "Merc")) 如果想过滤掉指定列中含有NA的行,或者所有含有NA的行,则: mtcars$mpg[sample(32, 3)] <- NA mtcars %>% filter(!is.na(mpg)) %>% nrow() mtcars %>% ...
R语言的 data frames可在 row.names属性中存储重要信息,虽然不是存储数据的好方式却很常见。如果数据集的主关键字在row.names中,将难以与其他数据集连接。一种解决方法是使用tibble包(tibble:a data frame with class tbl_df)中的rownames_to_column()函数,返回该数据集的副本,并且行名作为一列增加到该数据中...
为了更好的在普通数据框与tibble类型的数据框之间转换,我们可以将行名转化为一个单独的变量。使用rownames_to_column、column_to_rownames函数,将行名转化为变量、将变量转化为行名。此外我们还可以使用has_rownames、remove_rownames函数,判断数据框是否有行名、删除行名。
rownames_to_column() %>% #把行名变成单独一列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3))#新增一列group pdat = dat%>% #pivot_longer属于tidyr包,将宽变长 pivot_longer(cols = starts_with("gene"),#将以gene为开头的列合并为一列,也可以指定具体列数比如[1:4] ...
为了更好的在普通数据框与tibble类型的数据框之间转换,我们可以将行名转化为一个单独的变量。使用rownames_to_column、column_to_rownames函数,将行名转化为变量、将变量转化为行名。此外我们还可以使用has_rownames、remove_rownames函数,判断数据框是否有行名、删除行名。