as_tibble(iris) #将数据框转换为tibble tibble( x = 1:5, y = 1, z = x ^ 2 + y ) #使用tibble()将一个向量创建为tibble tribble( ~x, ~y, ~z, #--|--|--- "a", 2, 3.6, "b", 1, 8.5 ) ###打印 tibble( a = lubridate::now() + runif(1e3) * 86400, b = lubridate:...
tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框,tibble继承了data.frame,是弱类型的,同时与data.frame有相同的语法,使用起来更方便。tibble包,也是由Hadley开发的R包。 tibble,不关心输入类型,可存储任意类型,包括list类型 tibble,没有行名设置 row.names tibble,支持任意的列名 tibble,会自动添加列名 ti...
iris%>%mutate_if(is.double,as.integer) 也可以对满足条件的列应用自定义函数,用更简洁的匿名函数写法,还可以使用管道操作。例如,将所有因子列,转化为 Character 型,再变成大写: iris%>%as_tibble()%>%mutate_if(is.factor,~as.character(.)%>%str_to_upper()) 3. mutate_at()——应用函数到指定的列...
2. vector转型到tibble x <- as_tibble(1:5) # Use `tibble::enframe() x ## # A tibble: 5 × 1 ## value ## <int> ## 1 1 ## 2 2 ## 3 3 ## 4 4 ## 5 5 3.把list转型为tibble df <- as_tibble(list(x = 1:6, y = runif(6), z = 6:1)) df ## # A tibble: ...
tibble,是tbl_df类型 创建tibble library(tidyverse) head(iris) as_tibble(iris) 对特殊符号的支持 tb <- tibble( :)= "smile", = "space", 2000= "number" ) tb A tibble: 1 x 3 :)2000 1 smile space number 定制化生成 tribble( ~x, ~y, ~z, ...
tibble():创建tibble。数据来源可以是列向量,也可以是按行录入的数据 as_tibble():将data.frame,matrix,多个等长度的list转换成tibble 使用names()对数据框的各列重命名 访问数据框的元素或子集 以列表方式访问 用$按列名来提取某一列的值,或者用[[]]按照位置或列名提取 ...
#应用map函数实现批量构建模型#准备工作library(MASS)#加载数据集R包data("biopsy")#调用内置数据集df <- as_tibble(biopsy)#使用乳腺癌数据集并且转换成tibble格式df <- df[,-1]#去掉乳腺癌数据集内的病人ID(具有与响应变量之间的绝对关系)df# V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 class# <int> <int> <in...
tibble::as_tibble # 模型解释 explainer <- lime::lime( as.data.frame(train_h2o[,-1]), model = automl_leader, bin_continuous =FALSE) explanation <- lime::explain( as.data.frame(test_h2o[1:10,-1]), explainer = explainer, n_labels =1, ...
iris<-iris%>%as_tibble() iris%>% select(starts_with("Petal")) iris%>% select(ends_with("Length")) iris%>% select(contains(".")) 根据正则表达式匹配选择列: msleep%>% select(matches("o.+er")) 二. 根据条件选择列 用select...
as_tibble(iris)# as.tibble()已弃用#> # A tibble: 150 x 5#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>#> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa#> 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa#> 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa#> 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa#> 5 5...