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: ...
add_row(x = 4, y = 0, .before = 2) #> # A tibble: 4 × 2 #> x y #> <dbl> <dbl> #> 1 1 3 #> 2 4 0 #> 3 2 2 #> 4 3 1 # You can supply vectors, to add multiple rows (this isn't # recommended because it's a bit hard to read) df %>% add_row(x =...
#contains(): select variables that contains a literal string 选择包含特定字符的变量 4. tibble包的add_column函数 这个没有什么区别于上述其他函数的特殊功能。 5. with()/within()函数 5.1 修改原始数据、添加新的列以及改变原变量列的值等,这两个函数与前面几个最大的区别在于其操作对象不仅限于数据框。
从上面的转型测试可以看到,tibble类型是非常友好的,可以与data.frame, list, matrix 进行相互转型操作。tibble与vector是不能进行直接转型的,这与data.frame的行为是一致的,如果需要转型,我们可以分别取出每一列进行拼接,或转为matrix再操作。 3.3 tibble数据查询 通常我们是str()函数来观察数据的静态组成结果,在tibble...
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 ...
R语言作小提琴箱线图 r语言tibble,前言data.frame:最基本,大多函数的设计基于此种结构;读写速度一般data.table:在data.frame上的改进,读写速度最快;加入了索引操作,结合索引数据处理更方便tibble:主要在dplyr和tibble包中有效,主要关注于list,支持整洁格式;数据
我们可以使用 add_row、add_column 函数,添加观测值、添加 变量。类似于 rbind、cbind 函数,但这两个函数还可以在原数据框的 任意位置插入行列。注意这两个函数是根据 tibble 类型的数据框实现 的,不支持使用行名;此外 add_row 会对列名进行更加严格的检查, 所以需要我们按照列名添加观测值。
# Cochrane data from the 'rmeta'-package base_data <- tibble::tibble(mean = c(0.578,...
tidyverse包实际上就是一些常用R包的集合,包括ggplot2(可视化)、dplyr(数据操作)、tidyr(数据)对齐、tibble(更现代的数据框)、stringr(字符串操作)。加载tidyverse包后,其余包中函数都可以使用。tidyverse.png//如何理解tidyverse的工作流呢?,看完就会有答案。
pvalue小于0.05#其他方法###3library(tibble)dif_filter % rownames_to_column() %>% filter(adj.P.Val < 0.05 & abs(logFC) >1) %>% column_to_rownames()save(diffLab,group,file = "diffLab.Rda")### 1. 热图绘制(对应作业6、7和10) library(pheatmap)heatdata #筛选出差异表达明显的基因表...