该表显示了“优秀”的每个组的计数，其中“是”和“否”作为值。
我发现dplyr和tidyr（包含在tidyverse中）以一种既简洁又易读的方式方便地处理数据。这里，Icount不同的值在Biological.Stage中出现了多少次，然后Icomplete计数表以包括可能包含或可能不包含在数据中的指定值。你也可以用带因子和table的基数R来做这个，但对我来说看起来更简单。#...
This table is a little more explanatory with the columns and rows labeled. This table includes distinct values, making creating a frequency count or relative frequency table fairly easy, but this can also work with a categorical variable instead of a numeric variable- think pie chart orhistogram....
You can usedf[]notation without which() to implement the filtering of the data frame by multiple conditions. To filter rows in a data frame based on multiple conditions on column values, use the logical AND operator. This operator combines conditions using the&symbol and returnsTRUEif both con...
smote_imp <- lgb.importance(smote_model, percentage = TRUE) ggplot(smote_imp, aes(x = Frequency, y = reorder(Feature, Frequency), fill = Frequency)) + geom_bar(stat = "identity") + scale_fill_gradient(low="steelblue", high="tomato") + geom_text(aes(label = sprintf("%.4f", Freq...
'dplyr' HiDaDeng:R语言dplyr包实操 'tidyverse' R入门?从Tidyverse学起! - 知乎 (zhihu.com) from @Biliang Data Types The functionclass()helps us determine the type of an object. # loading the dslabs package and the murders dataset library(dslabs) ...
贾俊平2024130Statistics with R统计学R 语言贾俊平20241301.1 数据与统计学1.2 R 语言的初步使用1.3 R 语言数据处理1.4 R 语言绘图基础 数据与 R 语言 思维导图统计方法分类与本时体系描述方法
# 可视化功能注释结果>functional_annotation%>%+ggplot(aes(x=Term,y=Freq))++geom_bar(stat="identity",fill="green")++coord_flip()++labs(title="Functional Annotation",x="Functional Term",y="Frequency") 通过以上步骤,我们使用protgenerics在R中进行了蛋白质功能注释,并利用数据可视化工具呈现了蛋白质的...
最后一条命令告诉R通过总结我们传入的数据(这里的数据是PhysActive变量,按不同的级别分组)来创建一个新的数据框。我们告诉summarize()函数创建一个新的变量(称为AbsoluteFrequency),该变量将包含每个组的观测数的计数,这个计数是由n()函数生成的。 NHANES_unique %>% # 将隐式的缺失值转变为显式 mutate(Phys...
R:Recency —— 客户最近一次交易时间的间隔。R值越大,表示客户交易距今越久,反之则越近; F:Frequency—— 客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大,表示客户交易越频繁,反之则不够活跃; M:Monetary —— 客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大,表示客户价值越高,反之则越低。