# first remember the namesn<-df.aree$name# transpose all but the first column (name)df.aree<-as.data.frame(t(df.aree[,-1]))colnames(df.aree)<-n df.aree$myfactor<-factor(row.names(df.aree))str(df.aree)# Check the column typesREF:https://stackoverflow.com/questions/6778908/...
# transpose all but the first column (name) df.aree <- as.data.frame(t(df.aree[,-1])) colnames(df.aree) <- n df.aree$myfactor <- factor(row.names(df.aree)) str(df.aree) # Check the column types REF: https://stackoverflow.com/questions/6778908/transpose-a-data-frame 1....
transpose()函数是R语言中一个非常方便的函数,可以直接将数据转置为dataframe。 下面是一个示例,展示了如何使用transpose()函数将数据转置为dataframe: # 创建一个示例数据框data<-data.frame(Name=c("Alice","Bob","Charlie"),Age=c(25,30,35),Gender=c("Female","Male","Male"))# 使用transpose()函数进...
R rshape 重新有规律的transpose数据 点击查看代码 rm(list =ls())# prepare the datadata <- data.frame(A=c(47,65,44,59,62,37,51), B=c(68,55,49,62,70,59,63), C=c(78,76,72,81,76,71,83), D=c(85,65,81,98,75,92,79))head(data)# convert data from a wide format to a...
as.data.frame(l) # 生成4*2的数据框 data.frame(l) # 结果同上 # 复杂一点 # 一个更复杂的list,两层list,代表不同组别,需要分别转化为数据框,然后拼接在一起 ll <- list(a = list(x = 1:10, y = 2:11, group = 1), b = list(x = 11:20, y = 12:21, group = 2)) ...
# 第一种方法,使用 data.table 和 purrr 包中现成的函数# data.table::transpose(before) # 处理不了purrr::transpose(before)data.table::transpose(l) # list 的每个元素是向量purrr::transpose(l) # list的每个元素还是list# 第二种方法,自己编写函数# 下面两行结果和 purrr::transpose 相同lapply(1:2,...
## transpose 一行代码即可: ancovaplot(y ~ x + group, data = df13_11) 但其实我们也可以用来画,可能更好看一点: (theme_minimal()) p1 <- ggplot(df13_11, aes(x=x,y=y))+ geom_point(aes(color=group,shape=group))+ geom_smooth(method = "lm",se=F,aes(color=group))+ ...
df<-data.frame(name =c("Tom","Jerry","Alice"), age =c(18,19,20), score =c(90,85,95)) 数据框df的内容如下: name age score 1 Tom 18 90 2 Jerry 19 85 3 Alice 20 95 然后,我们使用T函数将数据框df进行转置: df_transpose<-T(df) 转置后的数据框df_transpose的内容如下: [,1] ...
用tidyR转置复合data.frame tidyR是一个在R语言中用于数据处理和转换的开源软件包。它提供了一套简洁、一致的函数和工具,用于数据整理、变换和可视化。转置复合data.frame是指将一个数据框(data.frame)中的行和列进行转置,使得原来的列变成了新的行,原来的行变成了新的列。 转置复合data.frame的操作可以使用tidy...
transpose # 模型的可解释性 # 归因分析 # 模型效果很好,如何分析其中的原因 predict_model(x = automl_leader, newdata =as.data.frame(test_h2o[,-1]), type ='raw') %>% tibble::as_tibble # 模型解释 explainer <- lime::lime( as.data.frame(train_h2o[,-1]), ...