还可以使用write.csv()将数据框保存成逗号分隔文件,方法与上面一样,但是不包含列名,即col.names = NA。将row.names设置为FALSE,否则存入文件时会把行名1,2,3,...也写入。这样当再次读入csv文件时,得到的数据框与data一样。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 > write.csv(data,file="C...
R语言使用names函数将dataframe的数据列名称修改为数据说明标签、而通过数值索引访问dataframe数据列 仿真数据 y <- 'this is a test string of r' y # create a data frame from scratch age <- c…
colnames(),rownames()函数 三、变量重新编码 四、数据排序 sort rank order rev 五、数据合并 rbind,cbind merge 六、选取子集 通过索引 subset() sql语句 七、简单随机抽样 有放回简单随机抽样srswr() 不放回简单随机抽样srswor() sample() 八、整合与重构 ...
merge<- Read10X(data.dir = data_dir)#直接将多个样品统一读取为一个稀疏矩阵 seurat_object<- CreateSeuratObject(counts = merge, min.cells = 5, min.features = 300) 这样就merge成功啦,甚至更简单! #添加分组信息: seurat_object@meta.data$group <- ifelse(seurat_object@meta.data$orig.ident == ...
colnames(x)<-value rownames(x)<-value rownames(score)<-letters[1:4] 1. 2. 2、缺失值分析 is.na(x)——返回一个与x等长的逻辑变量 anyNA(x,recursive=FALSE)——判断数据中是否存在缺失值 ,若存在就返回TRUE na.omit(x)——删除含有缺失值的观测 ...
data3 #不存在header参数,skip=1说明读取时跳过表示名称的第一行 mode(data) #显示对象的类型 names(data) #显示对象中的标签 dim(data) #显示对象的维度 data$Salary #通过$符号来选择字段 attach(data) Salary detach(data) #attach()可以直接通过变量名称来获取变量信息,detach()用来撤销 ...
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补充 1、dim()是显示数据框大小,比如几行几列 2、names()是数据框mydata中变量名或列名。 3、head()默认显示mydata的前6行,也可选择任意多行,比如head(mydata,4)。 4、tail()函数是默认显示后6行也可选择任意多行,比如tail(mydata,4)。
不同的列可以包含不同模式(数值型、字符型等)的数据,数据框可通过函数data.frame()创建。 其中的列向量col1、col2、col3等可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型)。每一列的名称可由函数names指定。 五、因子 类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子(facto...
mydata$x1[ mydata$x1<3]<-1 也可以使用更为紧凑的写法 mydata<-within(mydata,{x1[x1<3]<-1}) 注意:逻辑运算符等号是== 三,变量的重命名 查看数据框的变量名,函数names(df)返回变量名的向量: names(mydata) 重命名现有的变量名, names(df)[index] <-"new name"names(df)[start:end]<- c(...