...先将列表转变为一种特殊的tibble:包含两列name和value,name是列表名,value是相应的值。...同时对name和value两列数据进行迭代,使用map2函数: # 可以使用plot绘制 # name和value的值分别使用.x和.y引用test_t %$% map2(name, value, ~...这里传递test_t的参数给map2时使用magrittr包的”爆炸运算符...
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: 6 × 3 ## x y z...
value:放置数据的变量名称,相当于上文的“成绩”; ...:需要折叠的变量。可以使用符号-可以反向选择变量。 library(tidyr) chji_long <- gather(chji, key = "科目", value = "成绩", -`姓名`, -`班级`) chji_long ## # A tibble: 16 x 4 ## 姓名 班级 科目 成绩 ## <chr> <chr> <chr> ...
options(tibble.print_max = n, tibble.print_min = m): if more than n rows, print only m rows. options(tibble.print_min = Inf) to always show all rows. options(tibble.width = Inf) to always print all columns, regardless of the width of the screen. 取子集。 nycflights13::flights %...
#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# V...
我们将使用R内置的iris数据集,首先将其转换为tibble数据框(tbl_df),以便于进行数据分析。 my_data <- as_tibble(iris) my_data 按位置提取行 函数:slice() [dplyr package] my_data %>% slice(1:6) 根据逻辑标准过滤行 函数: filter() [dplyr package]. 用于过滤符合某些逻辑条件的行。
chji_long <- gather(chji, key = "科目", value = "成绩", -`姓名`, -`班级`) chji_long ## # A tibble: 16 x 4 ## 姓名 班级 科目 成绩 ## <chr> <chr> <chr> <dbl> ## 1 张三 1班 语文 90 ## 2 李四 1班 语文 81 ...
对于较大的模型,可以使用tibble::tribble(),从而更轻松地显示模型。如果在大一点的模型就需要从外部文件(exce)导入数据了。下面是一个使用tibble::tribble()的实例: Chongchong_model<-tibble::tribble(~Level,~X1,~X2,~X3,~x4,~x5,~X6,~x7,~x8,"A",1,1,1,0,1,1,1,1,"A",1,0,0,0,0,0,0...
get_pvalue_position: 使用ggplot2添加p值时可自动计算添加坐标 增强R中的ANOVA factorial_design(): 建立因子化的设计,方便使用car::Anova()进行分析,对于重复测量Anova非常有帮助; anova_summary(): 提取美观的Anova检验的结果,包括从car:Anova()或者stats:aov()中,主要结果包含Anova结果表、一般效应量、和一些...
通过文本批注,开发人员可以在代码中添加说明、解释或提醒,以便自己或他人更好地理解和使用代码。 文本批注在R中使用井号(#)作为注释符号,任何位于井号后面的内容都会被视为注释,而不会被解释器执行。文本批注可以出现在代码的任何位置,包括单独的一行或代码行的末尾。 文本批注的主要作用是提高代码的可读性和可维护性...