那么,tidyverse就提供了一个很好的学习思路(tidyverse first),让我们先忽略编程这道大关,其理念是一开始不谈向量、矩阵、数据框、因子、流程控制等概念,直接从数据的操纵入手,让初学者在最短时间内学会数据的处理与可视化应用。 有这么一句话“数据分析师的80%的时间,都消耗在数据清理上”,清理出可视化和统计分析可以...
3.6 使用summarize()进行摘要 3.7 分组新变量(和筛选器) 3.1 简介 3.1.1 准备工作 本章将重点讨论如何使用tidyverse中的另一个核心包dplyr包。我们使用nycflights13包中的数据来说明dplyr包的核心理念。并使用ggplot2包来帮助理解数据。 library(nycflights13) library(ggplot2) 加载tidyverse时,仔细查看输出的冲突信...
学习R语言的传统路径(base R first)多是从变量类型、数据结构、流程控制、循环与自定义函数,也就是以R程式设计作为起点,接着依照数据处理、视觉化、统计与机器学习等应用偏好延续下一个学习的旅程;由tidyverse 作为起点的路径则是近年新兴的学习模式(tidyverse first),理念是在一开始先不谈[] 、[[]] 、$ 流程控...
我们可以使用tidyr包中的drop_na()函数来完成这个操作,该函数是另一个提供数据清理工具的tidyverse包。我们还将删除numNA变量,因为在删除缺失答案的受试者后,我们将不再需要它。我们使用tidyverse包中的select()函数来完成这个操作,它可以从数据框中选择或删除列。在numNA前面加上一个减号,就是告诉它要删除该列。
日常在工作中会碰到很多数据批量处理的问题,有的时候单独造轮子很费时间,这个时候我发现了dplyr这个R包,能帮助你解决数据处理中的绝大多数难题。dplyr是tidyverse中的一个核心包,用来进行数据操作。主要包括以下5个核心函数。 filter()按值筛选观测 arrange()对行进行重新排序 ...
为了方便,大家可以统一安装一个系列的包,这个只需要安装tidyverse这个包就可以,它会安装一系列的数据处理的包,比如ggplot2,dplyr等主力的包。 #安装tidyverse包 install.packages('tidyverse') #加载这个包 library(tidyverse) 1. 2. 3. 4. 我现在使用的版本如下: ...
首先,dplyr包是tidyverse的一个核心R包,关于tidyverse的介绍见前文初学《R数据科学》之——tidyverse是什么。 其次,dplyr包的功能是转化数据,即对数据进行二次加工,将原始数据转化成更容易分析处理的形式,比如:创建新变量或摘要统计量、对变量重命名、对观测值重新排...
library(tidyverse) library(nycflights13) #利用该包中的flights数据 flights ### R语言中的变量类型 # int——整数型变量 # dbl——双精度浮点数型变量,或称实数 # chr——字符串 # dttm——日期时间型变量 # lgl——逻辑型变量 # fctr——因子,即具有固定数目的值的分类变量 #...
library(tidyverse) library(gapminder) # 样例数据集 dim(gapminder) gapminder %>% glimpse 数据选择函数 1 选择行的函数 filter函数 明确所需行的逻辑 # 1 filter函数 gapminder%>% filter(country =='China') gapminder %>% filter(country =='China', year >1960& year <2000) ...
library(tidyverse) library(ggthemes) data(murders) murders %>% View murders %>% glimpse() r <- murders %>% summarize(rate = sum(total) / sum(population) *10^6) %>% pull(rate) murders %>% ggplot(aes(population/10^6, total, label = abb)) + ...