在Rstudio中,可以使用不同的方法和函数来根据列中的重复值将行值合并为一行。 对于合并行值的需求,可以使用以下几种方法来实现: 使用dplyr包:dplyr是R中常用的数据处理包,其中的distinct()函数可以去除重复行,group_by()和summarise()函数可以根据列中的重复值进行分组和汇总。以下是一个示例代码: 代码语言...
group_by(cut) %>% summarise(n = n()) # rename()函数 diamonds %>% rename(PRICE = price) %>% slice_head(n = 100) %>% View # 等价于 diamonds %>% mutate( PRICE = price ) %>% select(- price) %>% slice_head(n = 100) %>% View # row_number()函数 practice <- tibble(Sub...
group_by():用于按照指定的列对数据进行分组。 可以根据具体的需求,使用这些函数对数据进行格式化操作。例如,可以使用filter()函数筛选出满足某个条件的数据行,使用mutate()函数创建新的列,使用summarize()函数对数据进行汇总统计等。 捕获输出:在RStudio中,可以使用print()函数或直接输出变量名的方式来查看数据格式...
ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length)) + geom_boxplot() 接着,我们可以使用dplyr库中的函数来对数据进行分组、汇总等处理。 # 按照不同的种类分组,并计算每类样本中Sepal.Length的平均值 iris %>% group_by(Species) %>% summarize(mean_Sepal_Length=mean(Sepal.Length)) 最后,我们还可以使用基...
group_by() 进行群体观察 sample_n() and sample_frac()进行随机抽样 此外,“dplyr”包含一个重要的函数group_by(),用于执行与“拆分-应用-组合”概念相关的另一个常见任务。此外,dplyr从magrittr包导入了管道操作符:%>%。当组合几个函数时,管道操作符非常有用。通常,在R中,如果将几个函数组合在一起,会将...
library(dplyr)mtcars %>%group_by(cyl) %>%summarize(mean(mpg)) 这是base-R 版本: tapply(mtcars$mpg, mtcars$cyl, mean) 两者都很简单。都不难为初学者所掌握。初学者看过几个例子后,把它们应用在同类别的新问题也不会有什么困难。Tidy 版本调用了两个函数,base-R 则是一个。无论如何,两个版本都不...
Beetle <- filter(edidiv, taxonGroup == "Beetle") # 函数的第一个参数是数据框,第二个参数是你要过滤的条件。因为我们在这里只想要甲虫,所以我们说:变量 taxonGroup 必须严格等于 (==) Beetle - 丢弃数据集中的其他东西。(R是区分大小写的,所以注意拼写很重要! "beetle "或 "Beetles "在这里是行不通...
为了显示方便,这里的数据用head函数做了处理,仅显示前几行数据,%>%操作符会在本文下文中做介绍,此处可暂时忽略。 arrange arrange(.data, ...): 该函数可以按照列变量对数据进行排序 # 把数据按得分和助攻数降序排列filter(pgdat1,desc(pts),desc(ast)) %>%head ...
函数的作用是:读取表,用逗号“,”分隔,小数是点“.”。函数的作用是:读取由逗号“;”分隔的表格,其中小数是逗号“,”。我们使用函数read.csv()读取CSV文件,分隔符是逗号,小数点是点,如下所示 > tab <- read.csv('table.csv', head = T, row.names = 1,sep =',', dec = '.')...
{r} +# 读取数据 +df <- read.csv("datasets/brca_clin.csv", header = T) + +# 展示下第一个样本的barcode +df$barcode[1] + +# 新建一个变量,用来表示样本类型 +group <- ifelse(as.numeric(substr(df$barcode,14,15))<10,"tumor", "normal") +group +``` + +如果一个表达式函数太多,...