dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于"tidy"你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summarise() 分组: group_by(…

Coursera-Getting and Cleaning Data-Week3 Wednesday, February 04, 2015 好久不写笔记了,年底略忙.. Getting and Cleaning Data第三周其实没什么好说的,一个quiz,一个project,加一个swirl. 基本上swirl已经把第三周的内容都概括进去了.就是dplyr, tidyr以及lubridate包的学习和使用.其中dplyr专注于选择/筛选,tidyr关注于数据重塑型,二lubridate是我目前…

tidyr包的作者是Hadley Wickham.这个包常跟dplyr结合使用.本文将介绍tidyr包中下述四个函数的用法: gather—宽数据转为长数据.类似于reshape2包中的melt函数 spread—长数据转为宽数据.类似于reshape2包中的cast函数 unit—多列合并为一列 separate—将一列分离为多列 1.载入包 # 使用datasets包中的mtcars数据集做演示 library(tidyr) library(dplyr) head(mtcars)…

tidy(整洁),Tidyr包是由Hadely Wickham创建,这个包提高了整理原始数据的效率,tidyr包的4个常用的函数及其用途如下: gather()——它把多列放在一起,然后转化为key:value对.这个函数会把宽格式的数据转化为长格式.它是reshape包中melt函数的一个替代 spread()——它的功能和gather相反,把key:value对转化成不同的列 separate()——它会把一列拆分为多列 unite()——它的功能和separate相反,把多列合并为一列 长…

R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ…

tidyr包主要提供了数据整理和清洗的功能,包括 1. 数据框的变形 2. 处理数据框中的空值 3. 根据一个表格衍生出其他表格 4. 实现行或列的分隔和合并 该包将要用的数据处理成标准且统一的数据框(Tidy Data)才能进行下一步的数据处理和做图. R将整洁数据定义为:每个变量的数据存储在自身的列中,每个观测值的数据存储在其自身的行中. 安装 tidyr install.packages("tidyr") 使用 tidyr library("tidyr") 函…

一.安装和加载 1.安装并加载tidyr和dplyr包 install.packages("tidyr") library(tidyr) install.packages("dplyr") library(dplyr) 2.读取数据 expression <- read.delim("gene_expression.txt",sep="\t",header = T) 二.tidyr包操作 %>% #用于实现将一个函…

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

数据说明 这是一份爬好的数据,data.frame格式.包括一些招聘信息,具体的列名和含义如下所示: 职位名称(occ_name)清洗 预览 清洗策略 需要去除无关的信息,比如符号以及数字信息 实现 z <- read.csv('zhaopin.csv') z$occ_name <- gsub('[^\u4E00-\u9FA5]','',z$occ_name) 工资(salary)清洗 预览 清洗策略 去除除了数字以外的其他符号 能够输出工资的区间的,可能需要分列 实现 z$salary &l…