目的:须要把数据框的行列进行转置 方法: # 原始数据框 > hrl_jd_mon     年份 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 1 2010年 51.2 45.8 55.8 62.9 63.8 59.5 80.5 78.0 66.0 92.3  50.80   55.6 2 2011年 54.8 54.4 64.1 78.5 64.5 63.4 95.3 89.2 68.8 86.1  51.40   52.4 3 2012年 53.0 46.1 5

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b

当我们想要把数据框的行或者列按照指定的顺序排列时,可以通过行名称或者列名称快速排列 data <- data.frame(matrix(1:9, ncol=3)) rownames(data) <- c("C1", "C2", "C3") colnames(data) <- c("R1", "R2", "R3") data R1 R2 R3 C1 1 4 7 C2 2

1.用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: > m <- matrix(sample(c(NA, :), , replace = TRUE), ) > d <- as.data.frame(m) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 NA 1 4 1 6 4 NA 4 NA 7 10 2 NA 4 1 8 5 1 2 4 NA 2 6

前言 合并数据框有重复匹配时通常会返回所有的匹配,如何只保留匹配的第一行呢?其实这个需求也很常见.如芯片探针ID和基因ID往往多对一,要合并ID对应矩阵和芯片表达矩阵时. 数据例子 data = data.frame(id = c(1,2,3,4,5), state = c("KS","MN","AL","FL","CA")) scores = data.frame(id = c(1,1,1,2,2,3,3

as.data.frame(lapply(data,as.numeric))

如下三种方法可以实现 使用dim函数 dim(dataframe)[0] 使用nrow函数 nrow(dataframe) 使用length函数统计 length(dataframe[,1])

create table tb(id int, value varchar(10)) insert into tb values(1,'aa') insert into tb values(1,'bb') insert into tb values(2,'aaa') insert into tb values(2,'bbb') insert into tb values(2,'ccc') GO SELECT id,value = stuff ((SELECT     ',' + value FR

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

数据框(data.frame)用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同的数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是,每列的长度必须相同.数据框的每列可以有唯一的命名,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R根据同一行的数据列值得出相应的数据列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 R提供三种方式,用于创建数据框,第一种是通过读取文件创建,常用的是用于读取文件的函数是read.table,而read.csv是read

数据框(data.frame)是最常用的数据结构,用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是每列的行数(长度)必须相同.数据框的每列都有唯一的名字,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R引擎根据同一行的数据列,计算出表达式的值,并把该值作为计算列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 创建数据框,常用的方式是:读取文件.读取关系表和使用函数创建,用户应根据实际的需要,选择合

1.插入一列 根据自带数据集beaver 进行操作,比如插入一列id. > colnames(beaver1) [1] "day" "time" "temp" "activ" > nrow(beaver1) [1] 114 方法1: new_beaver1$id = rep(1,114) 方法2 new_beaver1 = data.frame(id = rep(1,114),beaver1) 方法3 x = da

1.python中数据框求每列的最大值和最小值 df.min() df.max()

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作. Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明: 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i i

c#行转列 今天工作中,恰好写到此处,想起之前第一次行转列的时候,卡壳了好久,今天正好碰上,故而花费几分钟,整理成案例,分享到博客上. 这是个很简单的功能,第一次可以使用案例,后面最好能达到信手拈来的地步. 开发要素第一步: 各种控件的命名要改:这个跟技术能力无关,工作再赶再忙,这个也必须要改,因为改这个会为后面开发省去很多时间.不要觉得改这个是在浪费时间,开发的人员都懂,就不多说了. demo功能简单介绍:>初始化加载的时候,加载DGVtable,  如何点击行转列按钮,将DGVtable里面

数据框是用于存储数据的二维结构,分为行和列,一行和一列的交叉位置是一个cell,该cell的位置是由行索引和列索引共同确定的.可以通过at/iat,或loc/iloc属性来访问数据框的元素,该属性后跟一个中括号:[row,col],中括号内 row表示行索引或行标签,col表示列索引或列标签.如果省略row, 那么row维度使用“:”代替,格式是 [ :, col] ,表示访问所有行的特定列:如果省略col ,格式是[row],表示访问特定行的所有列. 有以下数据框对象df,其数据和索引如下:

问题: 我正在寻找一种有效的方式将行转换为SQL服务器中的列 例如,通过下表如何构建出预期结果表. Id  Value   ColumnName 1   John    FirstName 2   2.4     Amount 3   ZH1E4A  PostalCode 4   Fork    LastName 5   857685  AccountNumber 预期结果 FirstName   Amount  PostalCode      LastName    AccountNumber

关于数据操作的另一个流行的包是dplyr,它发明了一种数据操作语法.dplyr 扩展包并没有使用构建子集函数([ ]),而是定义了一系列基础的变形函数作为数据操作模块,并且引入了一个管道操作符,利用管道操作符将这些变形函数串联起来,进而完成复杂的多步任务.如果还没有安装 dplyr,请运行以下代码以从 CRAN 中安装 :install.packages("dplyr")首先,我们重新加载产品表格,将它们重置为原始形式:library(readr)product_info <-

目录 前言 方法一:dplyr的bind_rows 方法二:plyr的rbind.fill 前言 通常我们用rbind和cbind合并相同行列的数据框.当两个数据框具有不同行列数目时,直接用会报错. > df1 <- data.frame(a = c(1:5), c = c(6:10));df1 a c 1 1 6 2 2 7 3 3 8 4 4 9 5 5 10 > df2 <- data.frame(a = c(11:15), b = c(16:20));df2 a b 1 1