Sort:dd <- data.frame(b = factor(c("Hi","Med","Hi","Low"), levels = c("Low","Med","Hi"), ordered = TRUE), x = c("A","D","A","C"), y = c(8,3,9,

前言:近段时间学习R语言用到最多的数据格式就是data.frame,现对data.frame常用操作进行总结,其中函数大部分来自dplyr包,该包由Hadley Wickham所作,主要用于数据的清洗和整理. 一.创建 data.frame创建较为容易,调用data.frame函数即可.本文创建一个关于学生成绩的数据框,接下来大部分操作都对该数据框进行,其中学生成绩随机产生 > library(dplyr) #导入dplyr包 > options(digits = 0) #保留整数 >

画图的时候,排序是个很重要的技巧,比如有时候会看下基因组每条染色体上的SNP的标记数量,这个时候直接做条形图是一种比较直观的方法,下面我们结合实际例子来看下: 在R环境下之际构建一个数据框,一列染色体名称,一列统计数据. 1 chr<-paste("chr",c(1:18,"X","Y"),sep="") 2 set.seed(2) 3 num<-runif(20,100,5000) 4 df<-data.f

#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),]

R语言中排序有几个基本函数:sort().rank().order().arrange() 一.总结 sort()函数是对向量进行从小到大的排序 rank()函数返回的是对向量中每个数值对应的秩 order()函数返回的值表示位置,依次对应的是向量的最小值.次小值.第三小值……最大值等(位置索引) arrange()函数(需加载dplyr包)针对数据框,返回基于某列排序后的数据框,方便多重依据排序 二.具体用法 1.sort data ,,,,,) sort(data) # sort(data,

什么是DataFrame 引用 r-tutor上的定义: DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量. 没错,DataFrame就是类似于Excel表格和MySQL数据库一样是一个结构化的数据体.而这种结构化的数据体是当代数据流编程中的中流砥柱,几乎所有先进算法的载体都是DataFrame,比如现在我们耳熟能详的逻辑回归算法.贝叶斯算法.支持向量机算法.XGBoost算法等等都建立在这个数据流编程的基础之上,我们可以在R.Python.Scala

1.数据准备 # 测试数组 vector = c(,,,,,,,,,,,,,,) vector ## [] 2.R语言内置排序函数 在R中和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order(). sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量; rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”; order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置. sort(vector) ## [] order(vector) ## [] rank(vect

上节我们简单介绍了Dataframe的定义,这节我们具体来看一下Dataframe的操作 首先,数据框的创建函数为 data.frame( ),参考R语言的帮助文档,我们来了解一下data.frame( )的具体用法: Usage data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAs

在R语言里面,DataFrame的一列数据本质上可以认为是一个向量或列表,但是一行数据不是. 今天有一个31列的数据集,由于放在第一行的变量名格式不规范,读入数据的时候不能顺带读入变量名.于是跳过首行,先直接读入数据,之后手动给DataFrame命名. 为了避免出错,把变量第一行作为DataFrame读入,于是得到一个只有一行的DataFrame. headers <- read_table2("headers.dat", col_names=FALSE) headers <

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

数据解析 XML是一种可扩展标记语言,它被设计用来传输和存储数据.XML是各种应用程序之间进行数据传输的最常用的工具.它与Access,Oracle和SQL Server等数据库不同,数据库提供了更强有力的数据存储和分析能力,例如:数据索引.排序.查找.相关一致性等,它仅仅是存储数据.事实上它与其他数据表现形式最大的不同是:它极其简单,这是一个看上去有点琐细的优点,但正是这点使它与众不同. 针对XML格式数据,R语言XML包可以对其进行数据导入与处理,详见下面的案例说明. 案例1 直接输入一段标

R语言语法基础二 重塑数据 增加行和列 # 创建向量 city = c("Tampa","Seattle","Hartford","Denver") state = c("FL","WA","CT","CO") zipcode = c(33602, 98104, 06161, 80294) # 组合向量成数据帧 address1 = cbind(c

R语言语法基础一 Hello world #这里是注释 myString = "hello world" print(myString) [1] "hello world" 基本数据类型 print(class(TRUE)) #logical print(class(5)) #Numeric print(class(2L)) #Integer print(class(2+5i)) #Complex print(class("hello")) #C

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

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. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t

本文对应<R语言实战>第11章:中级绘图:第16章:高级图形进阶 基础图形一章,侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况:中级绘图一章,侧重展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)的绘图:高级绘图进阶一章介绍四种图形系统,主要介绍lattice和ggplot2包. ========================================================================= 散点图: 主要内容:把多个散点图组合起来形成一个散点图矩阵,以便可以同时

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

引言 2014年刚到, 就在 Feedly 订阅里看到 RStudio Blog 介绍 dplyr 包已发布 (Introducing dplyr), 此包将原本 plyr 包中的 ddply() 等函数进一步分离强化, 专注接受dataframe对象, 大幅提高了速度, 并且提供了更稳健的与其它数据库对象间的接口. 既然是 Hadley Wickham 的新作, 并自称 a grammar of data manipulation, 当然要先学为快了, 正好新申了域名, 就把原本记在 Rmd 

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(