1 向一个data.frame指定列插入一列新数据 1.1 插入一列到指定位置 y<-1:4 data1 <-data.frame(x1=c(1,3,5,7), x2=c(2,4,6,8),x3=c(11,12,13,14),x4=c(15,16,17,18)) data2<-cbind(data1[,1:2],y,data1[,3:ncol(data1)]) 插到data1末尾 data2<-cbind(data1,y) 插到第一列 data2<-cbind(y,data1

R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度. 案例,分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行.230列的表格数据. # 用read.csv读取数据timestart<-Sys.time() data <- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen

A data frame is used for storing data tables. It is a list of vectors of equal length. For example, the following variable df is a data frame containing three vectors n, s, b. > n = c(2, 3, 5) > s = c("aa", "bb", "cc") 

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容

在上一篇中我们一起学习了R语言的数据结构第一部分:向量.数组和矩阵,这次我们开始学习R语言的数据结构第二部分:数据框.因子和列表. 一.数据框 类似于二维数组,但不同的列可以有不同的数据类型(每一列内的数据类型应当一致).创建数据框使用的关键字是data.frame,用法是: data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFact

R语言data.table速查手册 介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本,让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加.data.table已经在金融,基因工程学等领域大放光彩.他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据的人.不过这个包的一些符号并不是很容易掌握,因为这些操作方式在R中比较少见.这也是这篇文章的目的,为了给大家提供一个速查的手册. data.table的通用格式: DT[i, j, by],对于数据集DT,

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

#---------------------------------------- # 功能描述:演示NB建模过程 # 数据集:SMS文本信息 # tm包:维也纳财经大学提供 #---------------------------------------- #第一步:收集数据 # import the CSV file sms_raw <- read.csv("/Users/chenyangang/R语言/data/sms_spam.csv", stringsAsFactors

###第一周:R基础 rm(list = ls())  #ctr+L###矩阵相乘,函数diag()a=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)b=matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)a%*%ba=matrix(1:16,nrow=4,ncol=4)diag(a)#返回对角线元素diag(diag(a))diag(4)#对角线为1的单位矩阵###矩阵求逆,函数rnorm(),solve()a=matrix(rnorm(16),4,4)#产生4*4的随机数solve(a

nanana,作为一个不合格的数学专业学生,脑袋不好使,又穷逼,只好学点儿实用的东西,希望能养活自己~~~ 不瞎哔哔,想做数据方面工作的时候在犹豫是学R还是学python,一点儿python基础都没有强行用了一个python爬虫,发现python还是比较的麻烦(但是还是后来还是花了一些时间学了一些python基础的语法,发现python真的很棒,但是总感觉R更加的合适,R真的是比较美妙的东西~~~)所以现在在R的路上飘渺着~~~请多指教啦! 1. R向量 我很喜欢这东西,做大物实验的时候太方便了

#---------------------------------------- # 功能描述:演示C50建模过程 # 数据集:汉堡大学信贷模型,信贷数据 # #---------------------------------------- #第一步:收集数据 # import the CSV file credit <- read.csv("/Users/chenyangang/R语言/data/credit.csv", stringsAsFactors = TRUE) #

#---------------------------------------- # 功能描述:演示kNN建模过程 # 数据集:威斯康星乳腺癌诊断 # #---------------------------------------- #第一步:收集数据 # import the CSV file wbcd <- read.csv("/Users/chenyangang/R语言/data/wisc_bc_data.csv", stringsAsFactors = FALSE)

R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的.体积小.开源.很强的互动性.自从学了R本人就很少再用matlab了... 一.R语言由函数和赋值构成. R使用<-(最好养成使用习惯),而不是传统的=作为赋值符号.例如:x<-rnorm(5)  (或者rnorm(5)->x)创建了一个名为x的向量对象,它包含5个来自标准正态分布的随机偏差. R允许使用=赋值,但它不是标准语法,有时会出现问题,不推荐使用. 另外还有第三种赋值方法:assign("j",4).比较

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

一般Excel就能实现根据相同的列或ID合并不同的文件,但对于大文件来说,比如几十个G的数据量,用Excel处理,不仅耗时,而且还会使电脑崩溃.R语言的优势就体现在这里了,处理大文件相当快. first<-read.table('/pheno/first.txt',header=T) first<-data.frame(first) rs123456761<-read.table("/SNP/rs123456761.ped",header=T) rs123456761

一:主要内容 解决CsvWriter存csv,csv文件打开后中文乱码问题 解决CsvWriter存csv,csv文件最后一行总是多一行空行的问题 解决CsvWriter存csv,csv文件不是第一列的时候,想存入""即空字符串无法存入显示null的问题 二:解决问题前:需要做的事情 因为网上的CsvWrite的jar包导入到我们的工程中是class文件,针对上面的问题是无法修改源码的,但是我们又想用这个工具来操作csv,所以可以在自己的工程中首先pom引用这个jar包 <dep