一、思维导图
Day6 tidyr.png
二、准备工作
1. 获取R包小抄(cheatsheet)
(1) 百度、谷歌搜索
(2) Rstudio的cheatsheet网站
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(3) 生信星球公众号回复包名
2. tidyr功能
将要用的数据处理成标准而统一的数据框(Tidy Data)
(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) 实现行或列的分割和合并
3. 安装R包 install.packages("tidyr") library(tidyr)
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4. 数据框
rep重复，括号中填要重复的字符和重复次数
paste连接两个字符串, 括号要填两个代连接字符并指定分隔符sep, 没有分隔符就填sep=“”
1:3表示从1到3, 如需一列中需要填入三个无规律的数字, 可以用向量c(1,3,4), 同样如果填的是字符串也需要加双引号, 例如c("doudou","huahua","xiaoyu")
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5. Tidy Data
一种组织表格数据的方式，提供了一种能够跨包使用的“统一”的数据格式
每个变量(variable)占一列，每个情况(case)和观测值(observation)占一行
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三、tidyr
1. Reshape Data
a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
gather(a,X1999,X2000,key = "year",value = "cases")
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a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
gather(a,"year","cases",X1999,X2000)
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a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
gather(a,year,cases,-country) #-country的意思就是合并除country外剩下的列
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a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
b <- gather(a,X1999,X2000,key = "year",value = "cases")
spread(b,"year","cases")
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2. Handle Missing Values
drop_na() #有空值的, 整行删除掉
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fill() #根据上一行的数值填充上
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replace_na() #空值填进去特定的一个数值,括号里填数据框名，要填的列名=要填的值
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3. Expand Tables
complete(X,nesting(X1),fill=list(X2=5)) #把空值的位置用5补全
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complete(X,nesting(X1),fill=list(X2="add relate")) #把空值的位置用add relate补全
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pin2<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
expand(pin2,GeneId,SampleName,Expression) #列出每列值所有可能的组合
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4. split cells
separate 按列分割, 把一列拆成两列
table3 <- read.csv('table3.txt')
separate(table3,rate,sep="/",into = c("case","pop"))
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separate_rows 按行分割,把一列拆成两行
table3 <- read.csv('table3.txt')
separate_rows(table3,rate,sep="/")
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unite 分割完了再合并回去
table5 <- read.csv("table5.txt")
unite(table5,century,year,col="year",sep="")
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