r语言对数据框求平均值 / 张生荣

R语言实现对数据框按某一列分组求组内平均值

可使用aggregate函数如: aggregate(.~ID,data=这个数据框名字,mean) 如果是对数据框分组,组内有重复的项,对于重复项保留最后一行数据用: pcm_df$duplica ...

既然了解了R语言的基本数据类型,那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢?送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢?处理这些数据的方法又有那些呢?下面我们一起来探讨一下. 首先,数据输入最直接最直观的 ...

Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值. DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式以下是 ...

目录 Step1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3. 绘图所需package的安装.调用 Step4. 绘图调整透明度更改顺序更改线条形状今天给大家介绍一下Ridge ...

目录 Step1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3. 绘图所需package的安装.调用 Step4. 绘图小提琴图之前已经画过了,不过最近小仙又看到一种貌美的画法,决定复 ...

目录 Step 1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的调用 Step4. 饼图百分比标签准备 Step5.绘图今天要给大家介绍的Pie chart( ...

目录 Step1.绘图数据的准备 Step2.绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的安装.调用 Step4.绘图小提琴图之前已经画过了,不过最近小仙又看到一种貌美的画法,决定复刻一下. ...

目录 Step 1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的调用 Step4. 饼图百分比标签准备 Step5.绘图今天要给大家介绍的Pie chart( ...

在分析数据时我们经常会遇到将变量值转换成其他的值的情况(如:将连续变量转成分类变量)这时就需要我们对原有数据进行重新编码.本文将介绍R软件中常用的三种重编吗方法: 1.使用逻辑判断式编码. 2.使用c ...

目录 Step1. 绘图数据的准备 Step3. 绘图所需package的安装.调用 Step4. 绘图改变size的大小调整顺序又是一年春来到,小仙祝大家在新的一年开开心心.顺顺利利!今天给大 ...

一.R语言读取文本文件: 1.文件目录操作: getwd() : 返回当前工作目录 setwd("d:/data") 更改工作目录 2.常用的读取指令read read.table ...

R语言按日期分组求相关系数前几天得到了3700+支股票一周内的波动率,想要计算每周各个股票之间的相关系数并将其可视化.最终结果保存在制定文件夹中. 部分数据如下: 先读取数据 data<-re ...

通常我们读取文件时都会读取全部的文件然后再进行操作,但是当读取的数据量很大是读取的时间会很长,而且占用RAM,对于写测试代码有点不方便. 所以只读取前n行数据是一个挺不错的函数 ##file:读取文件 ...

数据筛选是在分析中最常用的步骤,如微生物组分析中,你的OTU表.实验设计.物种注释之间都要不断筛选,来进行数据对齐,或局部分析. 今天来详解一下此函数的用法. match match:匹配两个向量,返 ...

中心化和标准化意义一样,都是消除量纲的影响中心化:数据-均值标准化:(数据-均值)/标准差数据中心化: scale(data,center=T,scale=F) 数据标准化: scale(dat ...

R语言解决数据不平衡问题一.项目环境开发工具:RStudio R:3.5.2 相关包:dplyr.ROSE.DMwR 二.什么是数据不平衡?为什么要处理数据不平衡? 首先我们要知道的第一个问题就是 ...

数据分组,根据数据分析对象的特征,按照一定的数值指标,把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究,以揭示内在的联系和规律性: 在R中,我们常用ifelse函数来进行数据的分组,跟excel中的if函数是 ...

目录题目解答下面考虑三种情况: 1. a = 0, b = 0 2. a = 2, b = 0 3. a = 0, b = 2 题目解答由于题目要求需要重复三次类似的操作,故首先载入所需要的 ...

目录 1 主成分分析可视化结果 1.1 查看莺尾花数据集(前五行,前四列) 1.2 使用莺尾花数据集进行主成分分析后可视化展示 2 圆环图绘制 3 马赛克图绘制 3.1 构造数据 3.2 ggplot ...

缺失值处理一般包括三步: 1. 识别缺失数据: 2. 检查导致数据缺失的原因: 3. 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 1.判断缺失值函数is.na().is.nan()和is ...