文章目录空值NA 与 缺失值NULL向量(vector)列表(list)矩阵(matrix)数组(array)因子(factor)数据框(data.frame) R语言数据对象包括以下几种：向量（vector），列表（list），矩阵（matrix），数组（array），因子（factor)，数据框（data.frame)其实R语言的向量、列表；矩阵、数组、数据库等看上去结构是一样的，但是背后代
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2023-06-21 12:09:46
342阅读
## R语言找到数据框缺失值在哪
### 整体流程
首先，我们需要明确一下整个过程的流程，可以简单使用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据框 |
| 2 | 查找缺失值 |
| 3 | 显示缺失值位置 |
接下来，我们将详细解释每一个步骤以及需要用到的代码。
### 操作步骤
#### 步骤1：导入数据框
首先，我们需要导入数据
原创
2024-06-12 05:04:08
67阅读
# 如何在R语言中将数据框元素赋值为NULL
## 一、流程概述
为了教会你如何在R语言中将数据框元素赋值为NULL，我们将按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title R语言数据框元素赋值为NULL流程
section 了解需求：5, 20
section 查找方法：25, 40
section 执行操作：45, 60
```
##
原创
2024-03-08 05:07:32
121阅读
数据框数据框是指有若干个行和列的数据集，它与矩阵类似，但是并不要求所有列都是相同的类型；数据框就是一个列表，它的每个成分都是一个向量，并且长度相同，以表格的形式展现。数据框是有列向量组成、有着矩阵形式的列表 数据框与最常见的数据表是对应的:每列代表一个变量属性，每行代表一条样本数据：1、数据框的建立data.frame() #用函数创建>sjk<-data.frame(
Name
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2023-06-21 10:39:04
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文章目录1 rbind()、cbind()函数合并数据集2 dplyr包组合数据集2.1 按行组合2.2 按列组合 在我们分析数据过程中，不仅仅是处理一个数据集，也会组合两个数据集，这时候就可以用dplyr包进行相关的操作，当然这些操作也可以分为两大类：按行组合和按列组合。在使用dplyr包之前，我想先介绍R中两个基础函数rbind()函数和cbind函数。这两个函数只能满足简单的需求，主要是用
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2023-09-02 00:52:01
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有时数据需要比向量更复杂的存储方式。幸运的是，R软件提供了很多的数据结构。常见的有数据框（data.frame）、矩阵（matrix）、列表（list）以及数组（array）。数据框类似于电子表格，矩阵类似于人们熟悉的矩阵数学计算，列表对于程序员比较熟悉。 01数据框数据框是R语言中最有用的功能之一，它也是R语言的易用性经常被提及的原因之一。直观上，数据框就像Excel电子表格一样有列和
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2023-07-07 22:22:42
154阅读
数据框是一种表格式的数据结构，其结构与矩阵类似，但数据框的每一列必须命名且为同类型数据。数据框用于组织存储多个存储类型不相同的变量。数据框是一张二维表格，行和列分别称为观测和变量，在R中分别称为记录和域，域名即变量名。在实际运用中，数据框是R中最多使用的数据结构。如上为一组数据框，排名行称为表头，即为该数据框的各域名，除去域名行，数据框中的每一行可以视作一个列表，每一列可以视为一个矩阵。（一）数据
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2023-07-31 10:41:43
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1、数据框是R语言里中的一种数据结构，其内部可以由多种数据类型，每一列是一个变量，每行是一个观测记录。在R中数据框是很通用的数据结构，它是一种特殊的列表对象2、初始化数据框 1. > mydataframe=data.frame(
2. + name=c(\"张三\", \"李四\", \"王五\", \"赵六\", \"丁一\"),
3. + sex=c(\"F\", \"F\",
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2023-07-31 10:48:17
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R语言中的数据重塑是关于变化的数据分为行和列的方式。大多数R地数据处理的时候是通过将输入的数据作为一个数据帧进行。这是很容易提取一个数据帧的行和列数据，但在某些情况，当我们需要的数据帧的格式是不同的来自收到它的格式。 R有许多函数用来分割，合并，改变行列，反之亦然在一个数据帧。接合列和行中的数据帧我们可以加入多个向量创建使用 cbind()函数返回数据帧。同时，我们也可以使用 rbind()函数合
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2023-07-29 18:28:35
174阅读
R语言 一、数组 > x=c(1:6)
> x
[1] 1 2 3 4 5 6
> is.vector(x) #判断x是一个向量
[1] TRUE
> is.array(x) #判断x不是一个数组
[1]
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2023-08-25 10:53:04
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数据结构向量: 向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。可通过函数c（）可用来创建向量实例操作：矩阵：矩阵是一个二位数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）可通过函数matrix（）创建矩阵实例操作：数组：数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2数组可通过array函数创建实例操作：数据框由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较
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2023-09-02 00:50:26
124阅读
R语言拥有许多用于存储数据的对象类型，从结构角度来看包括向量(vector)、矩阵(matrix)、数组(array)、数据框(data frame)、因子(factor)、列表(list)。它们在存储数据的类型、创建方式、结构复杂度，以及用于定位、访问、添加、删除其中个别元素等方面均有所不同。
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2023-06-19 07:44:37
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生信技能树R语言部分学习笔记dir() #列出工作目录下的文件
ls() #列出环境中的变量1. 认识csv格式csv打开方式：
(1)默认excel
(2)记事本打开
(3)sublime（适用大文件）
(4)R语言读取：读进R语言之后的数据是一个数据框，可赋值，变量名与文件名无必然联系，对数据框进行的修改不会同步到表格文件。2. 认识分隔符常见分隔符：
逗号，
空格
制表符（\t）C
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2023-06-21 22:56:58
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#2.1.4数据框（data.frame)#数据框可以同时存储不同的数据类型，但是每一列必须是同一种数据类型rm(list = ls())#额外备注：ls() #显示当前已有的所有变量rm() #清空指定内容，这里什么都没删rm(a) #删除了变量arm(list=ls()) #清空工作历史的所有变量### 1.创建数据框 #### 读入一个txt,csv等格式数据,即自成一个数据框movie =
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2023-10-25 20:17:42
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寻求帮助，使用 help(solve)，?solve 和 help(“solve”)是一样的，如果需要搜索可以用help.search(solve) 或者 ??solve。另外使用 help.start() 可以打开网页版的帮助，这个功能倒是和Matlab 的 doc 有几分相似。使用 source() 和 sink() 命令可以将 R 的输入输出重新定向，比如从一个文件中读入命令就是 sourc
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2023-10-18 08:49:35
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# 如何在R语言中切割数据框
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助刚入行的小白学习如何在R语言中切割数据框。切割数据框是非常常见并且有用的操作，可以帮助我们更好地处理数据。接下来，我将为你详细介绍整个流程，并提供每一步需要使用的代码。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个切割数据框的流程。下面的表格展示了具体的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | --------
原创
2024-03-11 04:19:34
87阅读
# R语言数据框计数实现方法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴有机会教导刚入行的小白如何实现R语言数据框计数。在本文中，我将向你介绍整个实现过程的流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概述
下面是实现R语言数据框计数的整个流程。我们将按照以下顺序进行操作：
1. 导入数据
2. 探索数据
3. 进行计数操作
4. 可视化结果
接下来，我将详细解释每一步所需的代码和操
原创
2024-02-04 03:49:13
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# R语言数据框合并的实现方法
## 1. 流程概述
在R语言中，数据框合并是常见的数据处理操作之一。它可以将两个或多个数据框按照某些共同的列进行合并，以便进行更方便的数据分析和处理。下面是数据框合并的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入需要合并的数据框 |
| 2 | 检查数据框的结构和列名 |
| 3 | 根据需求选择合适的合并方式 |
| 4
原创
2023-10-16 07:49:05
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# 如何在R语言中实现unique数据框
## 引言
欢迎来到R语言世界！在这里，我们将学习如何实现"unique数据框"。这是一个非常常见的需求，当我们处理数据时，经常需要去除重复的行。本文将向你介绍整个流程，并提供详细的R代码和解释，帮助你快速掌握这个技能。
## 整个流程
以下是实现"unique数据框"的步骤，我们将使用一个名为`df`的示例数据框来说明。
```R
# 步骤1：加载
原创
2023-10-04 09:23:03
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# R语言中的数据框和ifelse函数
R语言是一种广泛用于统计分析和数据科学的编程语言。在R语言中，数据框（data frame）是最常用的数据结构之一，它用于存储表格型数据。数据框由多个向量构成，每个向量代表一列，而每列可以包含不同的数据类型（如数值、字符、因子等）。
在数据分析过程中，我们经常需要对数据进行条件性筛选和赋值。在R语言中，`ifelse`函数是处理这类情景的一种有效工具。本
