R:在R data.frame中将字符转换为数字

R数据科学整洁之道：使用 tibble 实现简单数据框

tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。

R语言读CSV、txt文件方式以及read.table read.csv 和readr（大数据读取包）

首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV.    TXT read.table 默认形式读取CSV（×）与TXT(效果理想) > test<-read.table("C:/Users/ad

R语言读CSV、txt文件方式以及read.table read.csv 和readr（大数据读取包）

**2018博客之星评选，如果喜欢我的文章，请投我一票，编号：No.009**  [支持连接](https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/85330758) ,万分感谢！！！

线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例

我核心的想法是预测房价。然而，我不打算使用任何arima模型；相反，我将使用数据的特性逐年拟合回归。

线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例|附代码数据

我核心的想法是预测房价。然而，我不打算使用任何arima模型；相反，我将使用数据的特性逐年拟合回归。

R语言之数据框的合并

要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如：

R（二）近期记录

这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和：

R语言读CSV、txt文件方式以及read.table read.csv 和readr（大数据读取包）

mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb 1 Mazda RX4” 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4\r\n”Mazda RX4 Wag” 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4\r\n”Datsun 710” 22.8 4

R语言读CSV、txt文件方式以及read.table read.csv 和readr（大数据读取包）

首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV. TXT read.table 默认形式读取CSV（×）与TXT(效果理想) > test<-read.table("C:/Us

数据可视化|如何用wordcloud绘制词云图？

词云图中的每个字的大小与出现的频率或次数成正比，词云图的统计意义不是特别大，主要是为了美观，用于博客和网站比较常见。

R In Action|创建数据集

1)向量(vector)：用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。函数c()用来创建向量：

R3数据结构和文件读取

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（三）

要使Name列中的每个字符串都变为小写，选择Name列（参见数据选择教程），添加str访问器并应用lower方法。因此，每个字符串都被逐个转换。

ggplot2|从0开始绘制折线图

话说“一图胜千言”，在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形，例如折线图、条形图、箱线图、点图等。

R语言Data Frame数据框常用操作

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。

R tips：使用lapply和do.call读取并合并多个文件

在R中做数据处理时，数据导入导出是常见操作，对于导入而言，如果源数据保存在多个文件中，那么导入后首先就需要进行合并操作。

R语言基础教程——第3章：数据结构——因子

变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。

R语言-基础

初级统计函数 max() ，min() ， mean() ， median() ，var()方差 ， sd()标准差 ， sum()总和， length(x) # 长度（x中元素的个数）， unique(x) #去重复（第一次出现不为重复，第二次出现为重复），duplicated(x)#检查重复值 ， table(x) 重复值(因子）统计 ，sort(x) #排序 ， dim() 查看行列数， nrow()查看行数，ncol() 查看列数

R语言基础教程——第3章：数据结构——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，数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。

R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲

数据处理基础—数据类型了解一下

好的书籍是人类进步的阶梯，但有些人却找不到优秀的阶梯，为此我们开设了书籍翻译这个栏目，作为你学习之路的指路明灯；分享国内外优秀书籍，弘扬分享精神，做一个知识的传播者。

R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <

R语言 list与data.frame转换

背景：下载某数据库的数据做数据分析，发现下载的数据结构是多层list嵌套，与平时遇到的数据表（data.frame）不同，并且第二层list的名称是本人需要的变量。

生信技能树 Day5 文件读写

注意：一定要经常检查数据，注意读取之后是数据框还是矩阵，取完列里面是数值还是字符，处理完是什么类型等等

R学习 数据结构和简单处理

R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据

从零开始的异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

约等于表格：1.数据框不是一个具体文件，只是R语言内部的一个数据；2.数据框每一列只能有一种数据类型

R语言数据结构(三)数据框

数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。

44. R编程（六：向量类型详解1）

除此之外，还有两种不常见的：参见：https://www.cnblogs.com/mfrank/p/14051513.html

【数据分析 R语言实战】学习笔记 第三章 数据预处理 （下）

R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。

python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。

生信课程note-3

matrix 矩阵-二维，只允许一种数据类型；data.frame数据框-二维，每列只允许一种数据类型。

R不规则数据长变宽

我看了看，大概是提问的小伙伴自己没搞清楚自己想要什么，他自己给出来了一个非常丑陋的解决方案， 他实现如下：

Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html

Day07 生信马拉松-数据整理中的R

step1 对matrix进行转置：使gene名变为列名，将样本名转化为data.frame中的第一列

Learn R 数据结构

数据类结构 一维 vector 向量 数值、字符、逻辑都可；只有长度；只允许一种数据 二维 matrix 矩阵 向量二维化 只允许一种数据类型 二维 data.frame 数据框-二维，每列只允许一种数据类型 1.数据框来源 1）用代码新建 2）由已有数据转换或处理得到 3）读取表格文件 4）R语言内置数据 2.新建和读取数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),change = rep(c("up","down"),each = 2),

Day03 生信马拉松-data.frame

5.3 增加新一列 e.p df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)