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网站响应式是什么意思/百度网站电话是多少

admin2025/5/9 11:31:26news

简介网站响应式是什么意思,百度网站电话是多少,wordpress最大上传尺寸,网上做博彩网站代理赚钱吗“excel的处理函数”生活科学哥-R语言科学 2020-08-19 18:56在平时数据处理中,有时中间的数据处理与中转非常的重要,比如说,有一组数据,经过初期的处理之后,可能需要人为手动再再数据进行修正,…

网站响应式是什么意思,百度网站电话是多少,wordpress最大上传尺寸,网上做博彩网站代理赚钱吗“excel的处理函数”生活科学哥-R语言科学 2020-08-19 18:56在平时数据处理中,有时中间的数据处理与中转非常的重要,比如说,有一组数据,经过初期的处理之后,可能需要人为手动再再数据进行修正,…
excel的处理函数生活科学哥-R语言科学 2020-08-19  18:56在平时数据处理中,有时中间的数据处理与中转非常的重要,比如说,有一组数据,经过初期的处理之后,可能需要人为手动再再数据进行修正,这个时候,将数据临时地输出就非常的重要。通常,我们经常会存成csv格式,对于一些最原始的数据来说,是最方便的方式。不过,对于经常要操作excel的来说,有时就不是特别方便,比如说,我们一个excel中有多个的sheet,如果采用*.csv保存,就会存出许多的文件,有时反复打开关闭,眼睛都花了。今天,我们来讲一讲,如何直接把数据进行excel格式的存储,我们采用的是openxls包。

步骤1  如何生成工作簿

  处理excel的最先一步,就是生成一个空的工作簿。在加载包之后,我们先生成一个工作簿:

library(pacman)library(openxlsx)setwd("c:/work/ex")wk"guangming wu",title = 

完成这步之后,就生成了一个工作簿,但是,只是表示在系统中生成了而已,并没有进行写数据与保存的操作。在createWorkbook()时,可以指定一些内容,比如说创建者,标题等。

然后我们对这个工作簿进行保存,有:

saveWorkbook(wk,"wk.xlsx")

在根目录下,得到了一个新的表格,如果看它的属性,则显示如下:

073cf9088e7c4b2eda37e798a0d26d40.png

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步骤2 开始写数据

     接下来,我们来看如何写数据:

library(dplyr)library(magrittr)set.seed(100)df=rep(c("A","B","C"),each=10),score=rnorm(30,75,10))df%>%group_by(class)%>%write.xlsx(.,"test.xlsx")

可以看到,在我们的目录下面,生成了一个test.xlsx,并且里面已经有了数据。

那么,我们该如何写入一个现成的excel文件中呢?并且指定sheet的名字,以刚才生成的wk.exls为例,原来的输出如下:

50919632f6c9c524b578562476bdd98c.png

我们希望把里面的数据,分别写至wk.xlsx中的sheet1-sheet3中,从头开始的代码如下:

library(pacman)library(openxlsx)setwd("c:/work/ex")wk"guangming wu",title = for (i in 1:3){    addWorksheet(wk,i)}library(dplyr)library(magrittr)set.seed(100)dfdata.frame(df%>%group_by(class)%>%filter(.,class=="A")%>%writeData(wk,sheet=1,.)df%>%group_by(class)%>%filter(.,class=="B")%>%writeData(wk,sheet=2,.)df%>%group_by(class)%>%filter(.,class=="C")%>%writeData(wk,sheet=3,.)saveWorkbook(wk,"wk.xlsx",overwrite = TRUE)

要执行这样的写入,前提就是要先生成一组的sheet名,再依次写入。结果如下,共生成了三个sheet,并且依次有A,B,C筛选后的数据。

f7cb824ecd9c2fc5978e0ae319dacff7.png

70e372e438b6b1ea4ebb3dfa432c2097.png

进一步的格式优化

 对于一些细节上的格式,也可以进一步调节,比如说,我们调节数据的外框,颜色等。可以通过createStyle来生成表头的格式,比如下面的hs1与hs2.

hs1   fgFill = "#DCE6F1", halign = "CENTER", textDecoration = "italic",  border = "Bottom")hs2   fontColour = "#ffffff", fgFill = "#4F80BD",  halign = "center", valign = "center", textDecoration = "bold",  border = "TopBottomLeftRight")dfdata.frame(df%>%group_by(class)%>%filter(.,class=="A")%>%writeData(wk,sheet=1,.,xy = c(3,7),borders="surrounding",borderColour = "red1",borderStyle = "dashed",headerStyle = hs1)df%>%group_by(class)%>%filter(.,class=="A")%>%writeData(wk,sheet=2,.,xy = c(3,7),borders="surrounding",borderColour = "green",borderStyle = "dashed",headerStyle = hs2)saveWorkbook(wk,"wk.xlsx",overwrite = TRUE)

结果如下:

931d5332a93d4f8c920380f5c0ef4dfc.png

126431e267ca9e9529582faa2e03d5d2.png

70e372e438b6b1ea4ebb3dfa432c2097.png

好了,今天的分享就到这里,希望对各位有用。

参考文献 

1.https://cran.r-project.org/web/packages/openxlsx/openxlsx.pdf

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往期回顾

2c7558a3c2d27381de1303d7f66ce967.gif

01

基本概念

从零开始学R-001篇-程序安装

从零开始学R-002篇-向量

从零开始学R-003篇-数据框

从零开始学R-004篇-列表

从零开始学R-005篇-矩阵

数据结构-006篇-数组实例

数据结构-007篇-因子

 数据运算-008篇-数学与逻辑运算

数据运算-009篇-矩阵运算简单介绍

数据运算-010篇-内置的一般数学计算函数

数据运算-011篇-内置的统计概率函数

数据运算-012篇-集合的操作

逻辑运算-013篇-条件语句

循环语句-014篇-for与while

循环语句-015篇-apply家族

定位函数-016篇-which函数打天下

字符处理-017篇-paste函数

字符处理-018篇-grep,substr,sub等函数

数据运算-019篇-统计函数初体验median与mad

数据运算-020篇-统计函数初体验之分位数quantile

数据运算-021篇-统计函数初体验之差分diff函数

数据运算-022篇-统计函数初体验之中心化函数scale

数据运算-023篇-描述性统计分析及缺失值分析

数据运算-024篇-相关系数分析

数据运算-025篇-dplyr之slice

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02

基础作图

R的作图-001篇-barplot柱状图

R的作图-002篇-pie 作饼图

R的作图-003篇-hist 直方图

R的作图-004篇-boxplot箱线图

R的作图-005篇-核密度图与比较

R的作图-006篇-plot函数

R的作图-007篇-散点图与线性拟合

R的作图-008篇-散点图矩阵

R的作图-009篇-高密度散点图

R的作图-010篇-三维散点图

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R的作图-013篇-QQ图及原理

R的作图-014篇-lm拟合结果图解释

R的作图-015篇-ggplot2之初体验

R的作图-016篇-ggplot2之geom_point

R的作图-017篇-ggplot2之geom_jitter与rug

R的作图-018篇-ggplot2之geom_line与geom_path

R的作图-019篇-ggplot2之geom_area,geom_polygon geom_ribbon

R的作图-020篇-ggplot2之geom_bar,geom_col与geom_histogram    

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作图进阶-034篇-ggplot2之作图区的设定

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作图进阶-038篇-数据拟合作图分析

作图进阶-039篇-plotly包之add_XXX

作图进阶-040篇-plotly的type与mode

作图进阶-041篇-plotly的颜色设置

作图进阶-042篇-plotly中往图中增加标签

作图进阶-043篇-plotly通过add_fun灵活叠加图

作图进阶-044篇-plotly的图例legend设置

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作图进阶-049篇-plotly中的动画效果

作图进阶-050篇-plotly中二维密度与等高线

作图进阶-051篇-add_heatmap的使用

作图进阶-052篇-add_ribbons与polygons的使用

作图进阶-053篇-add_segments,add_paths与add_table

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作图进阶-055篇-mesh3d画个雨伞玩玩

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 作图进阶-058篇-plotly中的曲线旋转

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03

作图技巧

作图技巧-001篇-facet_zoom放大局部图

作图技巧-002篇-ggplot2 中的字体设置

作图技巧-003篇-ggplot2 新版本 3.3.0的一些新功能

作图技巧-004篇-QQ图之DIY

作图技巧-005篇-plotly做3维曲面图

作图技巧-006篇-数据标记初体验

作图技巧-007篇-数据标记之geom_mark_hull进阶

作图技巧-008篇-ggforce中甜甜圈饼图的作法及其它的功能

作图技巧-009篇-ggplot作图时的因子排序

作图技巧-010篇-plot_ly中的mesh3d

作图技巧-011篇-ggplot_build中的数据提取实现histogram与density同步叠加

作图技巧-012篇-ggplot中的stat_sum等系列

作图技巧-013篇-ggplot分面图的标签设置

作图技巧-014篇-不同的样条曲线bspline

作图技巧-015篇-大家一起来拼图

作图技巧-016篇-拼图系列之2-cowplot

作图技巧-017篇-拼图工具之3-patchwork

作图技巧-018篇-第二坐标轴在ggplot2中的实现

作图技巧-019篇-draw_key_XXX系列

作图技巧-020篇-更改ggplot2作图的默认设置

作图技巧-021篇-增加基于表达式的坐标轴标题

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04

R的技巧

R的技巧-001篇-快速从列表中提取元素组成数据框

R的技巧-002篇-快速对数据框中满足条件的列进行替换

R的技巧-003篇-数字的不同取整与进位

R的技巧-004篇-文件名提取分类成表

R的技巧-005篇-直方图与分布图的叠加

R的技巧-006篇-ggplot2中的cut类函数

R的技巧-007篇-assign与get:动态生成变量与获取变量

R的技巧-008篇-pretty函数实现完美分割点

R的技巧-009篇-数据填充                 

R的技巧-010篇-dplyr之slice,mutate,summarize  与do

R的技巧-011篇-dnorm,pnorm与qnorm傻傻分不清

R的技巧-012篇-缝缝补补改创建好的ggplot2图

R的技巧-013篇-approx函数插值

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