张小明
前端开发工程师
在数据分析中，数据清洗是一个非常重要的步骤，尤其是当数据集包含描述性字段时，如何有效地处理这些描述信息并将其与主数据整合在一起，显得尤为关键。本文将通过一个实际的例子，展示如何在R语言中利用dplyr和tidyr包的高级功能来实现这一目标。
我们有一个数据框subset_df，包含了基因在不同实验条件下的分类信息。数据框如下：
library(tidyr)library(dplyr)subsest_df<-data.frame(Condition=c("Oxidative","Oxidative"<元宇宙商业中AI大模型的应用架构：应用架构师的落地实战指南 标题备选 《元宇宙商业AI架构落地指南：应用架构师的核心方法论》 《从概念到营收：元宇宙+AI大模型的商业应用架构设计》 《元宇宙商业中的AI大模型架构：应用架构师必看的落地路径》 《拆解元宇宙商业AI架构：大模…
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✅ 博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。 ✅成品或者定制，扫描文章底部微信二维码。 (1)基于累积剩余熵的时间序列复杂性量化技术 时间序列的复杂性反映了系统内在动力…
李华
博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：&am…
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李华
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