ترتيب البيانات في R: تنظيم الأعمدة بترتيب تصاعدي لكل معرف فريد

في بيئة البرمجة R، يمكنك تنظيم البيانات بحيث تكون مرتبة تصاعدياً بناءً على العمود “Chrom#” لكل معرف فريد “ID”. يمكن تحقيق ذلك باستخدام مكتبة dplyr في R. دعونا نقوم بإنشاء كود R لتحقيق هذا الهدف.

أولاً وقبل أي شيء، تأكد من تثبيت وتحميل مكتبة dplyr إذا لم يتم ذلك بالفعل:

RCopy code
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

الآن، سنستخدم الدالة arrange() من مكتبة dplyr لفرز البيانات بناءً على العمود “Chrom#” بشكل تصاعدي لكل معرف “ID”. إليك كود R يقوم بذلك:

RCopy code
# قراءة البيانات من الرابط المقدم
data_url <- "http://i.stack.imgur.com/Rms6M.png"
data <- read.table(data_url, header = TRUE)

# تثبيت وتحميل مكتبة dplyr
if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) {
  install.packages("dplyr")
}
library(dplyr)

# تنظيم البيانات
organized_data <- data %>%
  arrange(ID, `Chrom#`)

# طباعة النتائج
print(organized_data)

يقوم هذا الكود بقراءة البيانات من الرابط المقدم، ثم يستخدم مكتبة dplyr لتنظيم البيانات بحيث تكون مرتبة تصاعدياً بناءً على العمود “Chrom#” لكل معرف “ID”. يمكنك نسخ وتشغيل هذا الكود في بيئة R الخاصة بك للحصول على النتائج المطلوبة.

بالطبع، دعوني أوسع شرحي بشكل أكبر. تستخدم مكتبة dplyr في R لتحليل البيانات بشكل فعال وبديهي. في الكود السابق، استخدمنا دالة arrange() من dplyr لفرز البيانات.

قبل ذلك، يتم قراءة البيانات من رابط الصورة المقدمة باستخدام read.table()، وتم إنشاء متغير data لتخزين البيانات. بعد ذلك، يتم فحص توفر مكتبة dplyr وتثبيتها إذا لزم الأمر.

ثم، يتم استخدام العملية الأنابيب %>% لربط سلسلة من الوظائف. الوظيفة الرئيسية هي arrange()، والتي تقوم بترتيب البيانات بناءً على أعمدة محددة، في هذه الحالة “ID” و”Chrom#” بشكل تصاعدي.

النتيجة تكون متغيرًا جديدًا يسمى organized_data، ويمكنك استخدام print() لطباعة البيانات المنظمة.

عند تشغيل هذا الكود، ستحصل على إخراج يظهر البيانات المرتبة بناءً على “ID” ثم “Chrom#” بشكل تصاعدي.

هذا النهج يعكس الروح الجماعية والواجهة السهلة لاستخدام dplyr لتحليل البيانات في R، مما يجعل الكود أكثر فهمًا وسهولة استخدام للمبتدئين في R.