從seer數(shù)據(jù)庫下載到數(shù)據(jù)后，部分人會感到無從下手，這是因為數(shù)據(jù)還沒有經(jīng)過清洗整理，不能變成我們統(tǒng)計軟件識別的形式，不能進行分析。今天我們手把手教你使用R語言進行seer數(shù)據(jù)庫清洗，讓數(shù)據(jù)變?yōu)槲覀兯谩?br /> 首先導(dǎo)入我們需要的R包，需要foreign，car，和stringr，需先下載好。

然后我們把我們下載好的數(shù)據(jù)導(dǎo)入R，有20多萬條，靠手工更改是不可能完成的。

be<-read.csv("E:/r/test/seer4.csv",sep=',',header=TRUE)

查看一下數(shù)據(jù)的名字和形式還有變量
head(be)
names(be)


感覺太亂了，有些名字很長，全部給它改下名字

colnames(be)<-c("sex","time","rezult","rezult1","status","race","Subtype","nodes","Lymph.Invasion","tumor.size","extension","lymph.nodes","age","ajcc")#數(shù)據(jù)太長，重新命名

我們重新查看一下數(shù)據(jù)集，這回清爽多了

我們發(fā)現(xiàn)一共有14個變量，其中Lymph.Invasion都是缺失數(shù)據(jù)，根本不能分析，只能刪掉，這就是公共數(shù)據(jù)庫的無奈

be<-be[,-9]#刪掉第9列Lymph.Invasion，因為都是缺失的數(shù)據(jù)

很多數(shù)據(jù)中變量都是字符串，不符合要求，我們要把它們變成數(shù)字

be$sex<-ifelse(be$sex=="Female",1,ifelse(be$sex=="Male",2,NA))#性別轉(zhuǎn)換成1和2，缺失的使用NA表示，其他的相同 be$rezult1 <-ifelse(be$rezult1 =="Alive or dead due to cancer",1,ifelse(be$rezult1 =="Dead (attributable to causes other than this cancer dx)",2,NA)) be$status<-ifelse(be$status=="Alive",0,ifelse(be$status=="Dead",1,NA)) be$race<-ifelse(be$race=="White",1,ifelse(be$race=="Black",2,3)) be$Subtype<-recode(be$Subtype,"'HR-/HER2- (Triple Negative)'=1;'HR-/HER2+ (HER2 enriched)'=2;'HR+/HER2- (Luminal A)'=3;'HR+/HER2+ (Luminal B)'=4;else=NA")#這里是4個分類變量，使用ifelse函數(shù)套疊胎麻煩，改用car函數(shù) be$nodes[be$nodes=="Blank(s)"]=NA#讓數(shù)據(jù)中的Blank(s)變?yōu)槿笔е?#xff0c;下面同理 be$tumor.size[be$tumor.size=="Blank(s)"]=NA be$extension[be$extension=="Blank(s)"]=NA be$lymph.nodes[be$lymph.nodes=="Blank(s)"]=NA be$age<-str_extract(be$age, "\\d+")#把年齡里面的數(shù)字提取出來 be$ajcc[be$ajcc=="Blank(s)"]=NA

OK，轉(zhuǎn)換得差不多了，我們來看一下，rezult沒有用，我們不理他，等下刪掉，我們需要的是rezult1

Ajcc我們沒有轉(zhuǎn)換，因為暫時還不需要用，等我們講到探索交互效應(yīng)分析的時候再說它，現(xiàn)在先不理他先，你如果有強迫癥的話也可以按我們上面的代碼轉(zhuǎn)換它
OK，現(xiàn)在完成了？不還沒有，還有一個重要的變量沒有生成，就是競爭風險的結(jié)局
我們現(xiàn)在來生成它

be$status1<-ifelse(be$status==0,0,ifelse(be$rezult1==1,1,2))

最后數(shù)據(jù)出來啦

把它輸出為1.csv

write.csv(be,file = "1.csv")

最后打開1.csv,整理一下，這就是我們要發(fā)表的數(shù)據(jù)啦

20多萬條數(shù)據(jù)，發(fā)個中文核心或者低分SCI還不是輕輕松松，玩一樣。
如果想更詳細了解數(shù)據(jù)挖掘過程，請關(guān)注我的科研教程
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的临床数据库挖掘系列3-手把手教你使用R语言对seer数据库清洗的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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