使用链接到列中另一个值的公式，将ifelse()条件应用于数据帧中的多个列，以获取NA的值 - 腾讯云开发者社区

标签：动态数组如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

它涵盖了操纵列以便按照您希望的方式获取它们的工具：这可以是计算新列，将列更改为离散值或拆分/合并列。...在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...如果我想在几分钟内完成，我可以使用mutate_at（）并将包含列的所有'sleep'包装在vars（）中。其次，我在飞行中创建一个函数，将每个值乘以60。...如果要添加另一个数据框的信息，可以使用dplyr中的连接函数。...rows 将数据转换为NA 函数na_if（）将特定值转换为NA。

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

所以实际是用布尔值向量筛选x中的符合条件的元素，也就是执行的是 x[c(TRUE,FALSE,TRUE,TRUE)] 运用上述方式可以筛选另一个向量，也可以筛选自身。...100，结果仍然是数值型向量第二个是x中大于3的赋值为‘up’，结果全部变为字符型向量 3.2.2使用subset（好处是自动去除NA值） > subset(x,x*x>10) [1] 5 8 3.2.3which...其中进行的是x中的每一个元素一次进行ifelse中的逻辑判断，返回相应的值，自动进行了循环补齐。所以ifelse是向量化的。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。...假如我们以25岁为条件，那么需要把年龄转化为因子，比如大于25的为1，小于25的为0，或其他，用前面的ifelse函数进行赋值排列组合，性别2个因子，年龄2个因子，所以会将收入分为4组，每组代表性别和年龄的一种组合

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R语言小专题

(Sepal.Length)x定义为iris数据集——筛选出数据集中Sepal.Width大于3的值——将这些值的Sepal.Length和Sepal.Width列输出——从小到大排序三、条件语句和循环语句专题...1）if 条件语句基本格式：if (i>1) {print("+")else{print( "-")}2)‼️重点函数：ifelse（）ifelse(x,yes,no)x:逻辑值或逻辑向量yes：逻辑值为...true时的返回值no：逻辑值是false时的返回值 x = rnorm(3) x [1] 0.9616716 -0.1292150 1.7251983 ifelse(x>0,"+","-") [1...","normal") [1] "tumor" "tumor" "tumor" "normal" "normal" [6] "normal"（以后可以方便对数据进行分组）3）多个条件i=0if(i...> NA 5 tony NA> group2 4.55）semi_join ()半连接（前一个数据中选出共同列名的值）semi_join(test1,test2

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

比如 > array(1:20, dim=c(4,5)) > matrix(1:24, 3,4) 数据向量中的值被赋给数组中的值时，将遵循与FORTRAN相同的原则"主列顺序"，即第一个下标变化的最快，...5.5 矩阵的运算构建分区矩阵：cbind()和rbind()，cbind()按照水平方向，或者说按列的方式将矩阵连接到一起。rbind()按照垂直的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起。...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。七从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...2 显示多元数据如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

提供给gglot()本身或提供给各个geom以创建绘图的所有数据都包含在数据帧中。...更改颜色的另一个重要应用是将不同颜色映射到源数据集中的类别变量的不同级别。例如，在微生物群落研究中，我们经常使用不同的颜色来呈现不同的实验组或条件。...使用facet_grid(公式)在栅格中绘制多个图数据根据两个或多个变量分成亚组，facet_grid(公式)函数用来生成grid faceting。...公式可以是x~y，这表示将绘图分割成变量x的每个值的一行和变量y的每个值的一列。实现facet_grid(x~y)函数将生成一个矩阵，其中的行和列由x和y的可能组合组成。公式可以是x~....在这个公式中，我们可以看到使用**+运算符**将附加变量z加到y上。使用facet_wrap(公式)将一大系列绘图分解为多个小绘图 wrap刻面将一系列大绘图生成单个类别的多个小绘图。

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Learn R 专题1-3

将两个数据框按照probe_id列连接在一起练习7-2 1.读取group.csv,从第二列中提取圈出来的信息 > a=read.csv(".....()函数 ifelse(x,yes,no) x:逻辑值或逻辑值向量； yes:逻辑值为T时的返回值； no:逻辑值为F时的返回值 i = 1 ifelse(i>0,"+","-") > ifelse...，按照以下条件生成向量x： #a的值为down； #a>1 且b的值为up； #其他情况，x对应的值为no #统计up、down、no各重复了多少次...14 #do.call 将列表里的元素进行批量的操作；cbind是按列拼接起来（向量长度得是相同的）长脚本管理方式 if(T){} #运行{}中的代码;可折叠 if(F){} #跳过{}中的代码...> NA 5 tony NA> group2 4.5 > semi_join(test1,test2,by="name") #半连接，基本用不上把test1中的name

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R语言之 dplyr 包

例如，筛选数据框里年龄大于 35 岁的对象的所有记录： filter(birthwt, age > 35) 函数 filter ( ) 里可以用逗号分隔多个条件。...使用 select( ) 选择列函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。...income中的9变成NA am = ifelse(am == 99, NA, am), # 将变量am中的99变成NA reason = ifelse(reason ==...9, NA, reason), # 将变量reason中的9变成NA bps = ifelse(bps == 0 | bps == 999, NA, bps), # 将变量bps中的0和999变成..., NA, wt), # 将变量wt中的0和大于99的值变成NA ht = ifelse(ht == 0 | ht > 300, NA, ht) # 将变量ht中的0和大于300的值变成

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精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

，选择多个列将创建另一个数据帧，而仅选择一个列将创建series对象。...Pandas 数据帧在本节中，我们将学习将多个过滤条件应用于 Pandas 数据帧的方法。...我们还了解了如何将这些方法应用于真实数据集。我们还了解了从已读入 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法，并将这些方法应用于实际数据集以演示选择数据子集的方法。...重命名和删除 Pandas 数据帧中的列处理和转换日期和时间数据处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧将多个数据帧合并并连接成一个使用 inplace...接下来，我们了解如何将函数应用于多个列或整个数据帧中的值。我们可以使用applymap()方法。它以类似于apply()方法的方式工作，但是在多列或整个数据帧上。

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Pandas 秘籍：1~5

二、数据帧基本操作在本章中，我们将介绍以下主题：选择数据帧的多个列用方法选择列明智地排序列名称处理整个数据帧将数据帧方法链接在一起将运算符与数据帧一起使用比较缺失值转换数据帧操作的方向...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。...布尔序列的每个值的取值为 0 或 1，因此所有适用于数值的序列方法也适用于布尔值。准备在此秘籍中，我们通过将条件应用于数据列来创建布尔序列，然后从中计算汇总统计信息。...将序列方法链接到一起”秘籍参阅第 1 章，“Pandas 基础”中的“使用运算符”秘籍构造多个布尔条件在 Python 中，布尔表达式使用内置的逻辑运算符and，or和not。...更多布尔选择比索引选择具有更大的灵活性，因为可以对任意数量的列进行条件调整。在此秘籍中，我们使用单列作为索引。可以将多个列连接在一起以形成索引。

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5R语言综合运用

R语言中，select函数用于选择数据框中的列，可以使用列名或者向量来指定要选择的列。...例如，若要选择数据框df中的列x和y，可以使用以下代码：library(dplyr)，df 数据框中的行，它接受一个逻辑条件作为参数，返回符合条件的行...例如，若要选出数据框df中满足条件x>10且y的行，可以使用以下代码：df 10 & y 使用多个逻辑条件组合...，按照以下条件生成向量x： #a的值为down； #a>1 且b的值为up； #其他情况，x对应的值为no # 统计up、down、no各出现了多少次...默认情况下，head()函数显示数据框的前6行，而tail()函数显示数据框的后6行。可以使用可选参数n来指定要显示的行数。

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TMOS系统之Trunks

BIG-IP 系统使用中继在多个链路上分配流量，该过程称为链路聚合. 使用链路聚合，主干通过将多条链路的带宽相加来增加链路的带宽。...此外，您应该将中继中的链路连接到相关网络上的供应商交换机。在处理出口数据包时，包括 vCMP ®来宾的数据包，BIG-IP 系统尽可能使用本地刀片上的中继成员接口。...BIG-IP ®系统通过基于帧中携带的源地址和目标地址（或仅目标地址）计算散列值并将散列值与链接相关联来分发帧。所有具有特定哈希值的帧都在同一链路上传输，从而保持帧顺序。...因此，系统使用生成的散列来确定使用哪个接口来转发流量。这帧分布散列设置指定系统用作帧分布算法的散列的基础。默认值为源/目标 IP 地址。...此设置的可能值为：源/目标 MAC 地址此值指定系统将散列基于源和目标的组合 MAC 地址。目标 MAC 地址此值指定系统将散列基于目标的 MAC 地址。

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

-（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型...，也支持多个逻辑值组成的向量 -（6）相当于对向量的每个元素逐个进行判断，然后对判断结果F/T进行逐个替换； i = 1 ifelse(i>0,"+","-") x = rnorm(3) x ifelse...(x>0,"+","-") 4. ifelse()+str_detect()【王炸】 str_detect()可以检测样本中是不是含有某个字符，然后返回逻辑值，ifelse()对逻辑值T/F进行替换 samples...} ifelse(i>0,"+",ifelse(i的ifelse：不符合大于零的条件，就再进行一步判断；练习7-2 # 1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2.

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「R」数据操作（一）

比如选择满足特定条件的行，使用[]符号，第一个参数提供一个逻辑向量，第二个参数留空。本文大部分的代码都是基于一组产品的虚拟数据。我们先将数据载入，然后学习怎么用不同的方法操作数据。 if(!...people vehicle #> model 5.5 6 #> toy NA 10 对于二维数组，我们可以使用两个参数来获取其中的值： typeof(mean_quality2...使用3个参数可以获取单元格中的值： mean_quality3["model", "Wood", "yes"] #> [1] 5 reshape2重塑数据框前面我们学习了如何筛选、排序、合并和汇总数据框...可以看到数据中存在缺失值，有一种叫末次观测值结转法（LOCF）可以填补缺失值，当非缺失值后面紧跟一个缺失值时，就用该缺失值填补后面的缺失值，直到所有缺失值都被填满。..., NA, NA, 3, 1, NA, 2, NA)) #> [1] 1 2 2 2 3 1 1 2 2 同样的方法我们可以应用于现在处理的数据： na.locf(toy_quality$T01) #>

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RNA-seq 差异分析的细节详解 (5)

往期复习结果列的详细信息您可以通过执行 mcols 函数来获取结果对象中涉及的变量和测试的详细信息。...关于 p 值设为 NA 的说明：结果表中的某些值可能因为以下原因被设为 NA：如果一行中的所有样本计数都为零，那么 baseMean 列将显示为零，对应的对数变化倍数估计值、p 值和调整后的 p 值都会设为...导出 CSV 文件可以使用 R 基础函数 write.csv 或 write.delim 将结果导出为纯文本文件。建议使用描述性的文件名，以指示被测试的变量和水平。...resSig <- subset(resOrdered, padj < 0.1) resSig 多因素实验设计当实验受到多个因素的影响时，可以使用包含额外变量的设计公式来分析这些实验。...pasilla包中的数据包含了感兴趣的条件（“条件”列），以及关于进行的测序类型的信息（“类型”列），如下所示： colData(dds) 创建 DESeqDataSet 的副本，以便可以使用多因素设计重新运行分析

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17. R编程（三：运算符、控制语句、基本函数）

= 不相等>大于的字符串比少的大 ★= 大于等于 <= 小于等于” 也可以进行向量的比较，向量中数据一一比较，若条件符合则返回TRUE。...逻辑运算符 ps：通过tail()，head() 获取数据中的某个信息。...(x>0,"+","-") # x大于0返回+，小于0返回- > y [1] "+" "-" "-" "-" "+" "+" "+" "+" "+" "-" 而由此也可见ifelse 中的条件句，其结果可以是一个逻辑值的向量...function_name 可以获取函数使用记载的详细文件。...$b<0.05) x ifelse(x2, "up", ifelse(x1, "down", "no")) # 5.统计x的重复值个数 table(x) sum(table(x)) # 6.将x添加到

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第三章数据预处理（下）

3.3缺失值处理 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。...(salary)) [1] 4 另一个判断缺失值的函数是complete.cases()，它同样返回逻辑值向量，但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE，正常数据为TRUE，利用它来选取无缺失数据的行非常方便...R可以使用complete.cases()指令选取完整的记录，有缺失值的行则删去不要。...is.na(salary),] > dim(data2) [1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data...和stack()一样，melt()也有对应的函数用来还原数据:acast()用于数组，dcast()用于数据框，其中的参数formula是一个公式，左边的每个变量都会成为新数据集中的一列，右边的变量是因子

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收藏贴-森林图绘图R包汇总

每个研究都由位于干预效果点估计值位置的方块来代表，同时一条横线分别向该方块的两边延伸出去。方块的面积代表在Meta分析中该研究被赋予的权重，而横线代表可信区间（通常为95%可信区间）。...今天小编给大家汇总了在R语言中绘制森林图常用到的多个工具包，接下来让我们一起看看吧！...", "example_data.csv", package = "forestploter")) # 筛选需要的列 dt <- dt[,1:6] # 缩进 dt$Subgroup ifelse(...)) # NA 为空白或 NA 将转换为字符 dt$Treatment ifelse(is.na(dt$Treatment), "", dt$Treatment) dt$Placebo ifelse...(is.na(dt$Placebo), "", dt$Placebo) dt$se <- (log(dt$hi) - log(dt$est))/1.96 # 为森林图添加空白列以显示 CI dt$`

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R tips：使用TCGAbiolinks包下载TCGA数据

TCGAbiolinks包是实时调用GDC的API，所以可以获取最新的数据。数据下载三部曲数据下载三部曲GDCquery、GDCdownload、GDCprepare。...GDCquery用于查询GDC数据库，里面获取所有需要下载的TCGA数据的各项记录。 GDCdownload根据GDCquery的检索结果进行文件下载。...目前有两大类TCGA数据可供下载，一个是Legacy，主要是一些使用 GRCh37 (hg19) 和GRCh36 (hg18)的数据，另一个是harmonized数据，统一使用GRCh38 (hg38)...这个过程中，GDCprepare还会将生存数据自动合并到summarizedExperiment对象的colData中。...可以自己提取元素plot和table，然后使用patchwork或者cowplot合并，则可以将ggsurvplot转为ggplot2对象，然后就可以自由的拼合多个生成图形了。

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动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

数据处理第2节：将列转换为正确的形状

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