在R中做数据处理时,数据导入导出是常见操作,对于导入而言,如果源数据保存在多个文件中,那么导入后首先就需要进行合并操作。 这个读取及合并操作可以使用lapply和do.call来完成。...先模拟几个数据文件,以用于导入### # 创建6个文件,每个文件有一个数据框,为一行三列数据,列名a,b,c dir.create("test") lapply(1:6, function(x){...= T)%>%lapply(function(x){ read.table(x, header = T) }) # 使用rbind合并 do.call(rbind, file_list) #结果如下...: # a b c #1 1 1 1 #2 2 2 2 #3 3 3 3 #4 4 4 4 #5 5 5 5 #6 6 6 6 这个方法很好用,有一个小问题:当数据的列名不一样时,rbind会报错,比如...: # 更改第一个数据框的列名为"d" "e" "f" colnames(file_list[[1]])<-c("d","e","f") do.call(rbind, file_list) #Error
数据框数据框创建数据框类似矩阵,有行列两个维度。数据框允许不同的列可以包含不同的类型数据。注意数据框可以看成每个组将长度相同的列表。x mydata1 )...或者colnames...玛丽 女 23> colnames(mydata1) mydata1 大名 b cc1 李华 男 182 张三 男 193 玛丽 女 233.数据框行名的读取与更改使用...,也可以使用rbind()和cbind()函数添加行列,但是需要注意数据框使用rbind()时添加的行数据框还是列表> mydata2 <- data.frame(name = c("李小华","张蜜桃
在R中更易于处理的数据形式是data.frame,list并不是太好处理,常用操作就是对它进行循环迭代。...for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代,比如要绘图,则可以: for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...使用enframe和map2迭代列表 但是其实可以有更优雅的方式迭代列表,还可以完成更多的操作,比如在每个图形上加上各自的注释信息。...同时对name和value两列数据进行迭代,使用map2函数: # 可以使用plot绘制 # name和value的值分别使用.x和.y引用 test_t %$% map2(name, value, ~...它的作用可和with类似,使用它后,管道后面的函数可以直接使用test_t的列名。 ggplot2后面的函数部分,x与y分别是对应name和value,最后绘图即可。
前情概要 在23年3月份的时候(下意识想说今年了hhh,恍然发现已经24年),菜鸟团作者就整理过不同格式的单细胞数据读取的方法,是基于V4版本的。...读取不同格式的单细胞转录组数据及遇到问题的解决办法 当时我在学习单细胞的时候,读取数据都是按照推文里面的方法使用的,也就有了不同格式单细胞数据下载及读取分析流程这篇笔记。...那我们可以先把多个样品合并成为了一个超级大的表达量矩阵,并使其行名为基因名,列名为barcodes信息,后面直接针对它来使用CreateSeuratObject函数去构建Seurat对象,就是完美的下游分析的输入数据啦...使用Seurat的v5来读取多个10x的单细胞转录组矩阵 使用Seurat的v5来读取多个不是10x标准文件的单细胞项目 不同格式单细胞多数据读取方法 读取数据进行分析之前,我们需要安装加载需要的R包,...{ print(pro) counts = Read10X_h5( file.path(dir,pro)) return(counts) }) #更改列名,让barcodes具有特异性
首先使用beagle做基因型填充 beagle gt=smoove_filtered.vcf out=smoove.filtered.impute nthreads=2 读取vcf文件 library...以下代码把数据框转化成了一个列表 gt %>% t() %>% as.data.table() %>% unclass() -> gt.list class(gt.list)...gt.list[[1]],p[[1]],gt.list[[3]],p[[3]]) gt.list 的格式 p的数据格式 以上是本期推文的内容 一个R语言的零散知识点:pivot_longer()函数把多列的数据转换成长格式...把向量里的两个列名单独生成一列 cols 里的列如果数据类型不一样是不能合并的 names_to 生成的是新生成的列的列名 values_to 也是指定列名 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本...小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
在某些情况下,如果使用的脚本添加或删除列,则变量的列号可能会更改。因此,最好使用列名来引用特定变量,这样可以使代码更易于阅读,并且您的意图更加清晰。...---- 注意:有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化,包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行,允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...2.列表 从列表中选择组件需要略有不同的表示法,即使理论上列表是向量(包含多个数据结构)。要选择列表的特定组件,您需要使用双括号表示法[[]]。...write.table也是常用的导出函数,允许用户指定要使用的分隔符。此函数通常用于创建制表符分隔的文件。 注意:有时在将具有行名称的数据框写入文件时,列名称将从行名称列开始对齐。...为避免这种情况,可以在导出文件时设置参数col.names = NA,以确保所有列名称都与正确的列值对齐。 将向量写入文件需要与数据框的函数不同。
在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...下一个示例将解释如何指定排序顺序以及为什么注意您使用的列名列表很重要。 按升序按多列排序 要在多个列上对 DataFrame 进行排序,您必须提供一个列名称列表。...如果有两个或更多相同的品牌,则按 排序model。在列表中指定列名的顺序对应于 DataFrame 的排序方式。 更改列排序顺序 由于您使用多列进行排序,因此您可以指定列的排序顺序。...如果要更改上一个示例中的逻辑排序顺序,则可以更改传递给by参数的列表中列名的顺序: >>> >>> df.sort_values( ......对于文本数据,排序区分大小写,这意味着大写文本将首先按升序出现,最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。
get_dtype_counts是一种方便的方法,用于直接返回数据帧中所有数据类型的计数。 同构数据是指所有具有相同类型的列的另一个术语。 整个数据帧可能包含不同列的不同数据类型的异构数据。...当数据帧是所需的输出时,只需将列名放在一个单元素列表中。 更多 在索引运算符内部传递长列表可能会导致可读性问题。 为了解决这个问题,您可以先将所有列名保存到列表变量中。...,请使用特定列名称的列表。...从某种意义上说,Pandas 结合了使用整数(如列表)和标签(如字典)选择数据的能力。 选择序列数据 序列和数据帧是复杂的数据容器,具有多个属性,这些属性使用索引运算符以不同方式选择数据。...第 9 步使用列表推导式遍历所有所需的列名,以使用索引方法get_loc查找其整数位置。 更多 实际上,可以将数组和布尔值列表传递给序列对象,这些对象的长度与您要建立索引的数据帧的长度不同。
我们将介绍的示例是常见的数据分析和操作操作。因此,您可能会经常使用它们。 我们将使用Kaggle上提供的墨尔本住房数据集作为示例。...另一方面,data.table仅使用列名就足够了。 示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。...data.table中使用减号获得降序结果。 示例5 在最后一个示例中,我们将看到如何更改列名。例如,我们可以更改类型和距离列的名称。...类型:HouseType 距离:DistanceCBD 数据集中的distance列表示到中央商务区(CBD)的距离,因此最好在列名中提供该信息。...inplace参数用于将结果保存在原始数据帧中。 对于data.table,我们使用setnames函数。它使用三个参数,分别是表名,要更改的列名和新列名。
2、从ndarray创建一个系列 如果数据是ndarray,则传递的索引必须具有相同的长度。...如果传递了索引,索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ? 4、序列数据的访问 通过各种方式访问Series数据,系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数,可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构,列的类型可能不同。...7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame,默认行列索引从0开始。 ?...20、更改列名(columns index) 更改列名我认为pandas并不是很方便,但我也没有想到一个好的方案。 ?
准备 在本秘籍中,我们使用groupby方法执行聚合,以创建具有行和列多重索引的数据帧,然后对其进行处理,以使索引为单个级别,并且列名具有描述性。...原始列名称与wide_to_long工作所需的模式不匹配。 可以通过使用列表精确指定列名称来手动更改列名称。...默认情况下,concat函数使用外连接,将列表中每个数据帧的所有行保留在列表中。 但是,它为我们提供了仅在两个数据帧中保留具有相同索引值的行的选项。 这称为内连接。...操作步骤 让我们使用循环而不是对read_csv函数的三个不同调用将 2016 年,2017 年和 2018 年的股票数据读入数据帧的列表中。...在步骤 4 中,我们必须将join的类型更改为outer,以包括所传递的数据帧中所有在调用数据帧中不存在索引的行。 在步骤 5 中,传递的数据帧的列表不能有任何共同的列。
下一个示例将解释如何指定排序顺序以及为什么注意您使用的列名列表很重要。 按升序按多列排序 要在多个列上对 DataFrame 进行排序,您必须提供一个列名称列表。...如果有两个或更多相同的品牌,则按 排序model。在列表中指定列名的顺序对应于 DataFrame 的排序方式。 更改列排序顺序 由于您使用多列进行排序,因此您可以指定列的排序顺序。...如果要更改上一个示例中的逻辑排序顺序,则可以更改传递给by参数的列表中列名的顺序: >>> >>> df.sort_values( ......对于文本数据,排序区分大小写,这意味着大写文本将首先按升序出现,最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...为此,您将列名列表传递给by和布尔值列表传递给ascending: >>> >>> df.sort_values( ...
一、处理不同种类的数据集 在本章中,我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。...我们将列名作为参数列表的第二部分传递,如下所示: zillow.loc[101:105, 'Metro'] 在这里,我们具有来自多行和一列的值。...例如,Age的891行总数中只有714值;Cabin仅具有204记录的值;Embarked具有889记录的值。 我们可以使用不同的方法来处理这些缺失的值。...然后,将列表传递给read_csv方法中的names参数。 然后,我们看到我们拥有所需的列名,因此read_csv方法已将列名从默认情况下的文本文件更改为我们提供的名称。...让我们创建两个数据帧,其中两个都包含具有相同数据但具有不同记录的相同参数: dataset1 = pd.DataFrame({'Age': ['32', '26', '29'],
请注意,同一架构中的表和视图不能使用相同的名称。 column-commalist - 可选-组成视图的列名、一个或多个有效标识符。如果指定,此列表括在圆括号中,列表中的项目用逗号分隔。...列名 视图可以有选择地包括用括号括起来的列名的列分隔符列表。 这些列名(如果指定的话)是在使用该视图时用于访问和显示列的数据的名称。...如果省略了列逗号,下面的应用程序: 选择源表的列名用于在使用视图时访问和显示数据。 如果任何选择源表列名具有列别名,则列别名是使用视图时用于访问和显示数据的名称。...如果选择源表列名具有表别名,则在使用视图时用于访问和显示数据的名称中不会使用表别名。 如果省略列名列表,则还必须省略圆括号。...列名必须是唯一的。指定重复的列名会导致SQLCODE-97错误。列名通过去除标点符号转换为相应的类属性名;允许使用仅在标点符号方面不同的列名,但不鼓励这样做。
该博客由一群数据科学家所运营,专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术(从机器学习和人工智能到业务领域)。 1 引言 前面已经介绍了一些数据分析的技巧,主要是用Python和R实现。...2 R 2.1 对不同元素进行累积计数 有时,我们会遇到有重复元素的列表(或向量),并需要对其中包含的不同值进行累积计数,这时只需要累加列表(或向量)中新元素出现的次数。...例如,有如下列表: x=c("e", "a","a","b","a","b","c", "d", "e") 统计其中不同的元素个数: data.frame(Vector=x,CumDistinct=cumsum...在R中,可以利用na.omit=True删除缺失值,这种方法适用于缺失值较少的情况;若数据缺失值较多,可利用样本信息进行补齐,方法如下: df[sapply(df, is.numeric)] <- lapply...2.3 tidyverse:用select_if筛选列 dplyr包中的select_if函数,在按条件筛选列时非常有用,并且还可以添加不同函数来修改列名。
到目前为止,我们只使用了一个参数的函数,并将它们应用于数据。apply家族最棒的部分是,它们也处理具有多个参数的函数!...apply()系列的其余部分遵循类似的结构,除了一些更改外,其他参数也类似。接下来让我们使用lappy()函数。...lapply()是list apply的缩写,可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量,lappy()都可以在这两个向量上使用。...因此,在处理具有不同数据类型特性的数据帧时,最好使用vapply()。 tapply() 简单地说,tapply()允许我们将数据分组,并对每个分组执行操作。...因此,在处理数据帧时,mapply是一个非常方便的函数。 现在,让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。
标签:Python与Excel,pandas 重命名pandas数据框架列有很多原因。例如,可能希望列名更具描述性,或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。...我选择不覆盖原始数据框架(即默认情况下inplace=False),因为我希望保留原始数据框架以供其他演示使用。注意,我们只需要传入计划更改名称的列。...df.set_axis(['排名', '公司名称', '营业收入(百万美元)', '利润(百万美元)', '国家'], axis = 1) 图7 df.columns方法 df.columns返回给定数据框架的列名列表...图8 通过将上述列名重新赋值给一个新的类似列表的对象,我们可以轻松更改这些列名: 图9 注意,此方法与set_axis()方法类似,因为我们需要为要保留的每一列传入名称。 何时使用何方法?....rename()方法要求我们只传递需要更改的列 .set_axis()和df.columns要求我们传递所有列名 换句话说,使用: .rename()当只需要更改几列时。
包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。...因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。...showProgress = getOption("datatable.showProgress"), verbose = getOption("datatable.verbose")) x 具有相同长度的列表...,可以对应列号,也可以对应列名;缺失的话,非测量变量会被赋值; measure.vars 测量变量组成的是矢量或者列表,可以对应列号和列名,也支持pattern函数,下面会提到,如果缺失,非...也有不同之处,一是use.names参数,可以指定是否使用相同列名bind,二是rbindlist可以使用在不知道对象名字的情况下,比如lapply(fileNames, fread) 。
在R中对象(object)是指可以赋值给变量(variable)的任何事物,在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量,对象类型有标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表。...对象赋值一般使用赋值符号“<-”,而在很多情况下也可以用传值符号“=”代替,也即“=”具有二义性,区别在于在函数内部时“=”只具有参数传递作用,举例如下: 在函数的括号内部使用“=”则将一个值传递给函数的内置参数...数据框元素索引有三种方法,第一种为通过列的序号索引,第二种通过列名字索引,第三种通过$变量名索引,如下所示: 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台,这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...1.4列表 列表(list)是R中最复杂的一种数据类型。列表是一些对象的有序集合,这些对象可以是向量、矩阵、数据框,甚至其他列表。...#为每个对象命名 举例如下: 列表的索引可以使用双括号[[]]加编号或者名字,也可以使用$加名字提取,如下所示: 列表是一种简单的数据组织和调用方式,很多函数的计算结果也是列表(例如lapply()
创建Pandas数据帧的六种方法如下: 创建空DataFrame 手工创建DataFrame 使用List创建DataFrame 使用Dict创建DataFrme 使用Excel文件创建DataFrame...首先我们看一下如何创建一个空的DataFrame(数据帧): pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=[0,1,2]) columns参数用来定义列名,index...由于我们没有定义数据帧的列名,因此Pandas默认使用序号作为列名。...现在的DataFrame这样: ? 3、使用列表创建Pandas DataFrame 学编程,上汇智网,在线编程环境,一对一助教指导。...那么可以使用下面的代码将其转换为Pandas DataFrame: fruits = pd.read_excel('fruits.xlsx') 得到的数据帧看起来是这样: ?
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