创建一个同时支持带引号和未带引号的参数的函数(使用data.table)，然后在purrr::map (或lapply)中工作 - 腾讯云开发者社区

如下所示的沟通过程：在R语言中，如果有一个列表（list），其中每个元素都是向量，并且你想要将这个列表转换成一个数据框（data frame），可以使用do.call函数结合rbindlist函数从data.table...选择哪种方法取决于你的具体需求和偏好。如果你已经在使用data.table包进行数据处理，那么使用rbindlist可能是一个更直接的选择。...对于长度不相等的向量，可以采取以下方法来处理：使用 data.table 包的 rbindlist 函数：通过设置 fill 参数为 TRUE，可以使得较短的向量用NA填充到与其他向量相同的长度。...name") # 查看结果 print(df) 使用 purrr 包的 map_dfr 函数：map_dfr 可以应用于列表的每个元素，并将结果合并为一个数据框。...而 purrr 的 map_dfr 方法提供了更多的灵活性，尤其是在处理更复杂的列表结构时。手动处理则允许你完全控制转换过程，但可能需要更多的代码。

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

kDT=copy(DT) #kDT时DT的一个copy **rowid(..., prefix=NULL) ** 产生unique的id，prefix参数在id前面加前缀 setattr 设置...,默认FALSE,如果TRUE，跳过空白行 key，设置key，用一个或多个列名，会传递给setkey showProgress,TRUE会显示脚本进程，R层次的C代码 data.table,TRUE...，比如data.frame和data.table等； file，输出文件名,""意味着直接输出到操作台； append，如果TRUE,在原文件的后面添加； quote，如果"auto",因子和列名只有在他们需要的时候才会被加上双引号...showProgress，在工作台显示进程，当用file==""时，自动忽略此参数 verbose，是否交互和报告时间 data.table数据框结构处理语法 data.table[ i , j ,...比如此例取出DT 中 X 列为"a"的行，和"a"进行merge。on参数的第一列必须是DT的第一列 DT[.

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R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

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。...by ]语法做但是如果我要将上述DT中的v3作为一个影响因素，作为tag，先按v1、v2汇总，再将对应的v4值分为v3=1和v3=2两类，查看v1、v2取值相同v3不同对应v4的情况，这个时候用dcast...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) 。...by.y默认key(y)； maxgap 设定两个区域空白区允许的最大值，参数尚不能使用； minoverlap 设定两个区域最小的重叠区，参数尚不能使用； type...当时TRUE的时候，工作台交互 chmatch 返回各字符串在第二个对象的首匹配位置，是match和%in%的加速版本。

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「r」dplyr 里的 join 与 base 里的 merge 存在差异

今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。...相同的数据，不同的操作函数存在差异在进行连接操作时，我们会发现 dplyr 的结果会报错！...所以使用 dplyr 提供的连接函数报错是正常的，但有意思的是，基础包提供的 merge() 函数可以完成连接操作，真是优秀（感兴趣的朋友可以看下测试下 merge 函数源代码）！...本质上是 data.table 体格的泛型函数不支持类似基础包中的操作。如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？...2 S1 S2 S2 S1 S2 更新在后面的一些使用过程中发现基础包的 merge() 函数在进行连接操作时会输出有问题的结果，所以建议使用的小伙伴仔细检查结果。

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数据流编程教程：R语言与DataFrame

在参数配置方面是和原生的read.xxx()函数族是看齐的。...在实际使用中，data.talbe::fread()的读取速度可以比原生的read.csv有3-10倍的提升速度。...tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能，提供gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化。...数据处理 dplyr/rlist/purrr 1. dplyr dplyr包是现在数据流编程的核心,同时支持主流的管道操作 %>%，主要的数据处理方法包括：（1）高级查询操作： select...3. purrr purrr向Scala这样的具有高级类型系统的函数式编程语言学习，为data frame的操作提供更多的函数式编程方法，比如map、lambda表达式。

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R语言进阶笔记5 | purrr替代循环

2 泛函式函数泛函式定义函数的函数成为泛函式，map(x,f)中，map是函数，f也是函数，f是map的参数，那么map就是泛函数。...(dat,mean) $y1 [1] 0.7675322 $y2 [1] 10.36194 如果使用apply系列的lapply函数，是这样处理的： > lapply(dat,mean) $y1 [...3 map的不同类型 map函数，支持一元函数 map2函数，支持二元函数 pmap函数，支持多元函数这里先模拟数据： > dat = data.frame(x1 =rnorm(10),x2 = rnorm...这里map2可以支持二元函数，比如： map2(dat$x1,dat$x2,~max(.x,.y)) 上面的.x和.y表示datx1, datx2两个元素，~max表示匿名函数。...1] -0.2338953 $x3 [1] -0.3660053 $x4 [1] 0.02137338 7 map的用法1：批量建模这里使用我的R包learnasreml中的MET数据，进行测试

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R 数据整理（十一：用purrr包实现更花样的匿名函数使用）

需要注意的是，如果map()等泛函中的无名函数需要访问其它变量的话，需要理解其变量作用域或访问环境。另外，无名函数中的其它变量在每次被map()应用到输入列表的元素时都会重新计算求值。...iwalk/imap 这一族函数可同时访问下标或元素名与元素值。...purrr包的pmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是将多个列表等作为多个自变量，而是将它们打包为一个列表。...x, intersect) ## [1] 2 3 ps：reduce()支持...参数，所以可以给要调用的函数额外的自变量或选项。...reduce2 reduce2(x, y, f) 中的x是要进行连续运算的数据列表或向量，而y是给这些运算提供不同的参数。

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使用read.table读取数据时候不完全？

使用read.table读取数据时候不完全？如题，读取同一个文件时候，发现用read.table的方式，数据读取不完全rm(list=ls())#方法一tmp1 data.table吞数据的情况。原因竟然是数据中存在引号的原因。注：文件中包含引号可能导致 read.table 读取时出现行数或内容的遗漏。...这种情况通常发生在文件的字段中包含双引号 (") 或单引号 (') 时，如果引号没有正确闭合，read.table 可能会误解字段的边界，从而跳过某些行或解析错误。...指定 quote 参数：read.table 默认会识别双引号或单引号为字符串的边界符号。如果不希望 read.table 将引号当作边界符号，可以将 quote 参数设置为空字符串 ("")。...使用 data.table::fread：fread 在处理包含引号的文件时通常更加宽松和灵活，可以尝试用 fread 读取文件。

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MLQuant：基于XGBoost的金融时序交易策略（附代码）

全网TOP量化自媒体作者：Smith 编译：方的馒头 1 引言使用机器学习和过股票价格来预测下一个时期的价格或方向并不是什么新鲜事，它也不会产生任何有意义的预测。...，我们将清理一下数据，将所有列表放入一个单独的数据框中，计算每种资产的每日收益并创建向上或向下的方向，这将是分类模型试图进行预测。...该函数对我们数据中的每项资产执行以下操作：使用样本外t+1（assessment）数据，将这些列表绑定到一个dataframe中。...第一个rolling_origin()函数是用于通过获取前100天的数据并计算其上的tsfeatures函数来帮助在滚动的基础上向下折叠时间序列数据，这与使用zoo包的rollapply()函数来计算使用滚动平均值...这是dtrain和dtest正在做的。然后，我们设置XGBoost参数并应用XGBoost模型。

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R语言︱文件读入、读出一些方法罗列（批量xlsx文件、数据库、文本txt、文件夹）

（mydsn）和用户名（user）以及密码（rply，如果没有设置，可以直接忽略）打开了一个ODBC数据库连接 data(USArrests) #将R自带的“USArrests”表写进数据库里 sqlSave...但fread函数不支持xlsx的读入。。。...———— 五、批量读入文件夹中的指定文件（如*.xlsx）代码思路：先遍历文件夹（list.files），然后通过循环依次读写（read.xlsx）。...excel列表一样： id names 1 “您好” 2 “格式” 3 “读取” 所以需要去掉行、列名，同时去掉双引号。...，在最终结果，结合的地方会多一个空格，当然也可以用去空格的方式排除，但是不够好。

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一个引号引发的血案（文本文件读取的小事故）

其实解决方式很简单，需要仔细调整参数，比如在上面的read.table 函数里面添加了 quote = '' 的参数，或者使用高级的R包： k2 = rio::import('....）：在Linux的shell中，可以使用几种不同的方法来输出文本文件中的指定行。...使用less或more命令（交互式查看）：可以先使用less或more命令查看文件内容，然后使用上下箭头键跳转到指定的行。...使用nl命令（带行号查看）： nl filename.txt：显示文件filename.txt的所有行，并带上行号。然后你可以手动查找到指定的行。...因为我们选择在上面的read.table 函数里面添加了 quote = '' 的参数，其实就明白了是因为txt文件里面有单引号，这个才是引发问题的原因，文本文件里面的有 1333 个地方都有这个单引号

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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...3.Lapply函数也不支持多种统计方法，因此也要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。另外，本算法还要额外用到split函数，因此在易用性上没有改进，反而是更差了。...其中 sapply 的用法和 lapply 的区别只在参数上，如下： sp<-split(orders,orders[,c("SELLERID","CLIENT")],drop=TRUE) result1...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： datadata.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。...data.table比较简洁一步搞定，dplyr花了两步，不过也dplyr也可以通过%>%来实现一步搞定。%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。...使用fread函数导入之后便会自动转化为data.table对象，这是data.table所特有的高性能数据对象，同时继承了data.frame传统数据框类，也意味着他能囊括很多数据框的方法和函数调用。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....如果想要运行的同时进行输出则可以在结尾加上[] setorder(mydata,carrier,-arr_delay)[] ? 这个功能有点儿类似于基础函数中，在语句外部加上圆括号。...当然你要是特别不习惯这种用法，还是习惯使用merge的话，data.table仍然是支持的，因为他本来就继承了数据框，支持所有针对数据框的函数调用。

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Mybatis 面试常问问题总结（附答案）

主要有如下优点：消除了代码映射规则，被分离到 XML 或注解中配置；配置在 XML 中后，无需再管理数据库连接；一个会话中，不用操作多个对象，只要操作 Session 对象即可；关闭资源只需关闭...；支持对象与数据库 ORM 字段关系映射；缺点主要工作集中在 SQL 开发，所以对 SQL 熟练度要求较高；移植性查，SQL 依赖于数据库，切换不同数据库会因语法差异而报错； MyBatis 和...SQL 语句，同时负责查询缓存的维护； MappedStatement 对象，在 Executor 接口的执行方法中有一个 MappedStatement 类型的参数，该参数是对映射信息的封装，用于存储要映射的...like '%{question}%' 可能引起 SQL 注入，不推荐使用； "%{question}%"，因为 #{} 在解析时会在最外侧自动加单引号，所以外层需要使用双引号，不能使用单引号，否则将查询不到任何结果...，实现自定义插件，在插件的拦截方法内拦截待执行的 SQL，然后重写 SQL，根据 dialect 方言，添加对应物理分页语句和物理分页参数；

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「R」用purrr实现迭代

迭代方式主要有两种：命令式编程 - for和while 函数式编程 - purrr 准备工作 purrr是tidyverse的核心r包之一，提供了一些更加强大的编程工具。...因为R是一门函数式编程语言，我们可以先将for循环包装在函数中，然后再调用函数，而不是使用for循环，因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...如果我们面临的是一个复杂的问题，那么将其分解为可行的子问题，然后依次解决。使用purrr，我们可以解决子问题，然后用管道将其组合起来。...$cyl) %>% map(function(df) lm(mpg ~ wt, data = df)) 因为在R中创建匿名函数的语法比较复杂，所以purrr提供了一种更方便的快捷方式——单侧公式

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用data.table语句批量处理变量

村长继续为大家奉上data.table使用案例心得，希望大家能够继续支持村长！！...直观处理法：分别处理每一个变量大家最直观的处理方法，肯定是把每一个变量写在j中然后分别进行日期格式的修改，诸如如下形式： DT[, ':='(`除权除息日\r\n[报告期] 2010一季` = as.Date...批量处理法：用lapply批量处理变量在此时lapply的妙用就显现出来了，在R中lapply用来对list中每一个element进行相同处理，如何把它运用到data.table，话不多说先上代码：...我们知道在data.table包中，.SD是经过i和by处理之后剩下的那部分数据集，它的格式是一个data.table，同时它是一个list。...而我们要处理的变量是第3个到第34个，所以在.SD中选出3至34列，运用lapply对选中的.SD[, 3:34]里面每一个element使用as.Date函数。再看，':='的左边。

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隐式循环及function函数

隐式循环在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...对于像+、%*% 这样的函数，函数名必须加上反引号或引号。...的用户友好版本和包装器，默认情况下通过应用simplify2array()返回一个向量、矩阵，如果simplify = "array"，则在适当情况下返回一个数组。...NAMES = FALSE)与lapply(x, f)相同。 Vapply类似于sapply，但它有一个预先指定的返回值类型，因此使用它可能更安全(有时更快)。...写函数的函数——function() 使用apply或者lapply函数时，都有FUN参数，就是我们在执行循环时需要用的函数，这个函数可以是内置的比如mean或者sum等函数，也可以由我们自己构建如果需要写对应需求的函数

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Sass控制命令及函数知识整理

在 Sass 中除了 @if 之，还可以配合 @else if 和 @else 一起使用。示例：：控制一个元素隐藏或显示的代码，原理：定义一个混合宏，通过 @if...@else... ...：在一堆数中找出最小值　　这个函数可以设置任意多个参数，多个参数之间用逗号隔开。　　若小数点的是最小的，则保留带小数点的数，原样返回。　　多个参数可以带单位，有几个带的有几个不带的。　　...y}; 19 } 20 } G).keywords($args) 定义上说：这个函数可以动态的创建map函数，但是我自己思考，若要动态的添加key和value值，在map函数中也是可以的额。...但是他的一个特色用法是：可以通过混合宏或函数的参数动态创建map。函数传的参数也是成对的出现的。...同前面介绍 RGB 函数中，rgba() 函数其可以创建一个颜色，同时还可以对颜色修改其透明度。

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CSS预处理器之SCSS

支持两种数字类型：带单位数字和不带单位数字。...字符串函数索引第一个为 1，最后一个为-1；切片两边均为闭区间函数名和参数类型函数作用 quote($string) 添加引号 unquote($string) 除去引号 to-lower-case...映射函数函数名和参数类型函数作用 map-get($map, $key) 获取$map中$key 对应的$value map-merge($map1, $map2) 合并$map1和$map2，返回一个新...所有的$value map-has-key($map, $key) 判断$map中是否存在$key，返回对应的布尔值 keywords($args) 返回一个函数的参数，并可以动态修改其值 # e....）和透明（alpha）的值创建一个颜色 saturation(color) 从一个颜色中获取饱和度（saturation）值 lightness(color) 从一个颜色中获取亮度（lightness）

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V5版seurat读取不同格式单细胞数据

但目前seurat包已经更新到5.0.1版本，更新后使用起来也花了一些时间Seurat包更新与使用初探虽然感觉在seurat对象结构上，V4和V5版本区别不大——V5和V4版Seurat对象内部结构对比详细版...如果是单个样品，直接读取进来然后创建seurat对象即可：初试Seurat的V5版本主要区别在于，V4版本中一般是循环读取样品，使用CreateSeuratObject创建seurat对象，然后使用merge...而在V5版的seurat中如果是分开读取多个文件后，再使用merge函数其实并没有把每个样品的表达量矩阵merge。...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...head(sce.all@meta.data) h5格式 h5格式其实也有对应的函数Read10X_h5()可以直接读取，但是Read10X_h5使用循环读取多个数据文件，会返回一个list，需要手动整合一下

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