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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

df1[,-ncol(df1)] #筛选score > 0的基因 df1[df1$score > 0,1] df1$gene[df1$score > 0] 图片图片数据框的修改 #5.数据框修改...#改一个格 df1[3,3] <- 5 df1 #改一整列存在的列名表示修改 df1$score <- c(12,23,50,2) df1 #？...增加一列在$后面写一个不存在的列名表示增加一列 df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1",...= matrix(1:9, nrow = 3), m2 = matrix(2:9, nrow = 2)) l l[[2]] #列表取子集 l$m1 #列表中的元素有名字，可以用...rm(l) #删除一个变量 rm(df1,df2) #删除多个变量 rm(list = ls()) #删除全部变量图片

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R语言笔记-2

df[1,1] #按坐标取一格 df[1,] #按行号取一行，返回一个数据框 df[c(1,3),1:2] #按坐标范围取多格，返回一个数据框输出结果：图片图片图片 #数据框的修改 df$score...= c(2,3,4,5,3,2) #创建新的列即，给不存在的列赋值 df df[3,3] = 8 #修改一个格 df$change = rep(c("up","down"),3) #修改一列 colnames...(df)[1] = "genes" #修改列名 df #数据框取子集进阶 df[df$score > 4,] #提取出score>4的行 df$gene[df$score>4] #提取出score>4的基因...) names(l) = c("a","b","c") v l v[["a"]] #向量利用元素名字取子集 l[["a"]] #列表利用元素名字取子集输出结果：图片变量的删除删除一个变量 rm(...v) 删除多个变量 rm(df,m,l) 删除所有变量 rm(list = ls())

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R语言快速入门上手

最近自从决定本科毕业出来找工作之后，渐渐开始接触大数据行业的技术，现在觉得是时候把R拿下了；用了3天时间，除了对R先有一个大概认识之外，也着手敲指令。...介绍变量、顺序结构、分支结构、循环结构、函数使用、获取帮助等知识 1 #---这是注释--- 2 #R变量类型及赋值 3 x <- 1.12;print(x) 4 y 修改、向量、列表、数据框等数据结构，以及R中很多重要、常用的数据分析函数 1 #3-1访问向量元素 2 3 x <- 1:10;print(x) 4 print...(li$Sage[1]) 35 36 names(li) 37 li$SDate <- as.Date(rep("2014-12-12",4)); 38 names(li) 39 40 41 #在列表任意位置添加一个新元素...当然，这只是R语言入门上手的第一part,后续有待更新。。。

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《GO并发编程实战》—— 原子操作

不过不要误会，我们无需把这个新值再赋给原先的变量i32。因为它的值已经在atomic.AddInt32函数返回之前被原子的修改了。...这些函数的结果声明列表与CompareAndSwapInt32函数的完全一致。而它们的参数声明列表与后者也非常类似。...在*myDataFile类型的Read方法中有这样一段代码： 1 // 读取并更新读偏移量 2 var offset int64 3 df.rmutex.Lock() 4 offset =...因此，我们还应该将这段代码中的offset = df.roffset语句修改为offset = atomic.LoadInt64(&df.roffset)。...读者可以试着按照上面的方法修改与之相关的Write方法和Wsn方法。在修改完成之后，我们就可以把代表互斥锁的rmutex字段和wmutex字段从*myDataFile类型的基本结构中去掉了。

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R语言学习-3

df1["gene",}与>df1["gene1",]必须给行赋值 d....数据框修改新增一列修改行名与列名6. 两个数据框的连接 a....共同列的列名不一样的两个表记忆卡片矩阵新建和取子集不支持$，只能按坐标取矩阵的转置和转换矩阵画热图列表新建和取子集补充元素的名字变量的删除...Tips：代码修改后，进行rm(list=ls( ))一下数据结构的总结Part4 函数和R包1....更新一个包，取消加载、卸载，重启session，安装8.

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2022-03-11

Shiny reactive的用法与案例展示在Shiny中，reactive()是一个函数，用于创建一个响应式变量（reactive variable）。...与 reactive() 不同，reactiveVal() 可以在任何时间更新响应式变量的值。...当用户点击添加按钮时，observeEvent() 函数会检测到该事件，并将新项目添加到项目列表中。最后，renderUI() 函数会根据项目列表，生成一个项目列表的 UI 输出。...由于响应式变量的值可以在任何时候更新，因此使用 reactiveVal() 函数更为方便。...reactiveValues() 函数可以用于创建包含多个响应式变量的对象，因此可以在 Shiny 应用程序中方便地管理多个响应式变量。

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R中的stack和unstack函数

例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。这一对函数就叫做stack和unstack。...，但是当group这个分组变量里面，每组的数目不一样的时候，你就会发现结果其实是一个列表。...stacked_df = stack(unstacked_df) #修改列名 names(stacked_df)=c("weight","group") stacked_df 结果如下，这里stack之后列名可以自己再通过...names(stacked_df)修改一下 weight group 1 4.17 ctrl 2 5.58 ctrl 3 5.18 ctrl 4 6.11 ctrl 5...5.50 trt2 25 5.37 trt2 26 5.29 trt2 27 4.92 trt2 28 6.15 trt2 29 5.80 trt2 30 5.26 trt2 在使用

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Stata与Python等效操作与调用

Stata16.0 之后 Python 模块的使用，在 Stata 中实现交互，提高效率。...1.5.1 常规清理 df =df.rename(columns={:})，也可以像列表一样直接操作 df.columns，如 df.columns = ['a','b','c...econtools.binscatter 1.12 网络爬虫(待更新) 1.13 其他方面 1.13.1 缺失值在 Python 中，缺失值由 NumPy “非数字” 对象 np.nan 表示。...在脚本式调用中，可以通过 args() 选项在 Stata 中向 Python 脚本传递参数。要在脚本中接收参数，需要使用 sys模块中 argv列表来定义。...在脚本运行完毕后，添加的路径会从列表中删除。要永久的添加路径，可以通过 python set userpath 进行设置。

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3.9生信

数据框取子集 a.$ df1$gene #删掉“gene”，按tab键，可以提示出表格的全部列名小技巧：在今后把 df1$gene 看作一个整体，是一个向量，这样不容易产生困惑。...是针对逻辑值使用 C.数据框修改 a.改一个格 df1【3,3】 <- 5 b.改一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) c.改行名和列名 rownames(df1) = c("r1...","r2","r3","r4") 修改行名 d.只修改某一行/列的名 colnames(df1)【2】 = "CHANGE" 将第二列的名字改为CHANGE e.两个数据框的连接merge merge...也可以对向量使用： names(scores) = c("a","b","c") names(scores)【scores>60】删除变量 rm(l) 删除一个变量 rm(...df1,m) 删除多个变量 rm(list = ls()) 删除全部变量 Ctrl+ L 清空控制台图片

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Pandas_Study01

0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换。...需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....= df.apply(lambda x: x['单价'] * 2, axis=1) # 更新df 的列数值，可通过赋值的方式更新 df['q'] = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])...# 更新df 的行数值，可通过loc赋值的方式更新 df.loc['行label'] = pd.Series([1, 2, 3]) # 添加一个新列，直接使用= 进行赋值 df['运费'] = pd.Series...而且，这个一般会有一个inplace 的参数值指明是否是在原有基础上修改。

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最短路问题与标号算法(label correcting algorithm)研究(4)

接下来我们回顾一下3.3.1小节的内容，在引入SE_LIST时我们提到只有当节点的距离标签更新时才需要在后续迭代时检查从节点发出的所有弧是否满足最优性条件。所以上述尝试还需进一步改进。...根据以上分析，我们同样引入可扫描列表SE_LIST，记录在一次迭代过程中距离标签发生更新的所有节点，并在下一次迭代中只考虑该列表中节点发出的所有弧。...{df_link(i,2)}, df_link(i,3)]; end %% 最短路径求解：扫描网络弧，依据检查最优性条件更新距离标签 SE_LIST=[g_origin]; g_node_status...，又会更新节点的距离标签，因此建立在旧标签基础之上时其他距离标签将会失效，因此降低了算法效率。...{df_link(i,2)}, df_link(i,3)]; end %% 最短路径求解：扫描网络弧，依据检查最优性条件更新距离标签 SE_LIST=[g_origin]; g_node_status

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Day3 学习简单作图数据框列表矩阵

title: "day3"output: html_documentdate: "2025-02-08"存储数据save(存储的脚本, file="脚本名.Rdata") 可存储多个变量练习2-4...和""均可df1[,"gene"]df1[,c('gene','change')]6.数据框修改#改一个格df1[3,3] df1#改一整列df1$score df1$p.value df1#改行名和列名rownames(df1) 修改某一行/列的名colnames...merge(test1,test3,by.x = "name",by.y = "NAME") #不用专门修改名字，by.x/y函数解决 # 优先选择改数据，在R里面修改数据矩阵和列表不支持$m 之后不修改向量的类型

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python单细胞学习笔记-day4

touch day3.ipynb 正式开始上课 10:06 在jupyter lab 里面使用小环境里面的库我这里用的vscode 连接服务器，使用 jupyter 插件，选择库就是页面的右上角，直接进行选择...：这里开始到day3 视频的01:06:22部分，都是以前知识点和操作的复习 1.列表的排序、统计和去重复 01:06:22 1.1 排序 .sort()方法：修改原变量 sorted()函数：不修改原变量...降序：reverse=True 1.2 统计和去重可以使用 numpy 模块里面的unique函数，适用于数组和列表 np.unique()：去重 np.unique(return_counts=True...(df2) 3.2 数据框提取列提取一列：点号或者[]，如果列名有空格，不能使用点号 print(df1.gene) print(df1['gene']) type(df1.gene) # 返回series...df1.gene.tolist() # series 转为list df1[['gene']] # 返回数据框提取多列：在方括号里面写有列名组成的列表 3.3 提取行和列 .iloc：基于整数位置

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阿榜的生信笔记3

变量名只起提示作用，是赋值对象 ②、由已有的数据转换或处理得到：as.data.frame() ③、读取表格文件： df2 <- read.csv("gene.csv") df2 ④、R语言内置数据：如...： 5、数据框的修改数据框的修改和向量类似，先提取出要修改的值，重新赋值后，修改成功了注意下面这张图片：提个小问题：你知道这两句代码的区别吗？...#5.数据框修改 #改一个格 df1[3,3] <- 5 df1 #改一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) df1 #？...df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 答案是不存在是增加，存在是修改 #改行名和列名 rownames(df1) 列表一个知识点了? 三、列表 ①、列表新建和取子集注意：只有列表有[[]]方法取子集。

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R不规则数据长变宽

： $a [1] "1" "3" "3" "5" "8" $b [1] "3" "7" $c [1] "2" "2" "1" "9" 但是提问的小伙伴把需求搞复杂了，生成了列表之后一定要变成数据框...，而且很明显这个列表里面的元素不等长，强行变成数据框肯定是会需要空格补全NA，代码胡很复杂。...搞清楚了函数和变量，就可以看懂大部分的R代码了。...通常我给初学者的知识点路线图如下：了解常量和变量概念加减乘除等运算（计算器）多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表）文件读取和写出简单统计可视化...无限量函数学习详见：《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》, 也可以看B站我的R视频：

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快速解释如何使用pandas的inplace参数

记住，当inplace被设置为True时，不会返回任何东西，但是原始数据被修改了。那么这一次原始数据会发生什么呢?让我们调用head()函数进行检查。 df_2.head() ? 原始数据不变!...如果您希望更新原始数据以反映已删除的行，则必须将结果重新分配到原始数据中，如下面的代码所示。...df_2 = df_2.dropna(inplace=False) 这正是我们在使用inplace=True时所做的。...是的，最后一行代码等价于下面一行: df_2.dropna(inplace=True) 后者更优雅，并且不创建中间对象，然后将其重新分配给原始变量。...将变量值赋给inplace= True的结果 df = df.dropna(inplace=True) 这又是你永远不应该做的事情!你只需要将None重新赋值给df。

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pandas 变量类型转换的 6 种方法

本篇继续更新pandas系列，感兴趣可以关注这个话题，第一时间更新。...另外，空值类型作为一种特殊类型，需要单独处理，这个在pandas缺失值处理一文中已详细介绍。数据处理的过程中，经常需要将这些类型进行互相转换，下面介绍一些变量类型转换的常用方法。...：列表，想要留下的数据类型，比如float64，int64，bool，object等 exclude：列表，需要排除的数据类型，同上。...比如，当我们遇到'[1,2,3]'这种情况的时候，我们实际想获取里面的列表，但是现在却是个字符串类型，我们可以使用eval函数将''这个外套直接去掉，去掉后自动转换成里面数据类型。...2021-09-04 6、转换category类型 category类型在pandas中的出场率并不是很高，一般在不考虑优化效率时，会用其它类型替代。

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生信技能树DAY 3 R语言入门

作业讲解 R data 文件：存储有用变量，传递数据 save load # 使用save()函数保存为RData文件 # 创建一些要保存的变量 study1.df <- data.frame(id =...) study1.htest <- t.test(score ~ sex, data = study1.df) # save(变量1,变量2, ...,...) # 如果有多个变量想要保存，使用save函数比较繁琐因为必须要输入每个变量名称，可使用save.image()函数保存工作目录下所有的变量。..." "gene2" df1$gene[df1$score>0] ## [1] "gene1" "gene2" 5.数据框修改有则改之，无则新增 #改一个格 df1[3,3] <- 5 df1 ##...) <- c("r1","r2","r3","r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] 修改第二列的列名，就是修改列名这个向量的第二个元素 6.两个数据框的连接

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特征提取之 DictVectorizer

检查完版本之后就是讲解怎么使用 DictVectorizer 进行特征提取。...这个字典列表格式的数据看起来很简单，就是一个列表，其中的每个元素是一个字典，字典键对应着特征名，字典值对应着特征值。...还是报错，更加莫名其妙，同样也是看不出错在了哪里，我们把那个列表推导式写完整一些，每次循环的时候顺便打印循环变量 i 的值，代码如下： from random import random from pandas...确实发现循环变量 i 一旦变成 2 就会出错，我目前敢肯定我的方向是对的，就是数据格式需要做转换，但是这里肯定有一些细节我没注意。...，分离之后并不会对索引进行更新，既然如此只需要对索引进行迭代就行了，代码如下： from random import random from pandas import DataFrame from sklearn.model_selection

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Jelys Note之生信入门class3

>df2 df2 报错情况：如果没有用R.project的方式打开工作目录，而你所要的目的文件在project里，就算你输入的代码是正确的你也是是打不开的...down -2 4 gene4 down -4 (1）改一个格：变量[行，列]=修改值 > df1[3,3] <- 5 > df1 （2）改一整列：变量$列名=c（）修改值 > df1$...只修改某一列名：colnames（变量）[第几列]=修改值“” > colnames(df1)[2] <- "CHANGE" （5）两个数据框的连接【智能的连接】【使用：差异分析结果，分析基因的结果，...【当默认的设置不符合你的预期，可以在作者允许的范围内自定义】（9）列表新建和取子集 #list生成列表、矩阵的函数【包容性很强！】...（10）从列表中提取矩阵【矩阵】l[[2]]只把矩阵提取出来！

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