如何使用if_else和mutate来代替字符向量中的值作为条件？ - 腾讯云开发者社区

2 条件函数这里介绍3个条件函数，if_else()、case_when()、between()函数，Python包dfply和R包dplyr中都是这3个函数，在用法上有点细微差别，日常中使用最多...而且if_else()函数可以嵌套使用，不过当条件判断超过2个的时候，建议使用case_when()函数。...注意：python在jupyter中使用管道函数换行书写代码的时候需要用()把代码括起来。 2.2 case_when函数用于多条件赋值，评分卡Woe赋值的时候使用起来很方便。...注意：case_when函数在Python和R语言中使用的时候有点区别，请留意。...注意：R语言中可以使用XXX_join(a，b，by)，Python中不可以使用。

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R数据科学|5.4内容介绍及习题解答

缺失值代替最简单的做法就是使用mutate()函数创建一个新变量来代替原来的变量。...要想不显示这条警告，可以在geom_point()中设置na.rm = TRUE。比较有无缺失值的区别有时你会想弄清楚造成有缺失值的观测和没有缺失值的观测间的区别的原因。...例如，在nycflights13::flights中，dep_time 变量中的缺失值表示航班取消了。因此，你应该比较一下已取消航班和未取消航班的计划出发时间。...可以使用 is.na() 函数创建一个新变量来完成这个操作： nycflights13::flights %>% mutate( cancelled = is.na(dep_time...5.4 习题解答该节的作业习题较少，就直接在内容后面附上了。问题一直方图如何处理缺失值？条形图如何处理缺失值？为什么会有这种区别？解答直方图：当计算每个箱中的观察数时，丢失的值被删除。

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数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据

每个变量的概率分数是通过假设模型中的其他变量是常数并采取其平均值来计算的。正如我们所看到的，假设一个学生有平均的学前教育，作为一个男孩比作为一个女孩有更高的留级概率（~0.16）~0.11）。...mutate(性别 = if_else(性别 == "girl", 0, 1), 受过学前教育 = if_else(受过学前教育 == "yes", 1, 0)) %>% group_by...随机斜率项和聚类项应该用|分隔。注意，我们使用了一个额外的参数指定比默认值（10000）更大的最大迭代次数。因为一个多层次模型可能需要大量的迭代来收敛。...例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。...R语言线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合

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R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育调查数据

每个变量的概率分数是通过假设模型中的其他变量是常数并采取其平均值来计算的。正如我们所看到的，假设一个学生有平均的学前教育，作为一个男孩比作为一个女孩有更高的留级概率（~0.16）~0.11）。...mutate(性别 = if_else(性别 == "girl", 0, 1), 受过学前教育 = if_else(受过学前教育 == "yes", 1, 0)) %>% group_by...随机斜率项和聚类项应该用|分隔。注意，我们使用了一个额外的参数指定比默认值（10000）更大的最大迭代次数。因为一个多层次模型可能需要大量的迭代来收敛。...例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。...为了给计数数据建模，我们也可以使用泊松回归，它假设结果变量来自泊松分布，并使用对数作为链接函数。

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「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》《R 实战》其他推荐见..., column_to_rowname 向量化函数汇总计数 dplyr:: n n_distinct base::sum(!...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理整数索引逻辑索引命名索引进一步的学习参考小抄、...文档和《R 语言编程指南》后几期主题本期未讲述的内容？？？...正则表达式与字符串处理：base 与 stringr 列表处理与迭代计算：purrr 统计建模：stats 与 broom 绘图：graphics 与 ggplot2 函数编程：apply家族和purrr

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ggplot2绘制多边形热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节通过一个案例来介绍如何绘制多边形热图，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...str_remove("_d6") %>% str_replace_all("_", " ") } 数据清洗 scurvy_long % # 将指定列中的字符串解析为数字...:fit_for_duty_d6, names_to = "symptom", values_to = "severity") %>% # 对处理和症状名称进行清洁和格式化 mutate(...symptom_col = if_else(symptom == "Fit for duty", if_else(severity == 0, "grey35", "grey85"), pal

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数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

每个变量的概率分数是通过假设模型中的其他变量是常数并采取其平均值来计算的。正如我们所看到的，假设一个学生有平均的学前教育，作为一个男孩比作为一个女孩有更高的留级概率（~0.16）~0.11）。...mutate(性别 = if_else(性别 == "girl", 0, 1), 受过学前教育 = if_else(受过学前教育 == "yes", 1, 0)) %>% group_by...随机斜率项和聚类项应该用|分隔。注意，我们使用了一个额外的参数指定比默认值（10000）更大的最大迭代次数。因为一个多层次模型可能需要大量的迭代来收敛。...例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。...为了给计数数据建模，我们也可以使用泊松回归，它假设结果变量来自泊松分布，并使用对数作为链接函数。

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R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

每个变量的概率分数是通过假设模型中的其他变量是常数并采取其平均值来计算的。正如我们所看到的，假设一个学生有平均的学前教育，作为一个男孩比作为一个女孩有更高的留级概率（~0.16）~0.11）。...mutate(性别 = if_else(性别 == "girl", 0, 1), 受过学前教育 = if_else(受过学前教育 == "yes", 1, 0)) %>% group_by...随机斜率项和聚类项应该用|分隔。注意，我们使用了一个额外的参数指定比默认值（10000）更大的最大迭代次数。因为一个多层次模型可能需要大量的迭代来收敛。...例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。...为了给计数数据建模，我们也可以使用泊松回归，它假设结果变量来自泊松分布，并使用对数作为链接函数。

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使用decoupleR一次性实现11种基因集的活性打分（R与Python我都要）

就是因为考虑到绝大部分小伙伴是Python和R编程语言的二选一，所以为了自己的工具使用更广泛，很多开发者会特意分发不同版本的软件。...在这个笔记本中，我们展示了如何使用decoupleR对一个bulk RNA测序数据集进行通路活性推断，该数据集中胰腺癌细胞系中的转录因子FOXA2被敲除。...在这个例子中，我们将使用人类权重（也提供了其他生物体的权重），并且我们将使用按p值排名的前500个responsive genes。...以下是每个通路的简要描述：雄激素（Androgen）：参与男性生殖器官的生长和发育。表皮生长因子受体（EGFR）：在哺乳动物细胞中调节生长、存活、迁移、凋亡、增殖和分化。...:if_else(weight > 0 & t_value % dplyr::mutate(color = dplyr::if_else(weight

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ggsankey绘制精美的sankey流程图

之前介绍了如何使用networkD3包来绘制交互式桑基图，本节再来介绍如何使用ggsankey绘制有多个分类变量的桑基图。...，并将结果保存到变量frogs中 arrange(Ordinal) %>% # 按照Ordinal列的值对数据进行排序 mutate(SurveyDate =...= 0, "Male", "Female")) %>% # 根据Female列的值判断Gender group_by(Subsite) %>% # 按照Subsite...列进行分组 mutate(total = n()) %>% # 计算每个分组中的观测数量，并将结果保存到total列中 ungroup() %>%..., HabType, Water, Type, Structure, Substrate, value = "Subsite2") # 使用make_long()函数对数据进行重塑，结果保存到dt2变量中

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ggsankey绘制精美的sankey流程图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝之前介绍了如何使用「networkD3」包来绘制交互式桑基图，本节再来介绍如何使用「ggsankey」绘制有多个分类变量的桑基图。...，并将结果保存到变量frogs中 arrange(Ordinal) %>% # 按照Ordinal列的值对数据进行排序 mutate(SurveyDate =...= 0, "Male", "Female")) %>% # 根据Female列的值判断Gender group_by(Subsite) %>% # 按照Subsite...列进行分组 mutate(total = n()) %>% # 计算每个分组中的观测数量，并将结果保存到total列中 ungroup() %>%..., HabType, Water, Type, Structure, Substrate, value = "Subsite2") # 使用make_long()函数对数据进行重塑，结果保存到dt2变量中

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生信爱好者周刊（第 2 期）：生信的境界与道路

scArches使用迁移学习和参数优化来实现高效、分散、迭代的参考构建和新数据集的上下文化，而无需共享原始数据。...scArches将通过迭代构建、更新、共享和有效使用参考地图集来促进合作项目。 8、基于机器学习的儿童遗传综合征评估模型目前，机器学习技术在解释图像以诊断各种疾病方面显示出潜力。...、R2、P值等也添加在ggplot2的散点图中，该如何实现呢？...gtsummary包总结了数据集、回归模型等等，使用了具有高度可定制功能的合理默认值。 6、mathpix[17] - 图片转公式神器好用的公式提取工具。支持拷贝到Word和LaTex。...从阅读中读者可以学习安装和使用三方包、操作基础的数据类型，学习数据的导入、操作和可视化，学习统计分析和编写脚本等内容。

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mlr3的校准曲线也是一样画！

加载R包首先还是加载数据和R包，和之前的数据一样的。...，对数据进行预处理，为了和之前的tidymodels进行比较，这里使用的数据和预处理步骤都是和之前一样的。...cali_df % arrange(prob.pass) %>% mutate(pass = if_else(truth == "pass", 1, 0),...Predicted Probability", y= "Observed Probability")+ theme_minimal() plot of chunk unnamed-chunk-14 是不是和上一篇中的...： cali_df % arrange(prob.pass) %>% mutate(pass = if_else(truth == "pass", 1, 0)

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如何向图形添加曲形文本

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在绘制图形中添加曲形文本，以往都是通过调整文本角度来展示看起来非常别扭但是使用「geomtextpath」包就显得丝滑了很多。...select("country", "height", "status") %>% # 选择"country"、"height"和"status"这三列数据 mutate(new_status...mutate(csum = rev(cumsum(rev(n))), # 计算累计高度的值 pos = n/2 + lead(csum, 1), # 计算每个条形图标签的位置..., fill = new_status, label = n)) + # 使用"data.frame"中的数据创建ggplot对象，设置x轴为常数5，y轴为n列，填充颜色为new_status列，标签为...，值分别为"#E6956F"和"#709AE1FF" annotate(geom='richtext', x = 1.5, y = 0, size = 4, # 添加富文本注释层，设置位置为(1.5

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生信技能树- R语言-day7

select(iris,-5)),50))管道符号传递，简洁明了iris %>%select(-5) %>%as.matrix() %>%head(50) %>%pheatmap::pheatmap()玩转条件和循环条件...elseif(一个逻辑值，不可以是多个逻辑值组成的向量){code1} else{code2}如果逻辑值是FALSE，就执行else里的codeifelse支持单个的逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...else2， ifelse（，，ifelse）在ifelse里加一个ifelse补充 case_when练习题1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x：load("deg.Rdata..., FUN, …)对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)两个数据框的链接merge可以合并inner_join:交集都存在的取inner_join(test1,test2...“宽”变成“长”把格式变成类似于 ggplot2的形式，一列作为x，一列作为y5.

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R语言基础提升与总结

Sepal.Length)3 条件语句和循环语句这里只介绍if条件语句和for循环语句看懂代码在干什么即可！...3.1 if条件语句如果……就……if(一个逻辑值，不可以是逻辑值组成的向量){ }TRUE 执行FALSE 不执行如果……就……否则……if(一个逻辑值，不可以是逻辑值组成的向量){ }else{...}重点 ifelse函数ifelse(x,yes,no)x:逻辑值或者逻辑值向量yes:逻辑值为TRUE时的返回值no:逻辑值为FALSE时的返回值ifelse函数支持单个逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...，按列拼接成为一个矩阵 do.call完成批量操作4 表达矩阵画箱线图4.1 表达矩阵的概念基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示其中矩阵的行代表某个基因在不同样本（不同处理，或时间点等）中的表达水平列表示某个样本中各个基因的表达水平...4.2 如何把基因和count变为数据框的列名？

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

str_split(x," ") x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 ### 4.字符检测 str_detect(x2,"h") ##用来检测元素中的字符，生成与向量元素相等的逻辑值向量...list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...apply(test, 1, sum) ##对test数据框的每一行求和图片图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作...test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply...（第一个写的数据框），右表中多余的数据舍去，没有的数据显示缺失值 right_join(test1,test2,by="name") ##右连接，以右侧的表的行为准构成新的数据框（第二个写的数据框），左表中多余的数据舍去

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R语言-专题

library(stringr)a = read.csv("group.csv")g = str_split(a$title," ",simplify = T)gg[,4]# 2.如何把上一题结果中的...搜索一下tolower(g[,4])str_to_lower(g[,4])3.条件与循环1.if(){}1.if(一个逻辑值，不可以多个逻辑值)...print()2.if(),{} else(){}ifelse...10个数a= norm(100)tail(sort(a),10)2.列表的隐式循环—lapply输入数据是列表，输出数据也是列表### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素...（向量）实施相同的操作test 值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile...)lapply(test,mean)lapply(test,fivenum)3.列表的隐式循环—sapply返回值为矩阵或向量### 3.sapply 简化结果，返回矩阵或向量sapply(test,mean

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「R」表格可视化 10+ 指南【正式篇】

gt 10+ 指南规则 1：将表头和内容分开这里的目标是将列标题与表的主体清晰地分开。一般利用粗体、分隔线将类别/标签(列标题)和值(表体)区分开来。...image-20201104210258219 规则 4：左对齐文字和标题对于标签/字符串，左对齐通常更合适。这允许你的眼睛在一个清晰的边界垂直跟随短的和长的文本来扫描一个表格。...image-20201104210455769 另外，在某些文化中，% 符号被放在左边。我们可以使用这个来保持正确的对齐，尽管我承认这看起来有点尴尬。...我们可以使用 gt::text_transform() 来保存我们数据中的所有观察结果，但不在 gt 表中显示国家的重复。...非常感谢 formattable 作者 Renkun Kun 和 rtjohnson12 等人，他们展示了如何使用 HTML 构建柱状图的示例!

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R&Python Data Science 系列：数据处理（2）

R数据科学|5.4内容介绍及习题解答

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据

相关性 ≠ 因果性，用图的方式打开因果关系

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育调查数据

「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

ggplot2绘制多边形热图

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

使用decoupleR一次性实现11种基因集的活性打分（R与Python我都要）

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生信爱好者周刊（第 2 期）：生信的境界与道路

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