如何使用lapply和dplyr::filter函数循环遍历列表？ - 腾讯云开发者社区

} o = {"3":"456","4":"def"} for k,v in zip(i,o): print i[k],o[v] 结果： 123 456 abc def ＝＝＝＝＝＝＝遍历...List＝＝＝＝＝＝＝ list = ['html', 'js', 'css', 'python'] # 方法1 print '遍历列表方法1：' for i in list: print (..."序号：%s 值：%s" % (list.index(i) + 1, i)) print '\n遍历列表方法2：' # 方法2 for i in range(len(list)): print...("序号：%s 值：%s" % (i + 1, list[i])) # 方法3 print '\n遍历列表方法3：' for i, val in enumerate(list):...print ("序号：%s 值：%s" % (i + 1, val)) # 方法3 print '\n遍历列表方法3 （设置遍历开始初始位置，只改变了起始序号）：' Tags: None

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如何使用Python的lambda、map和filter函数

lambda函数的价值在于它在哪里与另一个函数（例如map()或filter()）一起使用。...下面是使用lambda函数的相同示例。图3 filter()函数介绍 filter()函数类似于map()，然而，map()在一个迭代器上执行一个特定的函数，并返回该迭代器中的每个元素。...而filter()只返回一个函数返回True的元素。让我们看一个例子，有一个包含数字1-20的列表，只想返回奇数。首先，我们创建一个包含1-20的值的列表。...当我们使用filter()替换map()时，我们得到的是：图7 同样，这应该是filter()函数“筛选”列表并返回is_odd()返回为True的元素。...了解了lambda、map和filter，下一步做什么？ pandas数据框架中的任何列（即pandas系列）都是迭代器，因此可以在pandas数据框架上使用上述相同的技术！

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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

mutate（）数据新增列 # mutate，数据框新增一列，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) 图片图片 select和filter...Sepal.Length) 三、条件和循环 1. if 条件语句 ###1.if(){ } 如果...就... #### (1)只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做 i = -...，直接生成以及生成一个空列表后添加元素 identical(l1,l2) ##判断两个数据是否一致 #如何将结果存下来?...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...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

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R语言笔记-6

管道符可以将上一函数的输出，传递至下一个函数的第一个参数 iris filter(Sepal.Width>3) %>% select(Sepal.Length,Sepal.Width) %>% arrange...apply()函数：数据框、矩阵的隐式循环图片 MARGIN参数，1表示针对列，2表示针对行 FUN参数，可使用任何函数，包括自定义的函数 data=iris[1:5,1:4] data #计算每一列的加和...apply(data,1,sum) #计算每一行的平均值 apply(data,2,mean) 输出结果：图片 lapply()函数：列表的隐式循环图片 test = list(x = 36:33...,y = 32:35,z = 30:27);test #计算列表每一个元素的平均值 lapply(test,mean) #将上面结果通过矩阵的方式展示 sapply(test,mean) 图片流程控制...c(2,3,4,5) for (i in x){ print(i+1) } #下标循环语句 for (i in 1:length(x)){ print(x[[i]]+1) } #下标循环便于将循环结果保存至列表中

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跟小洁老师学习R语言的第七天

3.按位置提取字符串str_sub(x,5,9)#取5~9位str_sub(x,c(5,9))#分别从第5位和第9位开始str_sub(x,c(5),c(5))#从第5位开始到第5位结束，用于取单独字符...)专题三：条件和循环一.条件语句if(){ } *只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做i = -1if (i0) print('up')#理解下面代码...{ s=s+x[[i]] print(c(x[[i]],s))}#如何将结果存下来?...apply(test, 2, mean)apply(test, 1, sum)#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 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

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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...(sceList, dim)) 正好复习R语言基础的时候，学到了apply()和lapply()两个函数，那一起来了解一下隐式循环吧！...lapply是apply()函数的变种，主要用于处理列表/向量（列表/向量没有行和列的概念，所以会比对矩阵/数据框的操作更简单一些），也更适用于批量读取数据或者处理统计数据基本语法为： lapply(...使用的小栗子： #批量装包 pks = c("tidyr","dplyr","stringr") qa = function(g){ if(!...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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R语言基础提升与总结

filter(Sepal.Width>3) %>% select(Sepal.Length,Sepal.Width)%>% arrange(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！...如何将for循环的结果保存下来？...（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？...test列表的隐式循环——lapply 不涉及行和列test <- list(x =

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十二、R语言的综合应用

Sepal.Length) 三、条件和循环 3.1 条件语句 ###1.if(){ } 如果。。。...(list, FUN, …) 列表的隐式循环 # 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(test,mean) lapply(test,fivenum) 5.3 sapply 简化结果，返回矩阵或向量...七、一些顶呱呱的函数 # 1.match----- load("matchtest.Rdata") x y ## 如何把y的列名正确替换为x里面的ID？...Control和Vemurafenib改成全部小写？

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

包 #dplyr中基本函数 filter——数据筛选（筛选观测值，行） filter(Hdma_dat,pclass == 1) ###################################...也可以，返回值是列表 > lapply(g,mean) $USA [1] 18.57292 $`non-USA` [1] 20.50889 ##分组结果 summary(g) split还有一个逆函数...lapply函数可以对每组数据都执行同样的算法。Split和lapply两者结合可以实现本案例。 2.由于分组后的数据可以复用，因此本算法比aggregate性能更高。...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。...3、Lapply 是 apply 函数族 Lapply 是 apply 函数族的一份子，类似的函数还有 sapply 和 tapply。

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

select() 筛选行的函数filter() 2.4.2 多重嵌套，代码不易读 pheatmap::pheatmap(head(as.matrix(select(iris,-5)),50)) # 从最里面的...管道符号传递，简洁明了--最优选择 iris %>% select(-5) %>% as.matrix() %>% head(50) %>% pheatmap::pheatmap() 3.条件和循环...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } 4.隐式循环 4.1 apply()族函数 4.1.1...(list, FUN, …)函数--参数与自定义函数相似 4.2.1 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) 4.2.2 批量画图 lapply(1:4, function...防止在后续代码运行过程中行名丢失图片图片 step2 把原来的行名转变为第一列图片 step3 宽变长：test、gene、count数均在一行上（将上图的宽数据变为长数据）图片 6.2实操代码 6.2.1 如何生成一个

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高效R编程

向量化代码 for循环代码慢不是因为循环，而是因为函数调用太多。与用户交互致使错误stop() stop()抛出致命错误，执行终止，不再执行任何操作，下面的处理代替stop()更好些。...总用或永远不用都是不明智的，通常，变量有固有顺序，或你有固定不变的类别集合，考虑使用因子。...Apply函数家族可以看作是循环的替代，第一次听说eapply()独立环境，这个我们应该用不到。将一个函数应用到每行或每列。参数可以放在后面传递给函数。 apply()可以用于处理高维数组。...lapply() 输入是向量/列表，返回列表。 sapply()和vapply()与lapply()类似，返回值不一定是列表。...lapply()与vapply()一致，dplyr::select()与dplyr::filter()也是.purr中是map_dbl()代替Map()，flatten_df()代替unlist()。

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

本节课程大纲六个专题—— 1.玩转字符串★★★ 2.玩转数据框★★★ 3.条件和循环★★★★★ 4.表达矩阵画箱线图★★★★ 5.隐式循环★★★ 6.两个数据框的连接★★ 课前提示：六个专题互不干扰互相独立...，列表的每个元素对应原来的每个元素拆分的结果 -（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...管道符号传递，简洁明了 iris %>% select(-5) %>% as.matrix() %>% head(50) %>% pheatmap::pheatmap() 专题3 条件和循环...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图...lapply(1:4, function(i){ plot(iris[,i],col = iris[,5]) }) #批量装包 pks = c("tidyr","dplyr","stringr")

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5R语言综合运用

要按顺序排列数据框，请使用arrange()函数。...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 filter函数用于筛选数据框中的行，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使用以下代码：df filter(df, x > 10 & y 函数类似，filter也可以使用多个逻辑条件组合...### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) ## [[1]] ## [1] -2.264267 ## ##....png" "2_玩转数据框.R" ## [5] "3_条件和循环.R" "4_表达矩阵画箱线图.R" ## [7] "5_隐式循环.R"

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R语言小专题

Sepal.Length * Sepal.Width)test$new% x = iris %>% filter...列输出——从小到大排序三、条件语句和循环语句专题1）if 条件语句基本格式：if (i>1) {print("+")else{print( "-")}2)‼️重点函数：ifelse（）ifelse(x,...以后可以方便对数据进行分组）3）多个条件i=0if(i>0){print("+")}else if (i==o) {print("0")else if (i使用...ifelse函数ifelse(i>0,'+',ifelse(i循环#元素循环x lapply(test,mean)$x[1] 34.5$y[1] 33.5$z[1] 28.53）简化的隐式循环（由于lapply输出的格式也是列表不便于观看，因此可以使用sapply函数）

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...（2）多变量筛选，用&|等 from_dplyr = filter(tb,State=='CA' & Claim.Type!...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。（2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进：链式操作是啥意思呢？...3、.SD和.SDcols > DT[, lapply(.SD,sum), by=V2, + .SDcols = c("V3","V4")] V2 V3 V4 1: A -1.2727...，如何循环提取、操作data.table中的列？

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R语言-专题

iris[c(1:2,51:52,101:102),]rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有”test# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr...Control和Vemurafenib改成全部小写？...:3)colnames(exp) = paste0("test",1:6)exp[,1:3] = exp[,1:3]+1explibrary(tidyr)library(tibble)library(dplyr...1.apply 矩阵/数据框的隐式循环图片如何取数字中最大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...（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

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - SparkR (R on Spark) | ApacheCN

gapply or gapplyCollect 来运行一个指定的函数） gapply gapplyCollect 使用 spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply...我们可以看看如何使用 JSON input file 的例子来使用数据源. 注意, 这里使用的文件是 not 一个经典的 JSON 文件.... spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply 类似于本地 R 中的 lapply, spark.lapply 在元素列表中运行一个函数，并使用 Spark 分发计算...以类似于 doParallel 或 lapply 的方式应用于列表的元素. 所有计算的结果应该放在一台机器上....中的某些函数与dplyr中同名.

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Learn R 专题1-3

control" "control" "vemurafenib" [5] "vemurafenib" "vemurafenib" #或者 >str_to_lower(g[,4]) 专题三条件语句和循环语句...隐式循环 apply(x,MARGIN,FUN...)...#X 是数据框/矩阵名；MARGING为1表示行；为2表示列，FUN是函数；对x的每一行/列进行FUN这个函数;...用于写函数的参数 > test<- iris[1:6,1:4] > apply(test...，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) #输出结果仍为列表 $x [1] 34.5 $y [1] 33.5 $z [1] 28.5...，用function() 3.安装过程是不是有问题常用函数 sort()/table()/length() unique()/duplicated() names() ifelse和str_detect

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R语言数据清洗实战——复杂数据结构与list解析

（不幸的是大部分json数据包都是递归结构的）对于list数据结构的处理，你可以通过手动构造循环来处理（无论是自己书写显式的循环还是借助矢量化函数）。...具体情况如何，我们用一个循环自己查看下！...接下来怎么办呢，那么笨办法只能将53、64和75条信息的不同子list分隔成三个不同的列表对象，然后分别展开。...使用以下函数分别将三个列表中平铺，然后纵向合并，最后选择我们需要的重要信息列。...可是不觉得以上步骤有些繁琐嘛~简单方法当然有啦，任坤大大开发的rlist是专门针对R语言list结构数据处理的，其中封装了很多功能强大的列表操作函数，使得在R语言中操作列表就像使用dplyr操作data.frame

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

最典型的几个技能组合迁移如下：基础字符串处理函数——stringr 绘图系统：plot——ggplot2 代码风格：函数嵌套——管道函数（`%>%`）列表处理：list（自建循环）——rlist json...、parallel）切片索引：subset——dplyr::select+filter 聚合运算：aggregate——plyr::ddply+mutate——dplyr::group_by+summarize...可怜的机器呀，内存和磁盘要撑爆了~ 使用data.table内的I/O函数进行导入： rm(list=ls()) gc() library("data.table") system.time(...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[,.

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python for循环如何遍历多个数组和遍历list（列表）

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