如何在R中使用filter和str_detect筛选部分匹配对的数据？

在R中使用filter和str_detect筛选部分匹配对的数据，可以通过以下步骤实现：

首先，确保已经安装了dplyr和stringr这两个R包。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("dplyr")
install.packages("stringr")

加载dplyr和stringr包：

library(dplyr)
library(stringr)

假设我们有一个数据框df，其中包含一个名为column的列，我们想要筛选出其中包含特定字符串的行。可以使用filter和str_detect函数来实现：

filtered_df <- df %>% filter(str_detect(column, "特定字符串"))

其中，"特定字符串"是你想要筛选的字符串。

filtered_df即为筛选后的数据框，其中只包含column列中包含"特定字符串"的行。

这种方法可以用于筛选出部分匹配对的数据，即使只是包含特定字符串的一部分也可以被筛选出来。

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十二、R语言的综合应用

1.4.字符检测 str_detect(x2,"h") ### 看x2这个长度为8的向量中的每个元素是否含有h这个关键词，生成的与x2长度相等且一一对应的逻辑值向量 str_starts(x2,"...###没有赋值，所以修改后的test还是5列图片 2.4 连续的步骤 select() 筛选列 filter() 筛选行 2.4.1.多次赋值，产生多个变量 x1 = filter(iris,Sepal.Width...TRUE就替换成“tumor”，是FALSE就替换成“normal”， ####如果samples这个向量中的每个元素含有tumor就是TRUE，就会被替换成“tumor” k2 = str_detect...---- dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists...Control和Vemurafenib改成全部小写？

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手把手教你做倾向评分匹配

但是在观察性研究中（如队列研究），研究对象是非随机分配的，这就会使混杂因素在两组中分配不均匀，导致处理因素和结局的关系受到混杂因素的干扰。...之前我们平台推出了基于SPSS计算PSM，那我们今天采用R语言计算PSM，测试数据在后台回复"PSM"提供。今天PSM推荐的包为MatchIt，一听名字就是做匹配用的。...，该方法是PSM中最常见也最基本的方法，该方法是将处理组和对照组倾向性评分中最接近的个体进行匹配，当处理组个体全部匹配后，匹配结束，ratio代表匹配比例，当ratio=1，代表进行1:1匹配。...我们按照组别排序，对配对样本整理，便看到左边三列是control组，右边三列是case组，比如control4和case1进行了配对，则完成了样本之间的配对。...Ok，今天的推文就到这，我们分享了如何在基于R语言的PSM的计算，希望能对大家有所帮助，最后，欢迎大家多多交流。 —END—

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使用 R 语言从 PDF 文档中提取表格

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

全文并非是对数据整理的实操整理,主要整理在数据整理/清洗中常用的R包介绍 library(tidyr) library(dplyr) library(stringr) library(tibble) 1...5和第9位的字符串 str_sub(x,5,9) 1.4 字符检测 str_detect(x2,"h") # 第一个参数为向量名，第二个是检测的关键词 str_starts(x2,"T") #判断x2...Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test 2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select...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...(),条件筛选的王炸组合★★★★★ samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","normal3") k1 = str_detect

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Learn R 专题1-3

() > str_detect(x2,"h") #看看x2中是否含有“h” [1] TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE > str_starts...-------注意：R语言中的修改，都要赋值，没有赋值就没有发生过------- 补充 select()、filter()筛选列、行优秀的管道符号 x1 = filter(iris,Sepal.Width...>3) #从iris出发先筛选行 x2 = select(x1, Sepal.Length,Sepal.Width) #再筛选列 x3 = arrange(x2,Sepal.Length) #再进行排序...# 2.管道符号传递，简洁明了 x = iris %>% #control+shift 代表把前面的数据传递给后面的函数的第一个参数省掉多次赋值 filter(Sepal.Width>3) %...() names() ifelse和str_detect() #分组 arrange() # 排序 distinct() #去重-数据框 merge() #连接图片

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生信学习-Day6-学习R包

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这是DETR解析系列的第 2 部分。在之前的文章中，我们了解了哪些因素导致了DETR的诞生，添加了哪些部分，以及到底什么使得DETR 成为当今的超级目标探测器。...在预测和GT目标之间产生最佳二分匹配的损失优化特定目标的边界框损失最优二分匹配这里让我们暂停一下来理解什么是二分匹配。二分匹配是图论中的一个数学概念，经常用于计算机科学和优化问题。...二分匹配是对两个集合中的顶点进行配对的过程，以便每个顶点与另一集合中的至多一个顶点配对，并且配对顶点的总数最大化。将其视为寻找匹配两个类别中的项目的最佳方式，例如将工人与工作或学生与项目联系起来。...一个类别中的每个项目最多与另一类别中的一个项目配对，并且配对的成本是最优的。如下图的演示。...优化特定目标损失现在我们已经将预测与GT相匹配，我们对所有匹配对应用匈牙利损失。注意这里的使用，表示预测的最优排列。论文注释：在实践中，当时，我们将对数概率项降低10倍来平衡类别的不均衡。

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数据处理第3部分：选择行的基本和高级的方法

在这篇文章中，我们将介绍如何挑选您的数据。除了filter的基础知识外，它还介绍了一些更好的方法，用near（）和between（）挑选数字列，或用正则表达式过滤字符串列。...---- The data 根据之前的博客文章，为了方便人们复制粘贴代码和实验，我使用的是内置数据集。此数据集内置于ggplot2中，因此如果您加载tidyverse，您将获得它。...Basic row filters 在许多情况下，您不希望在分析中包括所有行，而只包括选择的行。仅使用特定行的函数在dplyr中称为“filter（）”。...这有两个主要选项：base R的grepl（）函数，或stringr包中的str_detect（）。无论何时寻找部分匹配，重要的是要记住R是区分大小写的。...filter_all（any_vars（is.na（。）））将是非常无用的，因为它将返回27行，其中许多是测量部分中缺少的数据。在这种情况下：filter_if（）派上用场。

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