1 衍生字段函数 主要有两个函数，mutate()和transmute(）,两个函数在Python和R上使用方法相同，这两个函数本身有点区别：mutate()函数保留原来所有列，然后新增一列；transmute...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：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。
痛点：判断条件可能会改或增删，全写在case_when里，代码冗余且不利于复制和维护，stackoverflow找了一圈，没发现好的解决方案，干脆自己写了一个通用代码以自动生成批量case_when判断...)") fx <- eval(parse(text=x2)) fx({ { x}})} 需要用到的包： library(purrr) library(stringr) 使用示例...结果如下图： 单纯用case_when，需要写成 tibble(fruit=stringr::fruit) %>% mutate( category=case_when(...然后复制单元格，用conditions <- clipr::read_clip_tbl()读进R 2. allCaseWhen走起 tibble(fruit=stringr::fruit) %>% mutate...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
() %>% # 解除分组 mutate(status_label = case_when(status == "elected" ~ "elected",...status == "notelected" ~ "not elected"), gender_label = case_when(gender == "female" ~ "Female...(is.character, factor) # 将字符列转换为因子 构建数据用于在图形中添加空白区域 dummy_constituency = tibble(y = c(-max(results...gender == "male" ~ "Male candidates")) 数据可视化 ggplot() + geom_point(data = results, # 添加点图层，使用处理后的选举数据...shape = 19,size = 4) + geom_blank(data = dummy_constituency, # 添加空白图层，使用虚拟选区数据 mapping
[t1kggp7p0u.jpeg] [gthtxgcxg9.jpeg] 2.文档编写目的 ---- 本文档主要讲述如何在Cloudera Manager 管理的集群中安装StreamSets和基本使用。...Field Masker提供固定和可变长度的掩码来屏蔽字段中的所有数据。要显示数据中的指定位置，您可以使用自定义掩码。...要显示数据中的一组位置，可以使用正则表达式掩码来定义数据的结构，然后显示一个或多个组。...由于我们使用“n / a”作为表达式的常量，因此我们不需要使用美元符号和括号来表达表达式。...它们是查找异常值和异常数据的有效方法。 数据规则和警报需要详细了解通过管道的数据。对于更一般的管道监控信息，您可以使用度量标准规则和警报。
种不同的技术或样本表型 Bait genes 在这个例子中，我们有两个诱饵基因，PG和PSY1。...主要的变异来源是发育阶段、组织和重复样本。我通常会制作一个汇总表来指导我的下游分析： 发育阶段可以作为数值变量或定性变量进行分析。 现在我们了解了实验设计，接下来我们将确定实验中变异的主要驱动因素。...换句话说，在发育阶段和组织之间，哪个因素对实验中的变异贡献更大？这个问题的答案对于我们如何最有效地可视化数据至关重要。 获得实验全局视图的一个好方法是进行主成分分析（PCA）。...y轴（PC3）明显区分了种子和所有其他东西。 因此，在变异贡献方面，解剖方法 > 阶段 > 组织。我们将使用这些信息来指导下游的可视化。...为了最好地区分生物学变异和技术变异，我们应该对手收集和LM样本进行单独的基因共表达分析。 下面使用手收集的样本。
条件和循环一.条件语句###1.if(){ }如果(逻辑值，不是逻辑值向量)就{}(1)只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做 可以用于管理代码块i = -1if (i0,"+",ifelse(i循环...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F)}dplyr包中case_when简化ifelselibrary...(dplyr)# case_when() # 可用于将数据转换为分类因子df NA NAdf %>% mutate
它允许网络管理员通过远程方式收集设备的运行状态、性能数据和错误信息，以便进行故障排除和网络优化。在Linux系统中，我们可以安装、设置和使用SNMP来监控和管理服务器和网络设备。...本文将详细介绍在Linux中安装、设置和使用SNMP的步骤和方法。图片步骤一：安装SNMP在Linux系统中，我们首先需要安装SNMP软件包。具体的安装命令可能因您使用的Linux发行版而有所不同。...Linux系统中。...在大多数Linux发行版中，SNMP代理是作为一个系统服务运行的。您可以使用以下命令启动和管理SNMP代理的服务。...在实际操作中，您可能需要根据您的具体需求和环境进行适当的调整和配置。我们建议您参考官方文档和相关资源，以获取更详细和具体的信息。
在本文中，您将学习如何在Linux上安装dig命令和nslookup命令。 这些命令用于网络故障排除和收集有关域名的信息。...较新的Linux系统默认同时提供dig和nslookup实用程序。 但是，较旧的Linux系统可能没有。 两者捆绑在bind-utils包中。...让我们看看如何在Linux中安装DNS故障排除实用程序。...在CentOS/RHEL中安装dig＆nslookup 在Red Hat Linux/CentOS上，使用dnf命令安装dig和nslookup。...# dnf install bind-utils 成功安装后，请使用以下命令验证版本。
它允许网络管理员通过远程方式收集设备的运行状态、性能数据和错误信息，以便进行故障排除和网络优化。在Linux系统中，我们可以安装、设置和使用SNMP来监控和管理服务器和网络设备。...本文将详细介绍在Linux中安装、设置和使用SNMP的步骤和方法。 步骤一：安装SNMP 在Linux系统中，我们首先需要安装SNMP软件包。具体的安装命令可能因您使用的Linux发行版而有所不同。...在大多数Linux发行版中，SNMP代理是作为一个系统服务运行的。您可以使用以下命令启动和管理SNMP代理的服务。...在本文中，我们介绍了在Linux中安装SNMP软件包、配置SNMP代理和进行基本的SNMP测试的步骤和方法。同时，我们还提供了一些额外的配置和安全建议，以帮助您保护和优化您的SNMP环境。...在实际操作中，您可能需要根据您的具体需求和环境进行适当的调整和配置。我们建议您参考官方文档和相关资源，以获取更详细和具体的信息。
,然后赋值 添加列，下调的乘以10的原因属个人喜好，但我觉得很有用 library(dplyr) df mutate(df, regulation=test_p+test_up+10*test_down...，然后用dplyr包的case_when df$method4 case_when(df$regulation == 2 ~ "up", df$regulation...df$method6 case_when(test_p & test_up ~ "up", test_p & test_down ~ "down", !...(test_down|test_up) ~ "none") 第七种方法：逻辑判断转为数字1和0，然后用函数和for循环来标记 先写函数 my_regulation <- function(x){ if...(x==2){ print("up") }else if(x==11){ print("down") }else print("none") } #循环 method7
昨天公众号后台有人留言作图，示例图如下 image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现，这个是箱线图和热图的拼接，右侧的热图可以借助geom_point()函数实现，将点的形状改为正方块，数值按照正负来映射颜色...head(df) df1<-reshape2::melt(df,id.vars="Sample") head(df1) image.png 构造数据 library(dplyr) df1%>% mutate...(group_1 = case_when( value <= 0 ~ "A", TRUE ~ "B" ))%>% mutate(group_2=case_when( value..., value > 0.5 & value <= 0.7 ~ "(0.5,0.7]", value > 0.7 & value <= 1 ~ "(0.7,1]", ))%>% mutate...(value_1=case_when( value >= -1 & value < -0.7 ~ -0.8, value >= -0.7 & value < -0.5 ~ -0.6,
-1st- 前言 因为不是所有规划相关人员，都熟悉GIS软件，或者有必要熟悉GIS软件，所以可能我们得寻求另一种方法，去简单地、快速地处理和使用地理空间数据——所幸，我们可以通过Excel...本文做最简单的引入——处理和使用POI数据，也是结合之前的推文：POI数据获取脚本分享，希望这里分享的脚本有更大的受众。...，用于加载工作底图） III 其他 （非必须，如自己下载的卫星图，自己处理的地图，绘制的总平面等——用于自定义底图） 03 具体操作 打开数据表格——[插入]选项卡——三维地图——自动打开三维地图窗口...https://support.office.com/zh-cn/article/三维地图入门-6b56a50d-3c3e-4a9e-a527-eea62a387030） ---- 接下来来将一些[调试]中的关键点...I 坐标问题 理论上地图在无法使用通用的WGS84坐标系（规定吧），同一份数据对比ArcGIS中的WGS84（4326）和Excel中的WGS84、CJ-02（火星坐标系）的显示效果，可能WGS84（
在本教程中，我们将学习如何在 Django 项目中有效地管理和使用普通视图和 API 视图。我们将从基础概念开始，逐步深入，涵盖必要的配置、代码示例以及最佳实践。1....准备工作在开始之前，请确保你已经具备以下条件：Python 和 Django 环境已经安装和配置。对 Django 的基本理解，包括项目、应用、模型、视图和路由的概念。...设置项目和应用首先，创建一个 Django 项目和一个应用（或使用现有的应用）。这里假设我们的项目名为 myproject，应用名为 myapp1。...我们将使用 Django REST Framework 来简化 API 视图的创建和管理。...确保静态文件加载正常，例如在模板中使用 {% static %} 标签引用静态文件。8. 总结通过本教程，你学习了如何在 Django 项目中同时使用普通视图和 API 视图。
如何在jupyter中同时使用python2和3？...由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook，所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。...activate py3（py3即之前Python3安装目录文件夹的名字）命令之后，再使用python即可切换至Python3。...这个时候在Jupyter Notebook中其实已经存在了python2和python3两个内核，但是否可用未测试。...网上有教程说，必须激活Jupyter Notebook的内核（ipykernel），这2个版本才可以使用，于是使用官方文档（ http://ipython.readthedocs.io/en/stable
本文章用于指导你如何在 Discourse 中配置使用 GitHub 的用户名进行登录。...GitHub 登录的时候看到你网站使用的 logo 了。...Client ID 和Client Secret 的参数。...你需要将这 2 个参数的内容返回到你的 Discourse 站点中，然后分别输入 github_client_id 和 github_client_secret 字段。...当你完成上面的操作后，你的站点应该就可以使用 GitHub 来进行登录了。 通过前端来校验登录的配置已经成功了。
s 和 display 命令可以和物理卷(pv)、卷组(vg)以及逻辑卷(lv)一起使用，是一个找出当前设置的好起点。 display 命令会格式化输出信息，因此比 s 命令更易于理解。...对每个命令你会看到名称和 pv/vg 的路径，它还会给出空闲和已使用空间的信息。 最重要的信息是 PV 名称和 VG 名称。...创建物理卷 我们会从一个全新的没有任何分区和信息的硬盘开始。首先找出你将要使用的磁盘。...或者如果你有一个不使用的硬盘，你可以从卷组中移除它使得逻辑卷变小。 这里有三个用于使物理卷、卷组和逻辑卷变大或变小的基础工具。...生成一个备份的时候，任何需要添加到逻辑卷的新信息会如往常一样写入磁盘，但会跟踪更改使得原始快照永远不会损毁。
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...mutate(across(gum_rot_d6:fit_for_duty_d6, parse_number)) %>% # 将数据从宽格式转换为长格式 pivot_longer(gum_rot_d6...: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(...( # 根据治疗案例计算 x 坐标 x = case_when( treat_case == 1 ~ list(c(as.numeric(symptom), as.numeric...as.numeric(symptom), as.numeric(symptom) + 1, as.numeric(symptom) + 1))), # 根据治疗案例计算 y 坐标 y = case_when
set_colnames(c("ID","name","value")) p1 % filter(name %in% c("J043V6","J035V8","J009V6")) %>% mutate...(p_value=case_when(value % drop_na() %>% mutate(group=case_when(value < -0.5 ~ "latter...color=value,size=value))+ coord_cartesian(clip = "off") + # 关闭坐标轴裁剪 labs(x=NULL,y=NULL)+ # 移除x和y...scale_color_gradient2(mid="#FBFEF9",low="#0C6291",high="#A63446") + # 设置填充颜色 theme_test()+ # 使用
转换列：基础部分 您可以使用mutate（）函数创建新列。 mutate中的选项几乎是无穷无尽的：你可以对普通向量做任何事情，可以在mutate（）函数内完成。...mutate中的任何内容都可以是新列（通过赋予mutate新的列名），或者可以替换当前列（通过保持相同的列名）。 最简单的选项之一是基于其他列中的值的计算。...在这些情况下，我们必须在给出round（）指令之前添加列需要为数字的条件，这可以使用mutate_if来完成。 通过使用mutate_if（），我们在管道中需要两个参数： 首先，它需要有关列的信息。...如果我想在几分钟内完成，我可以使用mutate_at（）并将包含列的所有'sleep'包装在vars（）中。 其次，我在飞行中创建一个函数，将每个值乘以60。...如果要添加另一个数据框的信息，可以使用dplyr中的连接函数。
由于一个知识星球的小伙伴急需学习如何从 PDF 文档中提取表格，所以先插这个课，「使用 R 语言处理 netCDF 数据」系列的课程下次再发新的哈。...本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO（世界卫生组织）的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。... 标签的 href 属性，然后过滤出链接中含 .pdf 的，最后再用一个循环下载所有的 PDF 文件即可。...包，因此在使用这个包之前你需要在电脑上安装 Java 和在 R 里面安装 rJava 包。...(Reporting_Country_Territory_Area = case_when( Reporting_Country_Territory_Area == "(Commonwealth
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