开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在tibble列中找到最长的重复序列(后续问题)？

在tibble列中找到最长的重复序列可以通过以下步骤实现：

首先，我们需要将tibble列转换为向量，以便进行操作。可以使用pull()函数将列提取为向量。例如，假设要操作的列名为"column_name"，可以使用以下代码提取该列：

vector <- pull(tibble, column_name)

接下来，我们可以使用循环或递归的方式来查找最长的重复序列。以下是一种基本的实现方式：

longest_sequence <- NULL
current_sequence <- NULL

for (i in 1:length(vector)) {
  if (i == 1 || vector[i] == vector[i-1]) {
    current_sequence <- c(current_sequence, vector[i])
  } else {
    if (length(current_sequence) > length(longest_sequence)) {
      longest_sequence <- current_sequence
    }
    current_sequence <- vector[i]
  }
}

if (length(current_sequence) > length(longest_sequence)) {
  longest_sequence <- current_sequence
}

在上述代码中，我们使用一个循环来遍历向量。如果当前元素与前一个元素相同，则将其添加到当前序列中。如果不同，则将当前序列与最长序列进行比较，并更新最长序列。最后，返回最长序列。

最后，我们可以将最长序列打印出来或进行其他操作。例如，可以使用以下代码将最长序列打印出来：

print(longest_sequence)

这样就可以在tibble列中找到最长的重复序列了。

请注意，以上代码仅为示例，具体实现可能因数据结构和需求而有所不同。另外，关于tibble、R语言的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云提供的R语言开发环境产品：腾讯云云函数（SCF）。

相关搜索:如何在Dataframe中找到最长的NaNs序列？如何在mySQL DB的某些列中找到中断的序列？如何在字符串中找到最长的重复相邻值并将它们括起来如何在要建立索引的表的列中找到重复的值？如何在BigQuery中的列中创建重复编号序列如何在字符串中找到至少重复一次的最大序列？如何在pandas列/序列中找到与输入数字最接近的值？R:如何在不同的列中找到重复值的三元组？如何在scala中为spark dataframe添加序列号重复的列？如何在数据集中找到重复的名称并将它们放在单独的列中？如何在Python中找到多列中重复行的最大绝对值并显示其行和列索引如何在Python中从多列的行组中找到2个最大值，并显示其无重复的行和列索引

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R数据科学|3.3课后习题

《R数据科学》是一本很好的R学习教材，小编学习过程中，把作业题做了一下，今天给出第三章3.3[1]习题解答，仅供参考。如有误，可留言。问题一如何使用arrange()将缺失值排在最前面？...解答要将NA值放在首位，我们可以添加一个指示符，指示该列是否缺少值。然后根据缺少的指示符列和感兴趣的列进行排序。例如，要按出发时间dep_time升序排序，但NA值需要放在前面，运行以下操作。...对flights排序以找出延误时间最长的航班。...解答延误时间最长 arrange(flights, desc(dep_delay)) #> # A tibble: 336,776 x 19 #> year month day dep_time...哪个航班的飞行时间最长？

2.3K2 0

（六）算法基础——动态规划

看起来这个代码没什么问题，但如果数据过大，就会超时，原因是什么呢？我们来看看！当我们看这个图的时候，就大概知道了，答案是重复计算。有一些数据被重复计算了，导致时间复杂度达到了2^n。...例题最长上升子序列题目一个数的序列ai，当a1 的时候，我们称这个序列是上升的。...比如，对于序列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8)，有它的一些上升子序列，如(1, 7), (3, 4, 8)等等。这些子序列中最长的长度是4，比如子序列(1, 3, 5, 8)....第二行给出序列中的N个整数，这些整数的取值范围都在0到10000。输出要求最长上升子序列的长度。...：子序列中的每个字符都能在两个原串中找到，而且每个字符的先后顺序和原串中的先后顺序一致。

2402 0

R数据科学|3.5内容介绍及习题解答

上节我们对选择现有的列进行了介绍与习题解答，现在对数据框添加新列进行介绍，这里使用mutate()函数，注意：mutate()总是将新列添加在数据集的最后。...偏移函数：lead()和lag()函数它们可以返回一个序列的领先值和滞后值。它们可以计算出序列的移动差值（如）或发现序列何时发生了变化（）。它们与group_by()组合使用时特别有用。...= 如果需要进行一系列复杂的逻辑运算，那么最好将中间结果保存在新变量中，这样就可以检查是否每一步都符合预期。排秩 min_rank()可以完成最常用的排秩任务（如第一、第二、第三、第四）。...如何解决这个问题？解答预想结果：air_time是到达时间(arr_time)和出发时间(dep_time)之间的差值。...= 0)) > [1] 1236 问题四使用排秩函数找出 10 个延误时间最长的航班。如何处理名次相同的情况？仔细阅读min_rank() 的帮助文件。

2.6K5 0

R 机器学习预测时间序列模型

机器学习在时间序列数据上应用随着疫情的变化，急性传染病数据经常会随时间变化，我们通过对每天传染病的记录，就形成了时间序列数据，周期可以是天，周，月，年。...如XGBoost，GLMnet，Stan，Random Forest等改进传统时间序列模型。...如arima_boost（），prophet_boost（） 1.数据我们选取bike_sharing_daily时间序列数据集，其中包括自行车每日的使用数据。...这里只需要日期与当日的使用量“date” and “value”。然后可以简单绘制一下。注意这里的时间序列是tibble格式。...该过程使用“日期”列创建了我要建模的45个新的列。这些列包含了时间序列的详细信息及傅立叶变化的数据。

9493 0

程序员必须掌握的算法

图算法（1）最短路径算法：在图中找到两个节点之间的最短路径，如 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法。...（2）最小生成树算法：在连通图中找到一棵包含所有节点的树，并且所有边的权值之和最小，如 Prim 算法和 Kruskal 算法。...（3）拓扑排序算法：在有向无环图中找到一种线性顺序，使得每个节点的前驱节点按照该顺序出现在它的前面，如 Kahn 算法和 topological-sort 函数。...（4）强连通分量算法：在有向图中找到强连通分量的个数及它们之间的关系，如 Tarjan 算法和 Kosaraju 算法。 4. 动态规划算法动态规划是一种通过将问题分解为子问题来解决问题的方法。...（3）最长公共子序列：给定两个序列，找到它们的最长公共子序列。可以使用动态规划进行求解。这些算法是程序员必须掌握的基本算法。当然还有许多其他的算法也很重要，比如分治算法、回溯算法等等。

1711 0

NumPy能力大评估：这里有70道测试题

如何在多维数组中找到一维的第二最大值？难度：L2 问题：在 species setosa 的 petallength 列中找到第二最大值。...如何在 NumPy 数组中找到最频繁出现的值？难度：L1 问题：在 iris 数据集中找到 petallength（第三列）中最频繁出现的值。...如何在 NumPy 数组中找到重复条目？难度：L3 问题：在给定的 NumPy 数组中找到重复条目（从第二次出现开始），并将其标记为 True。第一次出现的条目需要标记为 False。...如何在数组中找出某个项的第 n 个重复索引？难度：L2 问题：找到数组 x 中数字 1 的第 5 个重复索引。...如何在不规则 NumPy 日期序列中填充缺失日期？难度：L3 问题：给定一个非连续日期序列的数组，通过填充缺失的日期，使其变成连续的日期序列。

6.7K6 0

NumPy能力大评估：这里有70道测试题

如何在多维数组中找到一维的第二最大值？难度：L2 问题：在 species setosa 的 petallength 列中找到第二最大值。...如何在 NumPy 数组中找到最频繁出现的值？难度：L1 问题：在 iris 数据集中找到 petallength（第三列）中最频繁出现的值。...如何在 NumPy 数组中找到重复条目？难度：L3 问题：在给定的 NumPy 数组中找到重复条目（从第二次出现开始），并将其标记为 True。第一次出现的条目需要标记为 False。...如何在数组中找出某个项的第 n 个重复索引？难度：L2 问题：找到数组 x 中数字 1 的第 5 个重复索引。...如何在不规则 NumPy 日期序列中填充缺失日期？难度：L3 问题：给定一个非连续日期序列的数组，通过填充缺失的日期，使其变成连续的日期序列。

5.7K1 0

70道NumPy 测试题

如何在多维数组中找到一维的第二最大值？难度：L2 问题：在 species setosa 的 petallength 列中找到第二最大值。...如何在 NumPy 数组中找到最频繁出现的值？难度：L1 问题：在 iris 数据集中找到 petallength（第三列）中最频繁出现的值。...如何在 NumPy 数组中找到重复条目？难度：L3 问题：在给定的 NumPy 数组中找到重复条目（从第二次出现开始），并将其标记为 True。第一次出现的条目需要标记为 False。...如何在数组中找出某个项的第 n 个重复索引？难度：L2 问题：找到数组 x 中数字 1 的第 5 个重复索引。...如何在不规则 NumPy 日期序列中填充缺失日期？难度：L3 问题：给定一个非连续日期序列的数组，通过填充缺失的日期，使其变成连续的日期序列。

6.4K1 0

70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

答案： 44.如何按列排序二维数组？难度：2 问题：根据sepallength列对iris数据集进行排序。答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？...难度：3 问题：针对给定的二维numpy数组计算每行的min-max。答案： 58.如何在numpy数组中找到重复的记录？...难度：3 问题：在给定的numpy数组中找到重复的条目（从第2个起），并将它们标记为True。第一次出现应该是False。输出：答案： 59.如何找到numpy中的分组平均值？...输入：答案： 63.如何在一维数组中找到所有局部最大值（或峰值）？难度：4 问题：在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。...通过填补缺失的日期，使其成为连续的日期序列。输入：答案： 70.如何在给定一个一维数组中创建步长？

20.7K4 2

16. R编程（二：基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表）

矩阵最长使用的可视化方式便是热图。...如找出所有带有rings 的planet。空着的列或行就表示全选。...另外，tibble类型允许其中的列是列表类型，这样，该列的每个元素就可以是复杂类型，比如建模结果（列表），元素之间可以保存不等长的值。...如： tibble(x = 1:3, y = list(1, 1:2, 1:3)) ## # A tibble: 3 x 2 ## x y ## <list...nrow=3) #1.统计iris最后一列有哪几个重复值，分别重复了多少次 table(iris[,ncol(iris)]) #2.提取iris的前4列，并转换为矩阵，赋值给test。

2.8K2 0

35. R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中产生缺失值。...2.3 distinct 用来去除重复行，有时我们希望得到一个或若干个变量组合的所有不同值。...，向列号一样的切片操作： d.class %>% select(age:weight) %>% head(n=3) %>% knitr::kable() 参数中前面写负号表示扣除，如： d.class...", "type"), values_from = "count" ) %>% knitr::kable() 长宽混合转换有时候，需要将数据框先转换为宽列表，再转换回长列表，比如：这个数据的问题是...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。

10.9K3 0

R数据科学-2（tidyr）

R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。今天就介绍以下在数据清洗工作时，经常会遇到三个问题： `1....宽数据变成长数据（ggplot画图常用）长数据变成宽数据根据值生成重复列数据 ` 这些都是为数据画图，或者分析做准备工作。...有时候会碰到，需要新增一列是重复该变量的多少次，如上述例子中，上海id=1的有2个，然后重复shanghai2次，5次，3次，形成新增一列。

9712 0

最喜欢dp动态规划的一次(暑期刷题)

前言所有的问题可能不止一种方法，但是由于是dp专题，只会讲述dp解题的方法。如果需要别的算法可以看看后续的更新。...答案并不只是单纯的数字相加，因为26个字母可能在计算的过程中有重复的字母为结尾，这样的话会多算很多，所以这种情况还是需要注意一下的。怎么解决重复问题？...题目链接在这题目概念解析：最长的递增子序列顾名思义，在这段数组中找到一个最长的递增子序列，同时这里的子序列没必要是连续的，这也很重要。...一个大问题可以分解为两个小问题。问题一：找到最长子序列。问题二：找到最长子序列个数。解题过程：由于长度和个数的不确定性，我们需要两个数组和一个变量来帮助我们。...所以还需要单独的变量来记录最长的长度和个数。 retcount表示的是问题答案，最长递增序列的个数。retlen表示最长子序列的长度。

951 0

R数据科学|第七章内容介绍

通过tibble()函数使用一个向量来创建新 tibble。tibble() 会自动重复长度为 1 的输入，并可以使用刚刚创建的新变量。...例如，列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。要想引用这样的变量，需要使用反引号将它们括起来。...` `2000` #> #> 1 smile space number 使用tribble()函数：tribble() 是定制化的，可以对数据按行进行编码：列标题由公式...> #> 1 a 2 3.6 #> 2 b 1 8.5 对比tibble与data.frame 使用方法 tibble data.frame 打印 tibble只显示前 10 行结果，并且列也是适合屏幕的...取子集提取方式相同，但tibble 更严格：它不能进行部分匹配，如果想要访问的列不存在，它会生成一条警告信息。 [[ 可以按名称或位置提取变量；$ 只能按名称提取变量。

1.1K3 0

盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作

从数据转换和可视化开始，容易看到成果，保持学习的动力。之前的推文讲了一些生信常见图形的绘制（后续会一直补充），现在开始主要依据《R数据科学》一书逐渐介绍数据分析的过程。...此时可以基于变量名，使用select() 函数快速生成一个有用的变量子集。二以列之名 2.1 选择对应名称列使用select()直接选择列名称所对应的列。...2.2 选择若干连序列使用start_col:end_col语法选择若干的连续列。...1）starts_with()选择以“XX”开头的所有列 msleep %>% select(name, starts_with("sleep")) %>% head(2) # A tibble:...3.3 选择唯一值数目符合条件的列结合 n_distinct()选择具有不少于20个不同答案的列。

1.3K2 0

R数据科学整洁之道：使用 tibble 实现简单数据框

tibble() 会自动重复长度为 1 的输入，并可以使用刚刚创建的新变量，如下所示： library(tidyverse) tibble( x = 1:5, y = 1, z = x ^ 2...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如，列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...打印 tibble 的打印方法进行了优化，只显示前 10 行结果，并且列也是适合屏幕的，这种方式非常适合大数据集。...，如果想要访问的列不存在，它会生成一条警告信息。...tibble 不能进行部分匹配，如果想要访问的列不存在，它会生成一条警告信息。 tibble 打印时更美观。

1.9K1 0

R语言第二章数据处理③删除重复数据目录总结

R语言第二章数据处理③删除重复数据 ================================================ 这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。...主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...如果存在重复行，则仅保留第一行。它是R base函数unique（）的高效版本。...根据所有列删除重复的行（完全一样的观测值）： my_data %>% distinct() 根据特定列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, .keep_all...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量

10K2 1

R语言第二章数据处理⑦dplyr包（2）列处理目录列名

按逻辑表达式选择列实际上，select_if允许您根据任何逻辑函数进行选择，而不仅仅基于数据类型。例如，可以选择平均值大于500的所有列。...为避免错误，您还必须仅选择数字列，您可以提前执行此操作以获得更简单的语法，也可以在同一行中执行。...n_distinct（），它计算可以在列中找到的不同值的数量。...您可以使用select（）函数（见下文）重新排序列。...如果你只是想将几列移到前面，你可以在之后使用everything（）这将简便地添加所有剩余的列。

1.8K4 0

「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...本文是第一篇，介绍的是「列式计算」，后续还会有一篇介绍按行处理数据。...所以 across() 会计算它的标准差，3（常量）的标准差是 NA，你可以最后计算 n() 来解决这个问题： df %>% summarise(across(where(is.numeric)...令人失望的是，我们没有早点发现 across()，而是经历了几个错误的尝试（首先没有意识到这是一个常见的问题，然后是使用_each()函数，最后是使用_if()/_at()/_all()函数）。...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。你如何转移已经存在的代码？

2.4K1 0

如何以超高的效率完成序列聚类、去冗余和跨数据库比较？

在生物信息学领域，海量的基因组、转录组或蛋白质组数据往往伴随着大量重复序列。这些冗余数据不仅占用存储空间，还会显著增加后续分析的复杂度，拖慢后续分析的速度。如何高效去除冗余、保留关键信息？...由Weizhong Li团队开发的CD-HIT工具（Cluster Database at High Identity with Tolerance）正是解决这一问题的“神器”，它能以超高的效率完成序列聚类...在病毒溯源分析中，可快速识别新发现病毒株与已知毒株的相似性区域。 -适合研究基因组重复区域、识别跨物种保守序列等。...技术亮点：采用“贪婪增量算法”，先按序列长度排序，用最长序列作为初始代表，后续序列只需与已有代表序列比对，避免全库两两比对的计算灾难。核心工作原理 1. 贪婪算法：从最长序列开始建立"家族" 2....去除低质量或重复的转录本，提升后续注释效率。 • 宏基因组分析：使用cd-hit-est进行聚类，简化微生物群落数据，聚焦核心物种。 • 基因组去冗余：构建非冗余基因组数据库，减少重复序列干扰。

760 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭