我的习惯是自己找到了解决方案，就记录到博客中，这样别人遇到这种问题就能解决了。 所以，别人搜到了我写的东西，觉得很有帮助，无它，只是坑爬的多了，就有了经验。...Excel格式的xls或者xlsx格式的文件 测序公司给的是xls或者xlsx格式的数据，数据的格式如下： 第一列是ID 第二列是染色体 第三列是物理位置 第四列是Ref 第五列以后是每个个体的具体分型...这里，每一行是一个SNP，每一列是一个样本。...map有43251行，也就是有43251个SNP，ped比map多六列，因为第七列才是SNP的数据，结果没有什么问题。...当然，如果有几万个snp，就不方便处理了。 思路： 将其读取到R中 转置 保存到本地 然后通过grep，去掉相关的行 然后再读到R中，再进行处理。 报错总结 数据有空行，有缺失，有indel。
通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...答案是：没有最好的方式。或者说，最好的方式只有一个，预防缺失，尽量不要缺失。” 1 直接删除法 在缺失数很少且数据量很大的时候，直接删除法的效率很高，而且通常对结果的影响不会太大。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时，把缺失值单独作为新的一类。 在性别中，只有男和女两类，虚拟变量的话以女性为0，男性为1。如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用...，得到结果如下，与Python不同的是，R中的数据框合并的原则是不返回含有缺失值的行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2 9 2 b 1 10...（若输入多列则检测是否存在行的多列组合方式中有无满足重复的行），并返回对应每一列的逻辑型变量。...需要删除的行,!需要删除的列] 上面的duplicated(df)已经提取出df的所有重复行的逻辑型标号，因此只需要在删除方法里设置删除的标号为duplicated(df)的返回值即可： > df[!...的数据框，这时如果直接进行数据框内的运算，因为NA的干扰，最后的结果往往也是NA，好在R对大部分整体数值运算都有参数na.rm来控制，TRUE时会自动跳过含有NA的计算部分： > a <- c(1,2,4,3
如果受试者的SBP超过1400 mmHg，则显然是异常值。可能是记录错误，实际SBP较可能是140.0 mmHg。 有时离群值是一个相对的概念，与我们的临床研究数据的收集环境有关。...当我们对数据不确定时，最好的解决方案是检查原始数据记录。 下面我将介绍几个常用的函数来识别数据集中的异常值。假设我们收集了1000个受试者的身高。...在统计软件包中，一些函数（如Logistic回归）可能会自动删除丢失的数据。如果只有少量的不完全观测，那么这种处理就不会有太大问题。...最右边的一列显示了特定缺失模式中缺失变量的数目。例如，如果第一行中没有缺失值，则显示为“0”。最后一行计算每个变量缺失值的数量。...左图是缺失值比例直方图。从下图中可以看出Ozone和Solar. R有缺失值，其中Ozone的缺失值比率超过20%。右图反映了缺失值的模式，红色表示没有删除，蓝色表示删除。
缺省参数 nan 将元素只为None 则显示为缺省参数NaN # 读取数据 file = '....数据是从第13行开始的 usecols 就是获取下标为6，7列 的内容 unpack=True： 读取的内容是否分开显示，默认为False False返回一个大列表， 如果为True 必须多个参数接收数据...即删除 # how='all' 行或列只要存在就删除 axis=0 按行删除 axis=1 按列删除 # 将内容转为DataFrame 类型 data = pd.DataFrame(data) #...)占用，可以先读取，获取 行和列，如果没有头标签，再设置names标签 其他参数： 文件读取部分数据 skiprows=2 跳过前2行 skiprows=[2] 跳过下标为2的那一行 下标从0...,r'\$'],[np.nan,'NA'],regex=True)#用np.nan替换？用 NA替换$符号 # df.replace(regex={r'\?'
：unit 6.4 将一列分离为多列：separat 正 文 先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集...例如：引用第一行数据，引用第一列数据，引用第一行第一列的数据。...，其中因数据过长，使用head()函数取前5个数字 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据 > iris[1:5,1:3] Sepal.Length.../缺失值行 删除缺失值行：na.omit() > df NA,7:10),nrow=5) > df [,1] [,2] [1,] 1 NA [2,]...key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <- data.frame(person=c('Alex
# pandas删除一列 # df.drop('length').show() # 删除一列 color_df=color_df.drop('length') # 删除多列 df2 = df.drop...df2 = spark_df.dropna() df2.show() # 3.或者 spark_df=spark_df.na.drop() 另外，如果col1为空则用col2填补，否则返回col1。...({'salary':mean_salary}) # 3.如果一行至少2个缺失值才删除该行 final_data.na.drop(thresh=2).show() # 4.填充缺失值 # 对所有列用同一个值填充缺失值...df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同的列用不同的值填充 df1.na.fill({'LastName':'--', 'Dob':'unknown'}).show(...df1.dropDuplicates().show() # 只要某一列有重复值，则去重 df1.dropDuplicates(subset=['FirstName']).show() # pandas
如果指定该参数，则sep参数失效。 表头 header 支持 int, list of int，第几行是表头，默认会自动推断，会把第一行作为表头。...如果有多列解析成一个列，自动会合并到新解析的列，去掉此列，如果设置为 True 则会保留。...如果为“推断 infer”，则如果filepath_or_buffer是分别以“ .gz”，“。bz2”，“。...如果在一行的开头找到该行，则将完全忽略该行。 此参数必须是单个字符。...如果为False，则这些“坏行”将从返回的DataFrame中删除。 请参阅下面的坏行。
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。 长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...：可以指定哪些列聚到一列中 na.rm：是否删除缺失值 将示例数据集转成长数据： longdata <- gather(widedata, variable, value) longdata variable...三 多列合并为一列 unite(data, col, … , sep = " ") data::表示数据框, col:表示合并后的列名称, … :表示需要合并的若干变量, sep: = " "用于指定分隔符...person, grade, score, sep= "-") wideunite information 1 A-5-89 2 B-6-98 3 C-4-90 四 一列分离为多列..." 用于指定分隔符 remove：是否删除被分割的列 用separate函数将上面的wideunite数据框还原: widesep <- separate(wideunite, information
# R中head和tail默认是6行，可以指定数字 tail(df,5) 17 数据修改 题目：删除最后一行数据 难度：⭐ R解法 df[-dim(df)[1],] # 等价于 df %>% filter...R解法 df %>% ggplot(aes(salary)) + geom_density() + xlim(c(0,70000)) 34 数据删除 题目：删除最后一列categories...R解法 #换手率这一列属性为chr，需要先强转数值型 #如果转换失败会变成NA，判断即可 df[is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),] 63 异常值处理 题目：打印所有换手率为...R解法 rownames(df) <- NULL # 如果是tibble则索引始终是按顺序 备注 有时我们修改数据会导致索引混乱 65 异常值处理 题目：删除所有换手率为非数字的行 难度：⭐⭐⭐...R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法 #如果文件特别大又不想全部再选指定列可以用如下办法 #基本思想先读取较少的数据获取列名 #给目标列以外的列打上NULL导致第二次读取文件时
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史，培养了一波又一波优秀的生信人才。前面提到R语言授课时的超纲练习题，已经分享过两位优秀学员的答案。...系统学习＋主动探索，是最舒适的入门学习方式！...FALSE则说明有不对应情况 dim(exp) #过滤前探针数 exp <- exp[exp$X %in% soft$ID,] dim(exp) #过滤后探针数 3.删除重复的基因名，整理表达矩阵 方法...select(c(GeneName,2:7)) %>% #·增加一列，内容为每一行的平均数 mutate(rowMean =rowMeans(.[,-1])) %>% #把表达量的平均值按从大到小排序...如果含有NA值 data_NA <- data # Create data containing NAs data_NA
} review <- lapply(completepath, read.txt) #如果程序警告，这里可能是部分文件最后一行没有换行导致，不用担心。...去除原理就是导入停用词列表，是一列chr[1:n]的格式； 先与情感词典匹配，在停用词库去掉情感词典中的单词，以免删除了很多情感词，构造新的停用词； 再与源序列匹配，在原序列中去掉停用词。...回忆一下，缺失值查找函数，A[na.is(x)],也是生成布尔向量。 详细见2.3的停用词删除的用法。...is.na(testterm$weight), ] head(testterm) 代码解读：join，以term进行左关联合并，在A表中，会多出来weigh的一列，但是会出现（1,NA,2，3，NA）...，一些没有匹配到的NA， 用[is.na(testterm$weight),]来进行删除。
正则表达式例子：‘\r\t‘ delimiter : str, default None 定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效） delim_whitespace : boolean,...注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。...squeeze : boolean, default False 如果文件值包含一列，则返回一个Series prefix : str, default None 在没有列标题时，给列添加前缀。...keep_date_col : boolean, default False 如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。...如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。
正则表达式例子：'\r\t' delimiter : str, default None 定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效） delim_whitespace : boolean,...注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。...squeeze : boolean, default False 如果文件值包含一列，则返回一个Series prefix : str, default None 在没有列标题时，给列添加前缀。...keep_date_col : boolean, default False 如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。...如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。
包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...； sep2 分隔符内再分隔的分隔符，功能还没有应用； nrow 读取的行数，默认-l全部，nrow=0仅仅返回列名； header 第一行是否是列名； na.strings...是否交互和报告运行时间； autostart 机器可读这个区域任何行号，默认1L,如果这行是空，就读下一行; skip 跳过读取的行数，为1则从第二行开始读，设置了这个选项，就会自动忽略...然后内部再用字符分开； eol 行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na 值的表示，默认""； dec 小数点的表示，默认"...=NA，不匹配的返回y的NA,如果nomatch=0,则跳过该列，设置mult="first“，mult=”last"则最后返回x一样的行数； verbose 当时TRUE的时候，工作台交互
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...最后一行表示各个变量缺失的样本数合计。 程序包VIM提供了在R中探索数据缺失情况的新工具，实现缺失模式的可视化 > library(VIM) > aggr(data) ?...3.3.3处理缺失数据 (1)删除缺失样本 过滤掉缺失样本是最简单的方式，其前提是缺失数据的比例较少，而且缺失数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大。...R可以使用complete.cases()指令选取完整的记录，有缺失值的行则删去不要。...is.na(salary),] > dim(data2) [1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data
包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...； sep2，分隔符内再分隔的分隔符，功能还没有应用； nrow，读取的行数，默认-l全部，nrow=0仅仅返回列名； header第一行是否是列名； na.strings,对NA的解释； file...，就读下一行; skip跳过读取的行数，为1则从第二行开始读，设置了这个选项，就会自动忽略autostart选项，也可以是一个字符,skip="string",那么会从包含该字符的行开始读； select...，默认TRUE，删除结尾空白符，如果FALSE,只取掉header的结尾空白符； fill,默认FALSE，如果TRUE，不等长的区域可以自动填上，利于文件顺利读入； blank.lines.skip...； eol，行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na值的表示，默认""； dec，小数点的表示，默认"
1、识别缺失数据： R语言中，NA代表缺失值，NaN代表不可能值，Inf和-Inf代表正无穷和负无穷。推荐使用is.na，is.nan，is.finite，is.infinite4个函数去处理。...，1则表示有缺失值。...第一行给出了没有缺失值的数目（共多少行）。 第一列表示各缺失值的模式。 最后一行给出了每个变量的缺失值数目。 最后一列给出了变量的数目（这些变量存在缺失值）。...缺失值处理 行删除法：数据集中含有缺失值的行都会被删除，一般假定缺失数据是完全随机产生的，并且缺失值只是很少一部分，对结果不会造成大的影响。即：要有足够的样本量，并且删除缺失值后不会有大的偏差！...行删除的函数有na.omit()和complete.case() 删除含有缺失值的行 newdatana.omit(a) newdata<-a[complete.cases(a),] 删除含有缺失值的列
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