生信技能树学习之数据结构--矩阵、列表 矩阵matrix 二维，只允许一种数据类型 列表。...可装万物，没有列与列的区别， 矩阵和列表 矩阵的来源 # 1.由数值型数据框转换 m1 = as.matrix(iris[,1:4]) # 2.由向量改变维度而来 m2 = matrix(rnorm...> t(m) #转置 [,1] [,2] [,3] a 1 2 3 b 4 5 6 c 7 8 9 as.data.frame(m) #转换为数据框,...，列表的元素可以包罗万象，什么数据结构都可以 ### 补充：元素的名字 scores = c(100,59,73,95,45) names(scores) = c("jimmy","nicker","...，每个取值重复了多少次 iris[,ncol(iris)] table(iris[,ncol(iris)]) table(iris$Species) #2.提取iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给
将这些元素筛选出来#提示：%in%length(g %in% s) # 错误，因为%in%产生的逻辑值中，T和F都存在，所以都会被计算个数，相当于length计算的是逻辑值的个数g[g %in% s]#...data.frame 每列只有一种数据类型list列表：可以装的下一切（数据，向量，矩阵，数据框）数据框 新建新建数据框data.frame()读取数据框 read.csv()> df1 数据框1，数据框2，by = “共同列的名字”) (有一个相同列的名字)merge(数据框1，数据框2，by.x = “x列的名字”, by.y = “y列的名字”) （没有相同的列的名字...t()转置（将行和列互转，要先给列改名，不然转置没有区别> colnames(m) m a b c[1,] 1 4 7...9转换为数据框 m = as.data.frame()可以用class来判断是否转换成功list列表 新建> x <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3), +
class3数据框、矩阵和列表向量-一维：表格—二维 ：matrix 矩阵-二维，只允许一种数据类型；data.frame数据框-二维，每列只允许一种数据类型。...list列表：可装万物 向量 矩阵 数据框 数字 列表 。用class可以判断是矩阵或数据框，还可以用is族函数来判断。...mm[2,]m[,1]m[2,3]m[2:3,1:2]mt(m):转置 行变列m换为数据框 必须要赋值矩阵画热图： pheatmap::pheatmap(m)...(1:9, nrow = 3), m2 = matrix(2:9, nrow = 2))l列表的下一级也叫元素。...iris最后一列有哪几个取值，每个取值重复了多少次iris[,ncol(iris)]table(iris$Species)# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。
Day3正式内容-数据框、矩阵和列表 Vector向量-一维；表格-二维 matrix矩阵：只允许一种数据类型 data.frame数据框：每列只允许一种数据类型，每列单独提取出来是一个向量 list列表...6 9 思考一下数据转化代码和输出结果的区别 m矩阵转变数据框后查看m的数据类型 t(m)#给矩阵转置，行变为列，列变为行 ## [,1] [,2] [,3] ## a 1 2 3...## b 4 5 6 ## c 7 8 9 as.data.frame(m)#将矩阵m转换为数据框 ## a b c ## 1 1 4 7 ## 2 2 5 8...## 3 3 6 9 is.data.frame(m) ## [1] FALSE m矩阵转变数据框后赋值给aa后查看aa的数据类型 t(m)#给矩阵转置，行变为列，列变为行 ## [,1] [,2...] [,3] ## a 1 2 3 ## b 4 5 6 ## c 7 8 9 aa 将矩阵m转换为数据框
) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...] 4 > complete.cases(x) [1] TRUE TRUE FALSE TRUE > x[complete.cases(x),] [1] 1 2 4 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值...14、数据管理相关 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 length...cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数 18、数组相关 array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵...lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：
),] rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有” test 图片 library(dplyr) arrange(test, Sepal.Length) #按照一列的顺序将所有数据框从小到大排序...，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...() %>% #将表达矩阵转换为数据框 rownames_to_column() %>% #将行名变成一列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each...) ##对test数据框的每一行求和 图片 图片 ### 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 <- list(x = 36:
： x_split <- strsplit(x_line, "\t") 每个向量会被按照指定符号切割，每个向量会被转换为列表对象，列表中的元素为按照换行符拆开的一个个元素。...接着我们需要将该列表元素再进行一些处理： names(x_split) 将每个列表的第一个元素，...也就是通路名，作为列表名 x_split 列表中的前两个元素 # 这里 "[" 方法可以理解为 function(x) x[-...HALLMARK_MITOTIC_SPINDLE" [5] "HALLMARK_WNT_BETA_CATENIN_SIGNALING" [6] "HALLMARK_TGF_BETA_SIGNALING" 纯文本-> 数据框...，一定要小心使用cbind 连接，因为不等长的连接会自动删除那些过长的列表中的元素（木桶中最短的那根板）
在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...如果同时具有数字和字符列，则尝试对数据进行舍入将导致错误。...（两个level） ifelse（）语句可用于将数字列转换为离散列。...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。...NA 函数na_if（）将特定值转换为NA。
数据框属性 dim(df1) 数据框属性，返回行数列数 nrow(df1) 数据框行数 ncol(df1) 数据框列数 rownames(df1) 数据框行名...ncol(df1) 知道了行数就方便取最后一列：df1【,ncol(df1)】 这样子方便代码复用。 如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...","r2","r3","r4") 修改行名 d.只修改某一行/列的名 colnames(df1)【2】 = "CHANGE" 将第二列的名字改为CHANGE e.两个数据框的连接merge merge...： 转置：t(m) 行变列，列变行 转换：as.data.frame(m) 转换为数据框 列表 列表新建和取子集 新建 q = list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3),...q【【2】】 names函数获取元素名字 names(m1) names(test1) names 函数不仅仅能对列表使用，还可以对数据框使用（返回列名）。
（五）列表 列表是R语言中一种灵活且强大的数据结构，允许存储不同类型的数据对象，如数值、字符、逻辑值，甚至是向量、矩阵、数组或数据框等。...（六）数据框 数据框（data frame）是R语言中特别常用的数据结构，用于存储表格形式的数据。数据框中的每一列代表一个变量，可以是不同的数据类型（如数值、字符或逻辑值），每一行表示一个观测值。...例如， x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) 将一系列数值组合成名为x的浮点数向量。赋值符号可以用 元素自动转换为数值类型。...7.因子函数： factor() 函数用于将字符向量转换为有序或无序因子，便于进行分类分析。...可以通过索引访问矩阵元素，如A[2, 3]；创建单位矩阵可以使用diag(n)；特定元素的矩阵填充示例已经给出。 9.矩阵转置函数： t()函数 可以对矩阵进行转置，如t(A)将矩阵A转置。
注意事项：数据分析每一步都要有检查，代码不报错，不代表真的没错，需要检查目的是否达到数据框data.frame-**二维，与表格类似，每列是向量，只允许一种数据类型新建用代码新建df1 列的内容), 列名 =向量(列的内容))###由已有数据转换或处理得到读取表格文件df2 数据属性dim(df1)#维度nrow(...0.01,0.02,0.07,0.05)改行和列名--赋值全部：rownames(df1) 数据框的连接...matrix -**二维，只允许一种数据类型新建 转置-t()转换为数据框: as.data.frame()画热图pheatmap::pheatmap()列表list:...可装万物新建 元素的“名字”-names()难点：数据框按逻辑值取子集删除变量：一个rm(x)多个rm(df1,m)全部rm(list =
dim(mat1) # 32 dim(mat2) # 23 mat1 %*% mat2 1.3.3 转置：t( ) 矩阵的转置运算就是把矩阵的行和列互换。...1.6 数据框 数据框（dataframe）是一个由行和列组成的二维结构，其中行表示观测（observation）或记录（record），列表示变量（variable）或指标（indicator）。...与矩阵不同的是，数据框里不同的列可以是不同模式（数值型、字符型等）的数据。数据框可以通过函数 data.frame( ) 创建。...，要显示或使用数据框的某一变量（列），可以使用 $ 符号加上变量名。...在进行数据分析时，分析者需要对数据的类型熟稔于心，因为数据分析方法的选择与数据的类型是有密切联系的。R 提供了一系列用于判断某个对象的数据类型的函数，还提供了将某种数据类型转换为另一种数据类型的函数。
-数据框二维数据；约等于表格 但是：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）；数据框单独拿出的一列是向量，视为一个整体；-矩阵二维数据；同一列同一行都只允许一种数据类型...；-列表什么都可以放；-class()函数可以用于判断数据类型/数据结构本节内容图片1.数据框来源-（1）用代码新建df1 数据框除了最后一列以外的其他列？...将这些元素筛选出来。...iris最后一列有哪几个取值，每个取值重复了多少次table(iris[,ncol(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。
： 一、数据框： 1、数据框来源 ①、用代码新建： #2.新建数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4), change...()读取行数、ncol()读取列数、rownames()读取行名、colnames()读取列名 3、数据框取子集 ①、$:取数据框中的某一项 #4.数据框取子集 df1$gene mean(df1$...,"gene"] df1[,c('gene','change')] ## 按条件（逻辑值） df1[df1$score>0,] 大家看看这道思考题： 4、建立自己的代码思维 下图教会了我们如何优雅地去数据框的最后一列...colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6、数据框的连接 我们如何将这两个数据框连接起来呢？...[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] ②、矩阵的转置和转换 如上图所示，colnames()转置，行和列互相转换，as.data.frame()将矩阵转换为数据框
merge函数可连接两个数据框，通过指定公共列使具有相同元素的行的列合并*merge函数可支持更复杂的连接，但通过inner_join等更为简便，后述test1 数据框为txt的函数#最好不要手动修改与直接保存原始文件，可以保证代码的完整性Rdata的运用#将soft保存为Rdata并加载。...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中的向量出现在环境内，本身有名称，无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l 数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。
数据框 data.frame 数据框 约等于表格：1.数据框不是一个具体文件，只是R语言内部的一个数据；2.数据框每一列只能有一种数据类型 图片 新建和读取数据框 #新建和读取数据框 df1 数据框中，保留test1中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，sort表示按列排序 merge(test1,test3,by.x...='name',by.y = 'NAME', all.y = TRUE,sort = T)#右连接，即新合并的数据框中，保留test3中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，...，行变列，列变行，行名和列名都跟着变换 as.data.frame(m) #将转换为数据框 #作图 pheatmap::pheatmap(m) #使用pheatmap包中的pheatmap函数做图，热图会先进行聚类...= matrix(1:9, nrow = 3), m2 = matrix(2:9, nrow = 2)) l l[[2]] #列表取子集 l$m1 #列表中的元素有名字，可以用
python将列表元素转换为一个个变量的方法Python中，要将列表list中的元素转换为一个个变量的方法可能有很多，比如for循环，但这里将先介绍的一个是个人认为比较简单也非常直接的方法，就是通过直接将...Python列表中的元素赋值给变量的方法来完成，先来通过一个简单的实例来看一下这个方法，至于该方法中存在的问题，将在实例后面进行介绍，实例如下：>>> a = [1,{2,3},"hello"]>>>...b,c,d = a>>> b1>>> c{2, 3}>>> d'hello'该方法存在的两个问题如果变量的个数与列表中的元素的个数不同，比如少于的时候，Python会抛出ValueError: too...，因此，如果可以的话，就直接使用列表的索引值去进行Python程序的编写，尤其是可以配合for循环来进行（仅是个人观点，仅供参考）；下面的实例将展示变量个数与列表中元素个数不同时的情况：>>> b,c...File "", line 1, in ValueError: not enough values to unpack (expected 5, got 3)原文：python将列表元素转换为一个个变量的代码免责声明
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...[1] "CHERRY" 注意，lapply 函数的返回值是一个列表，其中每个元素表示对应的数据执行函数后的结果。...❞ 例如，下面的代码使用 sapply 函数将列表中的每个字符串转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表中的每个字符串执行...6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置 下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置
是否为字符型数据as族函数实现数据类型之间的转换as.numeric()将其他数据类型转换为数值型as.logical() 将其他数据类型转换为逻辑型as.character() 将其他数据类型转换为字符型本节函数...数据框要求每一列只能有一种数据类型，且数据框只是R语言内部的一个数据，不是一个文件。- 数据框单独拿出来的一列是一个向量，视为一个整体。一个向量可以出自数据框的一列，也可以用代码生成。...(m) #将矩阵转换成数据框的数据结构 a b c1 1 4 72 2 5 83 3 6 9重点：将数据框或举证转置之后，其数据结构都是矩阵。...若此时将矩阵转换成数据框数据结构，则其数据类型依然全部为字符串类型。...#取数据框最后一列（不知道具体列数）> df1[,ncol(df1)] #函数ncol()求出数据框的总列数，最后一列即为第“总列数”列。
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