带有data.table的子集，不考虑NA - 腾讯云开发者社区

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...n列，.N（总列数，直接在j输入.N取最后一列）,:=（直接在data.table上添加列，没有copy过程，所以快，有需要的话注意备份），.SD输出子集，.SD[n]输出子集的第n列，DT[,....DT[, .SD, .SDcols=x:y] #用.SDcols 定义SubDadaColums（子列数据)，这里取出x到之间的列作为子集，然后.SD 输出所有子集 DT[2:5, cat(y, "..."] #左联接 X[DT, on="x"] #右联接 DT[X, on="x", nomatch=0] #内联接,nomatch=0表示不返回不匹配的行,nomatch=NA表示以NA返回不匹配的值... 填充首尾不匹配的行，TRUE填充，FALSE不填充，与roll一同使用 which TRUE返回匹配的行号，NA返回不匹配的行号，默认FALSE返回匹配的行 .SDcols 取特定的列，然后.

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「R」数据操作（三）：高效的data.table

构建子集时，能够自动根据语义计算表达式，因此可以直接使用列名，像with()和subset()那样。...#> 5: M04 Wood 16 0.6 #> 6: M03 Wood 15 NA 前面都是在构建子集后，又创建新的data.table。...> 5: 2015 9 30.5 34.5 22.9 27.0 #> 6: 2015 10 25.7 33.2 24.6 29.3 计算过程为：先根据by表达式将原始数据分割，分割后的每个部分都是原始数据的一个子集...，并且原始数据和子集都是data.table。...然后在每个子集data.table的语义中计算j表达式。

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「r」dplyr 里的 join 与 base 里的 merge 存在差异

：前 2 个子集和第 3 个子集是没有可以连接的列的，第 4 个子集起到桥梁作用。...一般工作情况下，不同的数据子集都存在可以连接的列，所以无论上述哪种方法都可以胜任工作。...但特殊情况下，即类似我上述构造的数据集：数据子集不是所有但两两之间都存在共有的列，但按照一定的顺序确实能够将其合并。...如果 be_join 不为空，进行如下的循环：如果存在，则将这个子集和 to_join 按共同列合并如果不存在，使用循环位移一位，将当前 be_join 的第 2 个子集移动为第 1 个。...is.na(G[x[1]]) & !

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R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

，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"...，默认_； subset 指定要铸造的子集;利用； margins 函数尚不能应用（作者还没写好），预计设定编辑汇总方向； fill 填充缺失值； drop 设置成FALSE...,无匹配返回NA，也可以设置为0，0不返回该行； which 默认FALSE结果返回x和y行的联合，当是TRUE时，如果mult=“all”，返回两列，一列x列号，一列相对应的y，如果nomatch...=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...； nomatch 不匹配时返回的值，强制转化整型好了，写到这里写的都有点累了，再介绍最后一个函数，有时候我们需要了解你写的这个脚本运行所花费的时间，这个时候保存开始运行时间和结束运行时间

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...(sum(Ozone,na.rm=T),sd(Ozone,na.rm=T))] #求和、求标准差操作 DT[,list(MySum=sum(v),...在data.table中有三类数据合并的方式： 1、直接用[] data_one[data_two,nomatch=NA,mult="all"] 以第一个数据为基准，依据key进行合并，只出现重复部分...nomatch参数用于控制，当在i中没有到匹配数据的返回结果，默认为NA，也能设定为0。....SDcols常于.SD用在一起，他可以指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集。

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data.table包不讲武德，欺负老实人

事情是这个样子的，今天上午，高高兴兴的写代码，把data.table放到循环里面，批量读取文件，批量赋值，写完运行后发现结果是错误的，查看Warning发现是类型不一致，就这个问题记录了一下。...生成数据「生成一个data.table的数据框」 # DT library(data.table) df = data.table(x = 1:10,y = rnorm(10),z = paste0...这里的报错信息是，右边是字符，左边是数字，类型不匹配，所以报错。...，都说data.table和data.frame差不多，但就是差这么一点点，学艺不精，bug满坑啊！！！」...学艺不精，bug满坑，所以我还要继续填坑啊。

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十、文件读写

尽量不在原文件中进行任何操作） ###文件的格式不是由后缀决定的，是由本身的内容决定的。纯文本文件的后缀没有任何意义，只是约定俗成，起提示作用，不起决定性作用。...") ##读取文件后发现第一行不是列名，如果不更改，后期数据处理会出现问题。...###小技巧：图片 # data.table 读取任何形式的文件，包括问题文件 soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F) #正常文件...读取后是列表，然后对列表取子集。..."49" [1] NA Warning message:In mean.default(y[, 1]) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA ###转换不成功，y是矩阵，字符型矩阵。

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R语言：data.table语句批量生成变量

我们在对多列标准进行筛选时，在之前我们还进行了一步非常重要的提取，也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段，而后生成一系列变量，这些变量的观测值只可能存在三种情况：醛固酮、继发性醛固酮或者NA。...上述结果可以看出，我们重新生成了很多被处理过的变量，都带有后缀_xtrct，下面让村长对这一行代码进行详细解析。...:= 右边关于 ':= lapply' 的用法，在这里小编不再赘述，如果大家对此不是很熟悉可以看这一期公众号：用data.table语句批量处理变量。...在这里通过链接中的推送的lapply使用原理，再加上stringr包中str_match这个函数的使用，截取出诊断结果中出现过的继发性醛固酮或者醛固酮，没有出现过的自动记为NA。...:=’ 左边格式的问题： ':=' 左边的格式应该是一个向量，一个带有需要被处理变量的字符格式的向量，这一点从colnames这个函数的使用可以得知。

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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...##对于数据框 x是对象，subset是保留元素或者行列的逻辑表达式，对于缺失值用NA代替。 Select 是选取的范围，应小于x。...data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： datadata.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。...data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。

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《高效R语言编程》5-高效输入输出

在读取一行数据之前，应该先考虑下重复数据管理的通用规则，不改写原始数据。原始文件视为只读，保留原始文件名字并说明来源，是一个好办法。...软件配置几个包： install.packages(c("rio","readr","data.table","feather","WDI")) 关于数据I/O的高级技巧 R语言自己的文件格式是.Rds...使用rio包的import()能导入各种格式的数据，避免加载特定格式库的麻烦。对于高效导入大文本文件，使用readr或data.table与read.table()相当。...：1）基础R的read.csv()，2）fread() 里data.table方法3）较新的readr包里read_csv()函数。...在基础R中stringAsFactors=TRUE时才会将字符不转化为因子，而fread()和read_csv()函数默认返回字符型。

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【孟德尔随机化】文章复现：IVW meta分析？

】接下来试试用这两个数据进行meta分析—— rm(list = ls()) library(meta) library(data.table) library(dplyr) library(tidyr.../control_outcome/ED_Bovijn_gwas.txt",data.table = F) ED_fin % drop_na() View(head(ED_cat)) View(head(ED_fin)) colnames...CHR","BP","A1","A2","FRQ","BETA","SE","P","n") data <- rbind(ED_cat,ED_fin) dat 子集先跑一下..., studlab = dat$SNP, method.tau = "DL" ) # 查看meta分析结果 print(result) # 绘制森林图 forest(result) 这里不取子集的话根本跑不出来啊

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「R」data.table 包功能特性学习

来自很久之前的官网文档。 data.table包提供了一个加强版的data.frame。它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集。它通过[ ]实现了一种自然的数据操作语法。...如果你还没有安装该包，运行： install.packages("data.table") 导入包 library(data.table) 创建一个data.table set.seed(45L)...(4), 4), V4 = 1:12) 使用索引i取子集 # 选择第3到5行 DT[3:5, ] ## V1 V2 V3 V4 ## 1: 1 C...，V3列的标准差为一个data.table DT[, ....D NA NA # 注意与上面的不同 DT[c("A", "D"), nomatch=0] ## V1 V2 V3 V4 ## 1: 1 A 0.341 1 ## 2:

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「Workshop」第五期：使用data.table操作数据

data.table 查看代码[1] data.table的基本框架 ?..." "data.frame" as.data.table() as.data.table()的适用范围更广 data.table::copy() 复制数据起一个新的名字，因为data.table...NA NA orange NA 4 3: NA NA NA orange NA 5 4: 1.5170863 1 9 orange 6...按相同的列内容进行data.table组合 ?...(b = y, c > z)] a b c x 1: 3 b 4 3 2: 1 c 5 2 3: NA a 8 1 bind组合两个data.table ?

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能不能让R按行处理数据？

data.table是目前R中人气最高的数据处理包。 2....如果要自己寻找Stackoverflow上与R或是data.table相关的问题，可以在搜索栏输入[R] [data.table] Your question。提出问题好啦，开始上课！...首先，假设我有一个这样的数据集（暂且命名为t1）： ? 现在我想做的是对于每一行，找出非NA的值，填充到“mean.scale”这个新的变量；如果有多个非NA，那么就计算其平均值。...对，这个步骤和cast和melt函数的作用类似，只不过这里直接用了data.table自己的语句。...我们只要把数据按照fund_name分组，然后对每组求scale的均值。唯一需要注意的有两点。首先，别忘了mean中的na.rm = T参数，它能够让函数忽略缺失值。

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使用TASSEL学习GWAS笔记：从入门到出家

TASSEL的GLM和MLM分析结果质控后的plink数据和表型数据：「GLM的GWAS分析结果：」「MLM的GWAS分析结果：」 2....TASSEL中的可视化 TASSEL有对结果进行可视化的模块，包括qq图和曼哈顿图，但是图不方便调整。这里用TASSEL的分析结果，使用R语言进行绘制qq图和曼哈顿图。 3....require(data.table)) install.packages("data.table") if(!...MLM模型GWAS结果可视化读取数据，提取性状，去掉P值为缺失的行： library(qqman) library(data.table) results_log = fread("mlm-result.txt...require(data.table)) install.packages("data.table") if(!

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使用TASSEL学习GWAS笔记（1-6）完整版

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使用TASSEL学习GWAS笔记（66）：TASSEL结果可视化：QQ plot，曼哈顿图

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Learn R 函数和R包

") #ls是展示出该包中的函数 R语言中的函数（）前的是函数 [] 是取子集，一定是个数据【】里有“，”->向量或矩阵 [[]] 前的通常是个列表列表取子集 $ 数据框取子集不方正 >soft <- read.table("soft.txt",header = T,fill = T) #其实不对 #fill=T 是将有空的地方填充一下...[1] "matrix" "array" > mean(y[,1]) [1] NA Warning message: In mean.default(y[, 1]) : argument is not...numeric or logical: returning NA > y[,1] GSM1 GSM2 GSM3 GSM4 GSM5 GSM6 #都是字符型向量 "40" "20" "51" "46"...::fread("soft.txt",data.table = F)#读取很智能，不会导致窜列 #### 4.rio包可以读取任何形式，但有问题的文件仍有问题,根据文件的后缀读取,特殊 >import

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不走寻常路的单细胞表达量矩阵读取

1_gene_counts.tsv.gz" ct data.table::fread( f, data.table = F) > head(ct) gene...，我略微思考了一下，做了一个简单的变幻： library(reshape2) tmp = dcast(ct,gene~cell) tmp[1:4,1:4] 可以看到，很多NA，其实就是单细胞转录组里面的...NA NA 2 0610007N19Rik NA NA NA...3 0610007P14Rik 1 2 NA 4 0610009B14Rik NA...NA NA > dim(tmp) [1] 21892 3664 这个时候我们可以借助于r编程语言里面的reshape2包的dcast函数进行数据转换，在 R 语言中，reshape2

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使用read.table读取数据时候不完全？

/genecard.txt",data.table = F)dim(tmp2)#1585 7anyNA(tmp2)#FALSE#方法三tmp3 NA、空值影响，结果都不是。...交流群里问了其他人，也遇到过data.table吞数据的情况。原因竟然是数据中存在引号的原因。注：文件中包含引号可能导致 read.table 读取时出现行数或内容的遗漏。...指定 quote 参数：read.table 默认会识别双引号或单引号为字符串的边界符号。如果不希望 read.table 将引号当作边界符号，可以将 quote 参数设置为空字符串 ("")。...使用 data.table::fread：fread 在处理包含引号的文件时通常更加宽松和灵活，可以尝试用 fread 读取文件。

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

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