最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
需求 在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项） ，一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项C的值重复...SQL语句 首先通过 UNION ALL 将A到D的各列的值给组合成记录集 a，代码如下： select A as item,sortid from exams union all select...在实际的应用中每一个环节我们都难免会出现一些失误，因此不断的根据实际的发生情况总结经验，通过计算来分析，将问题扼杀在摇篮里，以最大保证限度的保证项目运行效果的质量。...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里，感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...方法 1：使用集合 计算列表中唯一值的最简单和最直接的方法之一是首先将列表转换为集合。Python 中的集合是唯一元素的无序集合，这意味着当列表转换为集合时，会自动删除重复值。...生成的集合unique_set仅包含唯一值，我们使用 len（） 函数来获取唯一值的计数。 方法 2：使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。...方法 3：使用列表理解 Python 中的列表理解是操作列表的有效方法。它为创建新列表提供了紧凑且可读的语法。有趣的是，列表推导也可以计算列表中的唯一值。...方法 4：使用集合模块中的计数器 Python 中的集合模块提供了一个高效而强大的工具，称为计数器，这是一个专门的字典，用于计算集合中元素的出现次数。通过使用计数器，计算列表中的唯一值变得简单。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格，其中有重复值，要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表，如图1中G列所示。 ?...在单元格H1中的公式比较直接，是一个获取列表区域唯一值数量的标准公式： =SUMPRODUCT((Range1"")/COUNTIF(Range1,Range1&"")) 转换为： =SUMPRODUCT...在单元格G1的主公式中： =IF(ROWS($1:1)>$H$1,"", 如果公式向下拖拉的行数超过单元格H1中的数值6，则返回空值。 3....唯一不同的是，Range1包含一个4行5列的二维数组，而Arry4是通过简单地将Range1中的每个元素进行索引而得出的，实际上是20行1列的一维区域。...：上述数组中非零值的位置表示在该区域内每个不同值在该数组中的首次出现，因此提供了一种仅返回唯一值的方法。
参考链接： Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y，并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离，这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...，当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离，对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长 if __name__ == '__main__': points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]] for i in points: print(i) # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式... points = [complex(*z) for z in points] for i in range(len(points)): # 计算每个复数的模长 ...points[i] = abs(points[i]) print(points) # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离 point1 = complex(0, 1
https://github.com/YaoZhou89/TGG 在代码部分并没有找到关于计算ld的代码，论文中也没有找到相关方法的描述。...号染色体过滤出来 bcftools view 706.sv.vcf.gz -r 3 -O v -o chr3.sv.vcf 自己写一个python脚本修改一些vcf文件里的内容 把id 改成 chr...+ pos + "_SV”的形式，把INFO列的内容都去掉，把 alt 和 ref 都改成 单碱基的形式 基因型只保留前三个字符 python 20240524_01.py chr3.sv.vcf chr3...ld R2 参考链接 https://speciationgenomics.github.io/ld_decay/ 这里介绍的还挺详细的 plink --vcf merged.sv.snp.sorted.vcf...(这个计算起来非常快) 利用输出数据作图 R语言代码 library(data.table) library(tidyverse) dat.ld<-fread("tomato.chr3.ld.ld.gz
02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量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 <-...#key：需要将变量值拓展为字段的变量 #value：需要分散的值 #fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 stocks <- data.frame( time = as.Date...：unit() #unite(data, col, …, sep = “_”, remove = TRUE) #data：为数据框 #col：被组合的新列名称 #…：指定哪些列需要被组合 #sep：组合列之间的连接符
包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。计算机上存储包的目录称为库（library） 。...X[i,]指矩阵X中的第i行， X[,j]指第j列， X[i, j]指第i行第j 个元素。选择多行或多列时，下标i和j可为数值型向量。 3 数组 数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2。...数据框可通过函数data.frame()创建：mydata <- data.frame(col1, col2, col3,...)其中的列向量col1、 col2、 col3等可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型...每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。 访问数据框中元素的方式有若干种。...函数factor()以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值范围是[1...k]（其中k是名义型变量中唯一值的个数），同时一个由字符串（原始值）组成的内部向量将映射到这些整数上。
#载入所需的R包 library(dplyr) library(tidyr) #测试数据集 widedata <- data.frame(person=c('A','B','C'),grade=c(5,6,4...key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ......整合两个变量之间的若干列, 而保持其他列不变： long <- gather(wide, variable, value, grade:age) long person variable value...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..., remove：是否删除被组合的列 把widedata中的person,grade, score三个变量合成一个变量information, 并变成"person-grade-score"的格式 wideunite
目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable：R的数据透视表 安装 # devtools::install_github...(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。...data可以是data.frame表或data.table。...如果仅选择数据，则数据透视表将打开，行和列上没有任何内容（但您可以随时拖放行或列中的任何变量） rows and cols允许用户创建报告，即指示哪个属性将在行和列上。...这里的选项很多：计数，计数唯一值，列表唯一值，总和，整数和，平均值，总和，80％上限，80％下限，总和为总分数，总和为行数，总和为列的分数，计为总分数，计算为行的分数，计为列的分数 renderers决定了用于显示的图形渲染类型
这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中的rcorr()函数 这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性， 这样的话可以先计算，...自定义函数将这个结果转换成一个四列的数据框格式 flattenCorrMatrix <- function(cormat, pmat) { ut <- upper.tri(cormat) data.frame...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的...，这个结果里也有显著性检验的p值 但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢
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...在R中，通过内联键合并数据框的函数为merge()，其主要参数如下： by：对两个数据框建立内联的共有列（元素交集部分不能为空集），以此列为依据，返回内联列取交集后剩下的样本行 sort：是否对合并后的数据框以内联列为排序依据进行排序...，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...()以及数据框元素删减方法联合起来完成去重的工作，先依次介绍这两个方法： duplicated(),用于检测输入的列中有无符合元素重复的行（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）...有时候我们会遇到含有缺省值NA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
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 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，它使用[]...对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数（即方括号内的第3个参数），它可以将数据按照by值进行分组，并对分组计算第2个参数。...中，by所对应的组合中的值是唯一的，虽然实现了目标，但结果中没有设置键： key(type_class_test0) #> NULL 这种情况下，我们可以使用keyby来确保结果的data.table自动将...举例，我们定义一个函数，计算market_data中由用户定义的列的年度均值： average = function(column){ market_data[, ....("volume") #> year average #> 1: 2015 4000 #> 2: 2016 4003 我们可以利用此包专门的语法创造一个列数动态变化的组合，并且组合中的列是由动态变化的名称决定的
） 6.3 多列合并为一列：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...，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...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...需要将变量值拓展为字段的变量 #value：需要分散的值 #fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 stocks <- data.frame( time = as.Date(...：unit() #unite(data, col, …, sep = “_”, remove = TRUE) #data：为数据框 #col：被组合的新列名称 #…：指定哪些列需要被组合 #sep：组合列之间的连接符
数据框是R语言中类似于表格的二维数组结构，每一列包含了一个变量的值，每一行包含了每个变量的一个值集。...test1 <-: 这是R语言中的赋值操作符，用于将data.frame()函数创建的数据框赋值给变量test1。...这个函数执行的是一个内连接（inner join），它会将两个数据框中具有相同键值的行组合在一起。这里的 "键值" 是用于连接两个数据框的列。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...内连接的特点是只包含两个数据框中键值匹配的行。如果 test1 中的某行在其 "x" 列中的值在 test2 的 "x" 列中没有对应值，则这行不会出现在结果中，反之亦然。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...行3列矩阵 #byrow = TRUE 是控制矩阵中的数据c(1,2,3, 11,12,13)按照行的顺序排列，默认按照列排列 #dimnames = list(c("row1", "row2"), c...，处理2个向量之间的数值的关系，找到包含关系、取交集、并集、差集等。...对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...，更多分组计算内容 参考→《R语言 分组计算，不止group_by》 dplyr包中的group_by联合summarize group_by和summarise单变量分组计算 group_by和summarise
Today's content is about R packages.An R package is a set of R functions....(test, Species %in% c("setosa","versicolor")) # 选Species 是 setosa和versicolor的行， %in% 是用于判断前一个向量的元素是否在后一个向量中...，返回逻辑值。...的平均值, sd()计算标准差# 一个组合应用实例： 先按照Species分组，再计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species) summarise(group_by...不合并两表格，只针对x操作(6) 简单合并bind_rows() # 两表列数相同，行+行 简单纵扩bind_cols() # 两表行数相同，列+列 简单横扩test1 <- data.frame(x
组合paste0）#注释1seq()函数可以生成-3到3之间的100个数的等差数列，代码如下：seq 7,x[x>7]）；（2）按照位置：中括号里是由...,"r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames(df1)[2] <- "CHANGE"#4.数据框取子集1$一次只能取1列，2按坐标，名字（一次可以取多列），逻辑df1$gene #删掉..."gene3" "gene4"df1[,c('gene','change')]#取多列，还是二维## Error in `[.data.frame`(df1, , c("gene", "change")
这些方法通常与单个元素的内置字符串方法具有匹配的名称，但是在每个值的列上逐个应用（记得逐元素计算吗？）。 创建一个新列Surname，其中包含乘客的姓氏，通过提取逗号前的部分。...在“性别”列中，将“male”的值替换为“M”，将“female”的值替换为“F”。...在 R 中，您可能希望获取data.frame的行，其中一列的值小于另一列的值： df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...在 R 中，您可能希望获取data.frame的行，其中一列的值小于另一列的值： df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...在 R 中，您可能希望获取 data.frame 的行，其中一个列的值小于另一个列的值： df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df,
数据框、矩阵、列表matrix：只允许一种数据类型（有坑，见后）data.frame：每列只允许一种数据类型数据框属性df1 ...0,]#取出df1中#筛选test中，Species列的值为a或c的行test[test$Species!...require(string))install.packages("stringr")包是否下载成功的唯一标准是library()没有error，当提示package not available时，原因可能为...首先考虑原因1.2，多搜索多尝试提示connection、download：网络问题提示writable、permission：权限问题，管理员方式打开R图片读取表格、fread函数input <- read.csv
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
