R sapply/lapply使用多个ifelse语句 - 腾讯云开发者社区

在我之前转载的文章《apply,lapply,sapply用法探索》中已经对R中apply家族函数进行了比较详细地说明，这篇文章基于我在data campus中对lapply、sapply、vapply...使用的是一组温度数据，每天测5次，连续测量一个星期。...我们先将其输入R: temp <- list(c(3, 7, 9, 6, -1), c(6, 9, 12, 13, 5), c(4, 8, 3, -1, -3 ), c(1, 4, 7, 2, -2),...因此，我们可以使用sapply函数，s前缀即简化之意。...记得，如果你使用迭代计算的结果不是一个向量，就不要使用sapply进行简化计算。

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「R」apply,lapply,sapply用法探索

本文节选自张丹的《R的极客理想》系列。 1. apply的家族函数 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得，我严重鄙视只会写for的R程序员。...通过上面的测试，对同一个计算来说，优先考虑R语言内置的向量计算，必须要用到循环时则使用apply函数，应该尽量避免显示的使用for,while等操作方法。...，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了。

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Java中多个ifelse语句的替代设计

概述 ifelse是任何编程语言的重要组成部分。但是我们编写了大量嵌套的if语句，这使得我们的代码更加复杂和难以维护。接下来，让我们探索如何简化代码的中的ifelse语句写法。...使用枚举除了使用Map之外，我们还可以使用Enum来标记特定的业务逻辑。之后，我们可以在嵌套的if语句或switch case 语句中使用它们。...我们总是可以选择在嵌套的if语句或switch case中使用这些值作为不同的条件，但让我们设计一种将逻辑委托给Enum本身的替代方法。我们将为每个Enum值定义方法并进行计算。...Result process(Expression expression) { Rule rule = rules .stream() .filter(r...-> r.evaluate(expression)) .findFirst() .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException

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R语言入门系列之三：R脚本

2条件执行在条件执行也即选择结构中，语句只有在满足一定条件时才会执行，主要有if-else、ifelse、switch三种。...apply函数家族 apply函数家族主要成员如下： apply 对数组行或者列使用函数 apply(X, MARGIN, FUN, ...) lapply 对列表或者向量使用函数 lapply...(X, FUN, ...) sapply 对列表或者向量使用函数 sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE) vapply 对列表或者向量使用函数...X表示一个列表对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list，举例如下： sapply()是lapply函数的包装版。...sapply(x, f, simplify=FALSE, USE.NAMES=FALSE)返回的值与lapply(x, f)是一致的： sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE

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R tips：使用lapply和do.call读取并合并多个文件

在R中做数据处理时，数据导入导出是常见操作，对于导入而言，如果源数据保存在多个文件中，那么导入后首先就需要进行合并操作。这个读取及合并操作可以使用lapply和do.call来完成。...先模拟几个数据文件，以用于导入### # 创建6个文件，每个文件有一个数据框，为一行三列数据，列名a,b,c dir.create("test") lapply(1:6, function(x){...- data.frame(a=x,b=x,c=x) write.table(df, file=paste0("test/",x,".txt"), row.names = F) }) ###2. lapply...读入6个文件，并使用do.call来调用rbind去合并6个文件### library(magrittr) # 读入数据 file_list %lapply(function(x){ read.table(x, header = T) }) # 使用rbind合并 do.call(rbind, file_list) #结果如下

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

iris,Sepal.Width>3), Sepal.Length,Sepal.Width), Sepal.Length) 三、条件和循环 1. if 条件语句...(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse(k2,"normal","tumor") 图片多个条件的if判断 #...length(x)){ s=s+x[[i]] result[[i]] = c(x[[i]],s) } result do.call(cbind,result) ## 通过先生成空的列表list，使用下标循环...(test,mean) lapply(test,fivenum) lapply(test, var) lapply(test, sd) lapply(test, quantile) 图片 ### 3.sapply...简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,mean) sapply(test,fivenum) class(sapply(test,fivenum)) 图片两个数据框的连接 test1

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R语言基础提升与总结

if条件语句和for循环语句看懂代码在干什么即可！...}重点 ifelse函数ifelse(x,yes,no)x:逻辑值或者逻辑值向量yes:逻辑值为TRUE时的返回值no:逻辑值为FALSE时的返回值ifelse函数支持单个逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")ifelse()可以满足多个条件的嵌套i = 0if (i>0){ print('+')} else if (i==0)...{ print('0')} else if (iifelse(i>0,"+",ifelse(i语句3.2.1 对向量中的每一个元素进行循环对...不涉及行和列test lapply(test,fivenum)#sapply 简化结果

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跟小洁老师学习R语言的第七天

T)#.keep_all意思是把所有列都保存下来mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)连续的步骤# 1.多次赋值，产生多个变量...filter(iris,Sepal.Width>3), Sepal.Length,Sepal.Width), Sepal.Length)专题三：条件和循环一.条件语句...= str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")多个条件i = 0if (i>0){ print('+')} else if...(i==0) { print('0')} else if (iifelse(i>0,"+",ifelse(i语句for循环x lapply(test,fivenum)#3.sapply 简化结果，返回矩阵或向量sapply(test,mean)sapply(test,fivenum)class(sapply

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

2向量的循环补齐两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...函数进行简化，调用sapply（x,f)可对x的每一个元素使用函数f()，并将结果转化为矩阵。...``sapply lapply=list apply，对每个组件执行给定的函数，并返回另一个列表。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。...lapply和sapply 因为数据框技术上就是列表，所以lapply和sapply可以应用于数据框。

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R语言-专题

搜索一下tolower(g[,4])str_to_lower(g[,4])3.条件与循环1.if(){}1.if(一个逻辑值，不可以多个逻辑值)...print()2.if(),{} else(){}ifelse...:图片ifelse()+str_detect(),王炸#ifelse()+str_detect(),王炸samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1",...,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor") #警惕写的代码结果顺序和实际相反3.多个条件#### (3)多个条件i = 0if (i>0){ print('+'...z = 30:27);test#返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile)lapply(test,mean)lapply(test,fivenum)3.列表的隐式循环...—sapply返回值为矩阵或向量### 3.sapply 简化结果，返回矩阵或向量sapply(test,mean)sapply(test,fivenum)class(sapply(test,fivenum

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十二、R语言的综合应用

生信技能树学习之R语言的综合应用一、玩转字符串图片 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x [1] "The birch canoe...(iris,Sepal.Width>3), Sepal.Length,Sepal.Width), Sepal.Length) 三、条件和循环 3.1 条件语句...(k2,"normal","tumor") #### (3)多个条件 i = 0 if (i>0){ print('+') } else if (i==0) { print('0') } else...if (i< 0){ print('-') } ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) 3.2 循环语句图片 ### 1.for循环图片 ###元素循环 x...(test,mean) lapply(test,fivenum) 5.3 sapply 简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,mean) sapply(test,fivenum) class

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R语言小专题

arrange(Sepal.Length)x定义为iris数据集——筛选出数据集中Sepal.Width大于3的值——将这些值的Sepal.Length和Sepal.Width列输出——从小到大排序三、条件语句和循环语句专题...1）if 条件语句基本格式：if (i>1) {print("+")else{print( "-")}2)‼️重点函数：ifelse（）ifelse(x,yes,no)x:逻辑值或逻辑向量yes：逻辑值为...","normal") [1] "tumor" "tumor" "tumor" "normal" "normal" [6] "normal"（以后可以方便对数据进行分组）3）多个条件i=0if(i...>0){print("+")}else if (i==o) {print("0")else if (i使用ifelse函数ifelse(i>0,...(test,mean)$x[1] 34.5$y[1] 33.5$z[1] 28.53）简化的隐式循环（由于lapply输出的格式也是列表不便于观看，因此可以使用sapply函数）sapply(test,

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空间转录组合作项目分析示例(四)

num total spots fisher = ((0.5*log((1+r1)/(1-r1)))-(0.5*log((1+r2)/(1-r2))))/((1/(n-3))+(1/(n-3)))...^0.5 p.value = (2*(1-pnorm(abs(as.matrix(fisher))))) effect_size r1/r2 #observed/expected results...(i){ r1 = all_proximity[[i]] r2 = all_proximity_rand[[i]] n_df = as.data.frame(spots_num[,names(...colnames(p.value) ifelse(p.value ifelse(p.value r1*bin_pval return(rbin)})names(proximity_bin) <- names(all_proximity

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生信入门马拉松之R语言基础-脚本项目管理、条件循环、表达矩阵和一丢丢数据挖掘(Day 7)

R语言基础学习笔记-Day71. 复习R包stringr字符串操作的几个函数-长度、拆分、提取、字符检测、替换和删除。...Rdata可以保存多个变量，下次使用只需要一次load可以的到多个数据。-Rdata不仅可以保存数据框，也可以保存其他任何数据结构，包括复杂的对象！...2.2.2 组织方式二（小洁老师现在使用方式）：拆分1个项目为多个子项目(道理类似于脚本拆分子脚本),每个子项目为1个文件夹，每个文件夹一个Rproject; load("../1_data-pre（工作目录的隔壁文件夹...2.3 if条件语句控制代码运行elseif(F){}啥都不敢if(F){}elese{}#运行else后的{}中的代码2.4 ifelse函数只有3个参数ifelse(x,yes,no)x：逻辑或逻辑值向量...('-')}#多个条件#代码2ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0"))#嵌套！！！

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R04

Sepal.Length) arrange(test,desc(Sepal.Length)) #按降序 distinct() 去重复 distinct(test, Species, .keep) if不可以放置多个布尔逻辑...ifelse可以安置多个布尔逻辑对矩阵、数据框循环 apply函数 x apply(x,1,sum) 挑选出表达矩阵里方差最大的1000个基因 load("test2.Rdata") apply...(test,1,var) sort(apply(test,1,var)) tail(sort(apply(test,1,var)),1000) 列表的隐式循环 lapply，结果输出是列表 lapply...直接对lapply的结果进行简化，sapply sapply inner_join 交集，取交集的函数，和merge类似 left_join, 保留左侧表的全部数据，右侧做补充，补充不上则自动填充NA

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R语言笔记-6

str) #查看元素数，注意区分 #指定字符分割字符串 str_split(str," ") str_split(str," ")[[1]] #该函数会形成一个列表 #str_split()可分割具有多个字符串的向量...包括自定义的函数 data=iris[1:5,1:4] data #计算每一列的加和 apply(data,1,sum) #计算每一行的平均值 apply(data,2,mean) 输出结果：图片 lapply...sapply(test,mean) 图片流程控制 library(stringr) i = 1 #条件判断语句 if(i > 0){ print("+") } else if(i == 1){...print("=") } else{ print("-") } #条件判断的函数 i = rnorm(3) ifelse(i>0,"+","-") #ifelse()与str_detect()组合使用...(k,"tumor","normal") #循环语句 x = c(2,3,4,5) for (i in x){ print(i+1) } #下标循环语句 for (i in 1:length(x))

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R编程（七：向量类型详解2）

因为向量化，我选择R image.png 我们的所有操作，都可以对向量的每一个元素执行。...同样的操作也可以用来取子集：一些使用的注意事项一般来说，c() 是创建向量的语法，但R 也提供了一些例外：可不要因为它们养成坏习惯了哦。 2....(test001, if_else_statement)) system.time(vectorized_if_else(test001)) system.time(ifelse(test001 ==..."Fire", "hot", "cold")) 这里顺便再比较了另外两种向量化操作的方式： > system.time(sapply(test001, if_else_statement)) 用户...但如果，花两小时时间将lapply 修改为doLapply 就为了提高脚本0.1s 的速度，我劝你还不如打两把游戏。 5. 记住这句话 image.png

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R语言综合应用

filter(iris,Sepal.Width>3) x2 = select(x1, Sepal.Length,Sepal.Width) x3 = arrange(x2,Sepal.Length) 3.条件语句和循环语句...） > x = rnorm(3) ifelse(x>0,"+","-") [1] "-" "+" "+" #ifelse()+str_detect(),王炸 samples = c("tumor1"...apply(test, 2, mean) #对test的每一列求平均值 lappy（）#列表的隐式循环 test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test lapply...(test,mean) $x [1] 34.5 $y [1] 33.5 $z [1] 28.5 sapply（）简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,fivenum) #矩阵 > sapply...#R split(x, f, drop = FALSE, ...) ## Default S3 method: split(x, f, drop = FALSE, sep = ".

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Learn R 专题1-3

control" "control" "vemurafenib" [5] "vemurafenib" "vemurafenib" #或者 >str_to_lower(g[,4]) 专题三条件语句和循环语句...tumor") [1] "tumor" "tumor" "tumor" "normal" "normal" "normal" -----注意：yes和no的位置一定不能反----- (3)当存在多个条件时...1] 36 35 34 33 $y [1] 32 33 34 35 $z [1] 30 29 28 27 返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) > lapply...(test,mean) #输出结果仍为列表 $x [1] 34.5 $y [1] 33.5 $z [1] 28.5 > lapply(test,fivenum) $x [1] 33.0 33.5 34.5...sapply(test,mean) x y z 34.5 33.5 28.5 > sapply(test,fivenum) #fivenum():返回五个数据：最小值、下四分位数、

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R语言︱数据分组统计函数族——apply族用法与心得

笔者寄语：apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，R语言中不要轻易使用循环语句。..., ...) lapply Apply a Function over a List or Vector对列表或者向量使用函数 lapply(X, FUN, ...) sapply Apply a Function...= TRUE) mapply Apply a Function to Multiple List or Vector Arguments对多个列表或者向量参数使用函数 mapply(FUN, ...,...lapply的使用格式为： lapply(X, FUN, ...) lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象，这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。...函数sapply是函数lapply的一个特殊情形，对一些参数的值进行了一些限定，其使用格式为： sapply(X, FUN,..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

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「R」简单理解lapply,sapply,vapply

「R」apply,lapply,sapply用法探索

Java中多个ifelse语句的替代设计

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R tips：使用lapply和do.call读取并合并多个文件

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