目录 pandas中索引的使用 .loc 的使用 .iloc的使用 .ix的使用 ---- pandas中索引的使用 定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd...的使用 .loc[],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么就就是： data.loc["b","B"] 因为行标签为b，列标签为B，同理，那么4就是...5，右下角的值是9，那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间，也就是对应5的行标签到9的行标签，5的列标签到9的列标签，行列标签之间用逗号隔开，行标签与行标签之间，列标签与列标签之间用冒号隔开，记住，.loc...那么，我们会想，那我们只知道要第几行，第几列的数据呢，这该怎么办，刚好，.iloc就是干这个事的 .iloc的使用 .iloc[]与loc一样，中括号里面也是先行后列，行列标签用逗号分割，与loc不同的之处是...不同的是loc前闭后闭，以及loc是根据行列标签，而.iloc是根据行数与列数 .ix的使用 .ix我发现，上面两种用法他都可以，它既可以根据行列标签又可以根据行列数，比如拿到5 data.ix[1,1
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如下： 1.准备一组DataFrame数据 import pandas as pd df...(行&列) 当对行和列同时指定时，如果指定值不连续，则需要放在一个列表中；如果指定值是连续的，并采用切片的方式，则不需要加方括号。...loc的参数中，左边表示行，右边表示列。...获取下标为1的行,及其后边的所有行 print(df) print("=======================") print(df.iloc[1:]) # 第二行及以后。
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,
简单的说： iloc，即index locate 用index索引进行定位，所以参数是整型，如：df.iloc[10:20, 3:5] loc，则可以使用column名和index名进行定位，如...： df.loc[‘image1’:‘image10’, ‘age’:‘score’] 实例： import numpy as np import pandas as pd from pandas...，但是 该方法 是 基于 index 信息的 ''' c1 c3 B 0.012703 0.048813 ''' # loc 方法， 通过label 名称来过滤 print(sub_df.loc['A'...:'B', 'c1':'c3']) # 基于 label 选择 ''' c1 c3 A 0.700437 0.676514 B 0.012703 0.048813 ''' 需要注意的是： 在iloc使用索引定位的时候...但是loc按照label标签取值则不是这样的。如：[‘A’:‘C’] A,B,C 都会取出来。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
构造数据 本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 我们使用gsub函数...，并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage
数据示例 loc loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end. ? iloc iloc 在index的位置上进行索引,不包括end. ?...ix ix 先在index的标签上索引，索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end. ? github传送门
首先构造一个函数，它有一个参数x。这个函数的参数列表中还包含了一个省略号，因此这个省略号将成为我们调用的summary函数的参数。...这有点类似于shell中通过$引用相应的参数。看来很多的编程语言都存有相同的参数传递机制。 函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作，formals函数是一个很好的工具，它会返回一个配对列表对象（对应参数名和设定的默认参数值）。...注意，formals函数仅能运行在R写的函数上（类型为closure的对象），而不能在内嵌函数（bulti-in function）上运行。...解释器将这样递归地在各个环境中寻找直到找到该符号或到达全局环境。加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var，那么R会在全局环境中指定var的值为value。
我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。
在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
函数对比 SQL中窗口函数语句中over语句中两个关键词：partition by和order by，R语言中也有与之一一对应的函数： ?...1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同，对group_by后面字段进行分组，按照order_by后面字段排序，生成一个连续不重复的编码...2 min_rank函数 R语言中的min_rank函数与sql中的rank函数相同，row_number函数对order_by后面字段相同的记录编码是不同的，min_rank就是解决这个问题，对相同的记录编码相同...同样得到与sql中相同的输出结果： ? 4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同，把每一组分成几块，块数由参数n决定： ?...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！
name: 操作的名字（可选参数） 返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。 ...和iloc函数用法 loc函数：通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行） iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据） 1....、iloc提取指定行、指定列数据 In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据 Out[6]: A B...A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15 5.利用loc函数，根据某个数据来提取数据所在的行...In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据) Out[10]: A B C D a 0 1 2 3
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据框，其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...确实如此，merge()函数的不同参数可以实现内join，left join,right join以及完整join。 merge()函数有很多参数，看起来非常吓人。...如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框中匹配的数据框行，参数为：all=FALSE....，所以R基于两者state的name进行匹配。...总结 本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。利用sql的表连接概念进行类比，简单易懂。
函数是一组一起执行一个任务的语句。R 语言本身提供了很多的内置函数，当然我们也可以自己创建函数。 您可以把代码划分到不同的函数中。...如何划分代码到不同的函数中是由你自己来决定的，但在逻辑上，划分通常是根据每个函数执行一个特定的任务来进行的。 函数声明告诉编译器函数的名称、返回类型和参数。函数定义提供了函数的实际主体。...R 语言中函数是一个对象，可以拥有属性。...定义函数 R 语言中的函数定义使用 function 关键字，一般形式如下： function_name<- function(arg_1, arg_2, ...) { // 函数体 } 说明：...不会再报argument is missing的错误了 gougu2() #5 gougu2(6,8) #10 其实在R内置的很多函数也是有默认参数设置的，例如我们熟悉的read.csv，你会发现默认
对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...，含义如下： d=密度函数（density） p=分布函数（distributionfunction） q=分位数函数（quantilefunction） r=生成随机数（随机偏差） distribution_abbreviation...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：
本次展示shiny的功能有： 1、读取本地数据； 2、交互展示数据（view） 3、动态交互作图（自动读取上传数据的列名） 体验网址：https://yanshenli.shinyapps.io...x = input$variableNames_x, title = "ggplot") } }) } shinyApp(ui, server) 一个完整的shiny...， 在ui中通过*input调整数值参数、上传数据等，并将数据传递给server进行相应计算； 然后，Server对数据进行计算、绘图，并将计算结果（图片、表格等）返回给ui 最后，通过ui中的*output...来展示server计算返回的结果（图片、表格等）
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