1.4.字符检测 str_detect(x2,"h") ### 看x2这个长度为8的向量中的每个元素是否含有h这个关键词，生成的与x2长度相等且一一对应的逻辑值向量 str_starts(x2,"...select(filter(iris,Sepal.Width>3), Sepal.Length,Sepal.Width), Sepal.Length) 三、条件和循环...3.1 条件语句 ###1.if(){ } 如果。。。...#如何将结果存下来?...(dplyr) x=arrange(dat,logFC);head(x) # 2.将test1.Rdata中存放的两个数据框连接在一起，按共同的列取交集 x=merge(dat,ids,by = "probe_id
数据新增列 # mutate，数据框新增一列，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) 图片 图片 select和filter...select(filter(iris,Sepal.Width>3), Sepal.Length,Sepal.Width), Sepal.Length) 三、条件和循环...");k2 ifelse(k2,"normal","tumor") 图片 多个条件的if判断 #### (3)多个条件 i = 0 if (i>0){ print('+') } else if (i...#如何将结果存下来?...格式便于管理数据 图片 大段代码暂时不运行可以进行折叠，并加入一个if 判断或者注释掉 表达矩阵箱线图 表达矩阵 R 语言作图要求将宽数据的表达矩阵转变成长数据后昨天 # 表达矩阵 set.seed(10086
TransactionOptions TransOpt = new TransactionOptions();
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！...('-')}#多个条件#代码2ifelse(i>0,"+",ifelse(i数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集load("test1.Rdata")library(dplyr)merge1 R语言的几个重点函数【小洁老师语录】编程能力，就是解决问题的能力，也是变优秀的能力R语言基础入门课程-到此结束7. 数据挖掘生信技能树小洁老师7.1 为什么数据挖掘？
#1.arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length))...#从大到小#2.distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)类似与unique（给向量去重复）#3.mutate，数据框新增一列mutate...在R语言的世界里，没有赋值就是没有发生过。#补充select()、filter() 筛选列、行类似于之前的$,[]#管道符号（%>%），表示把前一步的运算结果传递给后一步的函数，不需要多次赋值。...iris %>% filter(Sepal.Width>3) %>% select(Sepal.Length,Sepal.Width)%>% arrange(Sepal.Length)三、条件和循环...(k1,"tumor","normal")k2 = str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")#4 多个条件i = 0if (i
iris %>% filter(Sepal.Width>3) %>% select(Sepal.Length,Sepal.Width)%>% arrange(Sepal.Length)3 条件语句和循环语句这里只介绍...if条件语句和for循环语句看懂代码在干什么即可！...,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")ifelse()可以满足多个条件的嵌套i = 0if (i>0){ print('+')} else if (i==0)...（不同处理，或时间点等）中的表达水平列表示某个样本中各个基因的表达水平4.2 如何把基因和count变为数据框的列名？...，其实是对左边的数据框取子集7 一些顶呱呱的函数7.1 match()7.2 一些处理文件的函数dir() # 列出工作目录下的文件dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件
本节课程大纲 六个专题—— 1.玩转字符串★★★ 2.玩转数据框★★★ 3.条件和循环★★★★★ 4.表达矩阵画箱线图★★★★ 5.隐式循环★★★ 6.两个数据框的连接★★ 课前提示： 六个专题互不干扰互相独立...本节课涉及到的R包主要有三个：stringr、dplyr、tidyr 课前准备工作： options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...} ifelse(i>0,"+",ifelse(iifelse：不符合大于零的条件，就再进行一步判断； 练习7-2 # 1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值...使用转换好的数据画图 #数据转换好就可以画图了 library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill =...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2.
全文并非是对数据整理的实操整理,主要整理在数据整理/清洗中常用的R包介绍 library(tidyr) library(dplyr) library(stringr) library(tibble) 1...= T"为必须要写的参数 2.3 mutate，数据框新增一列 test <- mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，...管道符号传递，简洁明了--最优选择 iris %>% select(-5) %>% as.matrix() %>% head(50) %>% pheatmap::pheatmap() 3.条件和循环...(条件>,,) x = rnorm(3) x ifelse(x>0,"+","-") ★★★★★ifelse()+str_detect(),条件筛选的王炸组合★★★★★...(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse(k2,"normal","tumor") 3.1.3 多个条件 i =
专题3.条件和循环1.条件语句-if(){}1.1 只有if# if()里的内容一定得是逻辑值，可以是你写上的T和F，也可以是运算结果# 若运算结果为T或者你写上了T，他就会执行后续语句，反之则不执行#..." "-" "+"# 与字符检测函数str_detect()进行连用,用之前别忘记加载R包library(stringr)# 1.随便生成一个向量，取名样本。...tumor'ifelse(k1,"normal","tumor")## [1] "tumor" "tumor" "tumor" "normal" "normal" "normal"1.4 多个条件...写i = 0ifelse(i>0,"+",ifelse(iR包dplyrlibrary...4){ # i是称呼,前后对应,后面那个范围可自己调节 print(i) # 看下输出结果大家就应该知道啥意思了}## [1] 1## [1] 2## [1] 3## [1] 4# 循环画图-以内置数据
(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小，没有increasedistinct，数据框按照某一列去重复...select(filter(iris,Sepal.Width>3), Sepal.Length,Sepal.Width), Sepal.Length)专题三：条件和循环一....条件语句if(){ } *只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做i = -1if (i0) print('up')#理解下面代码if(!...= str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")多个条件i = 0if (i>0){ print('+')} else if...explibrary(tidyr)library(tibble)library(dplyr)dat = t(exp) %>% #转置 as.data.frame() %>% #转换为数据框架 rownames_to_column
在《生信小白自学攻略》系列的前几篇文章中，我们已经了解了 R 和 RStudio 的安装、RStudio 的深度探索，以及 R 语言的基本数据类型和数据结构。...R 语言数据处理的核心利器：dplyr 包 在 R 语言中进行数据处理，dplyr 包是不可或缺的工具。它是 tidyverse 系列包中的一员，提供了一套简洁、一致的函数，让数据操作变得直观高效。...dplyr 的核心理念是使用一系列“动词”来描述数据操作，如 filter()（筛选）、select()（选择）、arrange()（排序）、mutate()（新增/修改列）和 summarise()（...) 小结 本篇教程详细介绍了 R 语言中数据导入以及对数据进行筛选、替换和调用特定行和列等核心操作。...本系列有关R和Rstudio的文章已经更新了四篇，大家可以尝试处理一下手头的数据，R语言的快速掌握离不开动手实践！下一篇我们将学习R语言函数与参数的介绍。
iris %>% select(-5) %>% as.matrix() %>% head(50) %>% pheatmap::pheatmap() 3、条件和循环 （1）if循环 （2...") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse(k2,"normal","tumor") #### (3)多个条件 i = 0 if (i>0){ print...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2....找出logFC最小的10个基因和logFC最大的10个基因(symbol列就是基因名) rm(list = ls()) library(dplyr) y=inner_join(dat,ids,by="probe_id...③GPL：看使用该平台的系列（GSE）和样本（GSM）数量，卖的好与不好； ④Ensembl：Ensembl数据库的基因ID，ENSGxxx；Entrez Gene：NCBI数据库给的gene ID，是数字
(dplyr) # 数据框整理的包arrange(test, Sepal.Length) #从小到大,加上引号之后没有报错但也没排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #...dplyr# 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，产生多个中间的变量x1 = select(iris...-5)),50))3.管道符号传递，简洁明了iris %>% select(-5) %>% as.matrix() %>% head(50) %>% pheatmap::pheatmap()条件和循环...library(stringr)条件语句1.if(){ } 带有{}表示这一段代码可以被折叠(1)只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做运用：下载数据的代码，保留但不反复运行# if...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F)}实战项目文件夹组织方式：输出文件、输入文件、输出的图片、保存的R.data
R语言中，select函数用于选择数据框中的列，可以使用列名或者向量来指定要选择的列。...例如，若要选择数据框df中的列x和y，可以使用以下代码：library(dplyr)，df 数据框中的行，它接受一个逻辑条件作为参数，返回符合条件的行...例如，若要选出数据框df中满足条件x>10且y使用以下代码：df 10 & y 与select函数类似，filter也可以使用多个逻辑条件组合..."1_玩转字符串.R" ## [3] "1string的6个基础函数.png" "2_玩转数据框.R" ## [5] "3_条件和循环.R....R结尾的文件 ## [1] "0_pre_install.R" "1_玩转字符串.R" ## [3] "2_玩转数据框.R" "3_条件和循环.R"
1.使用 filter( ) 和 slice( ) 筛选行 函数 filter() 可以基于观测值筛选数据框的一个子集。第一个参数是数据框名，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。...例如，筛选数据框里年龄大于 35 岁的对象的所有记录： filter(birthwt, age > 35) 函数 filter ( ) 里可以用逗号分隔多个条件。...使用 select( ) 选择列 函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。...select(birthwt, bwt, age, race, smoke) 请注意，MASS 包里有一个同名函数 select( )，如果同时加载了 dplyr 包和 MASS 包，R 会默认使用较后加载的包里的函数...与 R/Rstudio 上不同，notebook 这里把它显示成了 A grouped_df: 189 × 10（而非 # A tibble: 189 x 10)，实际它仍然包含 tibble（注意其中的
让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份学习目录可以让大家更容易地了解笔记里面的内容哦?： R语言的综合运用内容较多，所以我将其分为两篇文章进行讲解。...知识点记忆卡片来喽，帮助大家梳理知识点和记忆： 二、玩转数据框 1、arrange()排序 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] rownames(test) =NULL...* Sepal.Width)：这段代码使用了mutate函数，将test数据集中新增一个名为new的列，该列的值为Sepal.Length×Sepal.Width。...①、多次赋值，产生多个中间的变量 ②、嵌套，代码不易读 ③、管道符号传递，简洁明了 三、条件语句和循环语句 1、if条件语句：满足（）里面的条件，执行；不满足（）里面的条件，不执行 ②、长脚本管理的两种方法...③、if条件语句的进阶 原理： ④、ifelse函数 原理如图所示：简单直接 下面这张图是运用到生信的数据清洗，很重要，大家用心去理会吧?
R数据科学（dplyr） 如今数据分析如火如荼，R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么，你还在用spss整理数据么。...两个软件包中的命令都可以与管道函数（％>％）很好地配合使用，这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...# … with 22 more rows 3.数据-变量条件筛选 dplyr::filter()函数对上述新产生的变量的数据df，进行筛选。...使用mutate函数。可以看到mpg1与new都变成了chr与fct。 提取new，看一下。...• dplyr R for Data Science
本文将全面介绍R语言数据清洗的常见技巧，并配以具体的代码示例。 数据清洗常见的任务包括：处理缺失值、数据格式转换、去除重复数据、修正异常值、数据标准化、数据分组与聚合、文本数据清理。...TIPS R语言数据清洗常用工具 1. Base R R语言自带的base包提供了许多内置函数用于数据清洗，例如is.na()、duplicated()等。...2. dplyr dplyr是R语言中最受欢迎的数据操作包之一，擅长数据清洗和操作，语法简洁直观。...：对于分组和汇总操作，dplyr非常方便。...总结： 数据清洗是分析的起点，虽然复杂但有规律可循。本文通过具体的案例，展示了R语言中常见的数据清洗方法和技巧，希望能为你的分析工作带来帮助。
这种波动性反映了微生物群落结构在不同环境或条件下的动态变化，是评估微生物群落稳定性和功能多样性的关键指标。...通过定量分析这些波动，研究者可以深入理解微生物群落如何响应外部扰动，以及它们在不同生态位中的作用和相互依赖性。...Run SECOMsecom_linear 函数1)首先通过设置不同的阈值来过滤数据，2)然后使用指定的方法计算相关性系数，3)并通过交叉验证等技术来确定最终的相关性矩阵。...这个过程涉及到数据的预处理、相关性计算和结果的后处理，以确保相关性估计的准确性和稀疏性。...这个过程涉及到数据的预处理、相关性计算和结果的后处理，以确保相关性估计的准确性和稀疏性。
# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length))...#从大到小# distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)#将数据框test中的Species列去重复# mutate，数据框新增一列...,"tumor","normal")k2 = str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")#### (3)多个条件i = 0if...i print(c(i,s))}x 使用...[[]]表示给向量取子集 x[[1]]=5 x[[2]]=6 print(c(x[[i]],s))} 如何将结果存下来?
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