二、实现过程 这里【论草莓如何成为冻干莓】也给了一个解决方法，如下所示： # 只判断 ABCDE 列是否在行存在 df1_cols = df1.columns.drop('score') # 如果存在则赋值为...score 列, 否则为0 df1[df1_cols] = df1[df1_cols].apply(lambda x: pd.Series(x.index.isin(x.name.split(',')
前几天在Python白银交流群【王王雪饼】问了一个Pandas基础的问题，这里拿出来给大家分享下。
尽管这些图看起来看起来很相似，但是所测量的百分比却有很大不同。 ?...曹雪涛团队表示：尽管对图形组装过程中的错误感到遗憾，并为由此带来的任何不便表示歉意，但我们并未以任何方式操纵数据。这种无意的错误也与这项工作的科学结论无关。
加载前对搜索列表进行检查并更新，如果package不存在则报错，如果之前已加载package，则不会重复加载。如没有参数package即library()，则列出lib.loc指定的库中的所有可用包。...加载前对搜索列表进行检查并更新，如果package不存在（不可用），则返回FALSE而不报错，如果存在则返回TRUE。...> 5 )filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))分别表示：筛选species是setosa的列、species且sepal length...意为统计此列的unique值将两表相连inner_join(a, b, by = "x") #ab两表以x列内容相同的数据取交集，合成left_join(a, b, by = 'x') #左连，以a表的...x轴为准，将b表的内容补齐至新表左侧left_join(b, a, by = 'x') #右连full_join( test1, test2, by = 'x') #全连（行➕列，不算重复）semi_join
工作中经常有这样的需求，将两张表根据某些列合并起来。 有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说，这显然不够优雅，因为我们有更好的办法。...这就是 dplyr 包的 join 系列函数，主要有： left_join right_join inner_join full_join semi_join anti_join 加载包 library...键：就是连接两个表所需要依赖的列。有时候，根据某一列，就可以把两个表连接起来，但也有可能需要根据几列才能完成连接。...合并连接 left_join 左连接，就是左边的表不变，将右边的表附加到左边，不保留右表中多余的观测。...left_join(df1, df2, by = 'A') %>% kable() %>% kable_styling() A B C a x 3 b y 2 c z NA 如果左表中的观测在右边的表中不存在
aggregate相当于把每个文档的词去重了一下，不是ID去重，在不同文档中也可能存在相同的词。...其中，data.table里的`dcast`函数比reshape2包里的`dcast`好用，尽管他们的参数都一样，但是很多人还是比较喜欢老朋友reshape2包,然而这一步需要大量的内存，本书在服务器上完成的...转化为稀疏矩阵，1表示访问，0表示未访问。...为什么图5中，一些词语的Id为0，而dcast之后，不存在0id的个案呢？...prediction) print(evalue) # -1 1 # -1 1836 129 # 1 618 1324 测试集分类准确率下降到了81%，尽管只检验了一次
aggregate相当于把每个文档的词去重了一下，不是ID去重，在不同文档中也可能存在相同的词。...left_join的过程中，为什么没用写明参照哪个变量？...其中，data.table里的`dcast`函数比reshape2包里的`dcast`好用，尽管他们的参数都一样，但是很多人还是比较喜欢老朋友reshape2包,然而这一步需要大量的内存，本书在服务器上完成的...转化为稀疏矩阵，1表示访问，0表示未访问。...为什么图5中，一些词语的Id为0，而dcast之后，不存在0id的个案呢？
有时候两个数据框并没有很好地保持一致，不能简单地使用cbind()和rbind()函数，所以他们需要一个共同的列（common key)作为细胞融合的依据。...1 merge（）函数 优势在于对于不同的数据框，可以指定不同的匹配列名；缺点再于运行速度较慢，其中by.x指定左边数据框匹配列，by.y指定右边数据框匹配列。...另外两个表格融合时会用NA代替不存在的值。...1只保留左表的数据 > d_joinleft_join(df1,df2,by="x") > d_join x y z 1 a 1 2 2 b 2 5 3 c 3 NA 2只保留右表的数据...by=c("x","y") > h_joinleft_join(x=df1,y=df4,by=c("x","y")) > h_join x y z 1 a 1 2 2 b 2 NA 3
依照下面介绍的合并条件，这两个数据既有相同的内容，又有彼此中不存在的内容。...type为合并方式 inner，行：显示x，y中共有的行; 列：显示x，y中的所有列 left，行：显示x中所有的行; 列：显示x，y中的所有列，未匹配到的值，不论字符数字，全显示为NA right，...join为系列函数，包括inner_join、left_join、semi_join和anti_join函数 dplyr包的join函数似乎没有plyr包的join函数的match参数，只能进行所谓的all...(data1,data2, c('city' = 'city')) left_join函数 结果, 行：显示x中所有的行; 列：显示x，y中的所有列，未匹配到的值，不论字符数字，全显示为NA。...library(dplyr) # 单指标匹配 left_join(data1,data2) left_join(data1,data2, c('city' = 'city')) semi_join函数
R包安装与加载 1、安装 install.packages(“包”) #要安装的包存在于CRAN网站 BiocManager::install(“包”) #要安装的包存在于Biocductor(存贮位置可以通过谷歌搜索...） 2、加载 library（） require（） dplyr包 1、五个基础函数 ①新增列 mutate() ②筛选列 select（数据框名称，筛选标准） ③筛选行 filter() ④排序 filter...（） ⑤汇总 summarise() 2、俩个实用技能 ①管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M) ②count统计某列的unique值 3、处理关系数据（将2个表进行连接） ①內连...inner_join,取交集 inner_join(test1, test2, by = "x") ## x z y ## 1 b A 2 ## 2 e B 5 ## 3 f C 6 ②左连left_join...left_join(test1, test2, by = 'x') ## x z y ## 1 b A 2 ## 2 e B 5 ## 3 f C 6 ## 4 x D NA left_join
前面分享了单个文件中的select列，filter行，列拆分等，实际中经常是多个数据表，综合使用才能回答你所感兴趣的问题。 本次简单的介绍多个表（文件）连接的方法。...注释：匹配在实际的连接操作中是用圆点表示的。圆点的数量 = 匹配的数量 = 结果中行的数量。...2） 外连接 外连接则保留至少存在于一个表中的观测。...外连接有 3 种类型：• 左连接 left_join：保留 x 中的所有观测； 右连接 right_join：保留 y 中的所有观测； 全连接 full_join：保留 x 和 y 中的所有观测。...x1 y1 2 2 x2 y2 3 2 x3 y2 4 1 x4 y1 3 定义连接键 1) 默认值 by = NULL 使用存在于两个表中的所有变量
列表的隐式循环-lapplylapply(list, FUN, …)对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)两个数据框的链接merge可以合并inner_join:交集都存在的取...inner_join(test1,test2,by="name")full_join:全连接full_join(test1,test2,by="name")left_join：左连接，以左边的为准left_join...把行名变成一列4. “宽”变成“长”把格式变成类似于 ggplot2的形式，一列作为x，一列作为y5....("gene"), #要把gene 1，2，3这一行变成列names_to = "gene",#命名为genevalues_to = "count")#数值用count表示library(ggplot2...file.remove("douhua.txt") #用代码删除文件file.exists("douhua.txt") #删掉了就不存在啦可以批量的新建和删除f = paste0("douhua",1:
filter(.data, ...)筛选出符合...的数据 distinct(.data, ..., .keep_all = FALSE)根据...查看不重复的数据 参数：.keep_all TRUE表示保留其他列...，FALSE表示仅保留这一列 > distinct(iris, Species, .keep_all = FALSE) Species 1 setosa 2 versicolor 3...举例：vars(-Species)表示除了这列，对其他的进行运算 > mutate_at(iris, vars(-Species), funs(log(.)))...举例： 注意，把列的内容转换成行名的时候，该列的内容不能够存在重复 > b <- column_to_rownames(iris, var = "Species") Error in `.rowNamesDF...⚠️：suffix两个数据框中有相同名称的列，即使不匹配也保留相同的名称 举例：left_join(x, y, by = c("C" = "D"), suffix = c("1", "2")) ?
列号 select(test,1) #第一列 select(test,c(1,5)) #第一列和第五列 图片 列名 select(test,Sepal.Length) #即选择第一列 select(...test, Petal.Length, Petal.Width) #即选择第1列和第2列 vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width") #定义vars select...(test, one_of(vars)) #显示整个varsvars ##one_of( ) 表示选择对象为vars 图片 筛选行 filter(test, Species == "setosa")...(test1,test2,by = "x") #根据x列去两个表格一样的行 left_join——左连 left_join(test1, test2, by = 'x') #以test1 的x为基准，将...test2的信息补充到test1 left_join(test2, test1, by = 'x') #以test2 的x为基准，将test1的信息补充到test2 full_join——全连接 full_join
offset 表示忽略n个。忽略最后一个即表示选择倒数第二个。 everything 可以实现对列的自定义排序。其语法逻辑为，去掉指定的列后，筛选其他的列。...参见：https://www.yuque.com/mugpeng/rr/nhhess#AoSx0但它们缺陷也很明显， rbind (bind_rows)或 cbind (bind_cols)只能非常生硬地将相同列或相同行的表格...“压”在一起；而 merge 也只能按照共有部分相连接，两个表格中均不存在的行的内容会被删去。...semi_join(x = test1, y = test2, by = 'name') 反连接与半连接相反，返回的是x中所有的在y中不存在的记录。...表示任意字符），因此需要对. 转义。
的使用 > 银行分布 %>% left_join(期货公司, by = "地区") # A tibble: 5 x 3 地区 银行 期货 3 晋安 中国建设银行 瑞达期货 4 马尾 中国工商银行 5 闽侯 中国邮政储蓄银行 #表示保留...【银行分布】中所有的行，合并匹配【期货公司】中的列 4、right_join的使用 > 银行分布 %>% + right_join(期货公司, by = "地区") # A tibble: 5 x...2 晋安 中国建设银行 瑞达期货 3 仓山 福能期货 4 长乐 国贸期货 5 福清 鑫鼎盛期货 #表示保留...【期货公司】中所有的行，合并匹配【银行分布】中的列
其中，合并数据为counts或RPM由read.table后的提取列1或2决定。...导出数据---- write.csv(matrix, file = paste0(results_folder, "/matrix.csv")) 根据反馈修改 小伙伴反馈表示 miRNA 数据并不一定存在一致的行名...summarized_data % group_by(miRNA_region) %>% summarise_all(sum) 合并过程使用了for循环对第二列之后的列依次以...left_join函数组合到第一列上. matrix <- matrix_list[[1]] for (i in 2:length(matrix_list)) { matrix left_join...summarized_data[other_cols]) } matrix <- matrix_list[[1]] for (i in 2:length(matrix_list)) { matrix left_join
安装R包 R包安装命令是install.packages(“R包名”) 或BiocManager::install(“R包名”) 取决于要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor 加载R包 用...dplyr包的学习 五个基本函数 首先构建一个储存数据的变量 test 图片 mutate() 用于新增一列数据 select(),按列筛选 按列号筛选 按列名筛选 图片 filter()筛选行 图片...arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序 图片 arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序 图片 summarise()：汇总 图片 图片 图片 dplyr两个实用技能 管道操作...%>% (cmd/ctr + shift + M) count统计某列的unique值 dplyr处理关系数据 內连inner_join,取交集 图片 左连left_join 图片 全连full_join...图片 图片 最最后，这里表示还有一个额外变量，怎么才能显示出来呢？ 自问自答：这里是因为控制台面积太小了，把它拉大，然后重新运行代码就可以了~
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