mutate中嵌套的ifelse将无法识别is.na语句 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R数据科学|5.4内容介绍及习题解答

缺失值代替最简单的做法就是使用mutate()函数创建一个新变量来代替原来的变量。...你可以使用ifelse()函数将异常值替换为 NA： diamonds2 % mutate(y = ifelse(y 20, NA, y))...可以使用 is.na() 函数创建一个新变量来完成这个操作： nycflights13::flights %>% mutate( cancelled = is.na(dep_time...在直方图中x需要是数值型的，stat_bin()按范围将观察结果分组到各个箱中。由于NA观测值的数值是未知的，它们不能被放置在特定的容器中，因此被丢弃。...diamonds2 % mutate(y = ifelse(y 20, NA, y)) ggplot(diamonds2, aes(x

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

就像第1部分中的select（）函数一样，mutate（）有变种： *mutate_all（）将根据您的进一步说明改变所有列 *mutate_if（）首先需要一个返回布尔值的函数来选择列。...如果我想在几分钟内完成，我可以使用mutate_at（）并将包含列的所有'sleep'包装在vars（）中。其次，我在飞行中创建一个函数，将每个值乘以60。...，可以在mutate（）语句中使用recode（）：这使您可以更改当前命名，或将当前级别分组到更低级别。...（两个level） ifelse（）语句可用于将数字列转换为离散列。...（多个级别） ifelse（）可以嵌套，但如果你想要两个以上的级别，但是使用case_when（）可能更容易，它允许你喜欢的语句数量多，并且比许多嵌套的ifelse更容易阅读声明。

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R语言|数据清洗

数据清洗是数据分析流程中必不可少的一步。清洗得当的数据是可靠分析的基础，而在R语言中，有许多强大而灵活的工具可以帮助我们高效完成数据清洗。...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。...Age = ifelse(is.na(Age), mean(Age, na.rm = TRUE), Age), Salary = ifelse(is.na(Salary), mean(Salary..., na.rm = TRUE), Salary) ) data_filled 格式转换：在数据清洗中，经常需要将列转换为合适的数据类型。...( Age = ifelse(is.na(Age), mean(Age, na.rm = TRUE), Age), Salary = ifelse(Salary > quantile(Salary

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使用 R 语言从 PDF 文档中提取表格

本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO（世界卫生组织）的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。.../ 这个非常简单，我的思路是直接获取网页中的所有标签的 href 属性，然后过滤出链接中含 .pdf 的，最后再用一个循环下载所有的 PDF 文件即可。...(continent = ifelse(Total_confirmed_cases == "", Reporting_Country_Territory_Area...is.na(Total_confirmed_cases)) -> page1 # 剩下的页就好办了 extract_tables(f, pages = 5:13, guess...is.na(Total_confirmed_cases)) %>% mutate(Total_confirmed_new_cases = as.numeric(Total_confirmed_new_cases

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阿榜的生信笔记7—R语言的综合运用1

"str_replace_all(x2,"o","A")" 该代码表示将字符串x2中所有的字母o都替换为A。...* 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。...，然后将结果转换成矩阵（as.matrix），接着再选出前50行（head函数），最后使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图。...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?

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flowchart绘制丰富多彩流程图

is.na(group), label = "Randomized", show_exc = TRUE) |> fc_modify( ~ . |> mutate(...text = ifelse(id == 3, str_glue("- {sum(safo$inclusion_crit == 'Yes')} not met the inclusion criteria...is.na(reason_pp)) |> mutate(reason_pp = droplevels(reason_pp)) label_exc1 <- paste( c(str_glue(...is.na(reason_pp)) |> mutate(reason_pp = droplevels(reason_pp)) label_exc2 <- paste( c(str_glue(...，欢迎到淘宝店铺R语言数据分析指南，购买小编的R数据可视化案例文档(2024版)，「购买将赠送2023年的绘图文档内容」。

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R tips：使用TCGAbiolinks包下载TCGA数据

这个过程中，GDCprepare还会将生存数据自动合并到summarizedExperiment对象的colData中。...DESeq2的Normalization方法，已经有很多资料了，这里只说它的效果就是可以校正文库大小和文库组成，也就是说可以进行样本间比较，无法进行基因间比较，大多数情况下，我们都是不需要基因间比较的。...(status = ifelse(vital_status == 'Dead', "1", "0")) %>% mutate( OS = case_when( status ==...(status = ifelse(vital_status == 'Dead', "1", "0")) %>% mutate( OS = case_when( status ==...%>% mutate('{x}' := ifelse(.data[[x]] > median(.data[[x]]), "High", "Low")) # 生存信息

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biotrainee note 6

(x2,"o","A") ## 将元素中的“o”替换成“A”，但如果连续遇到只替换第一个str_replace_all(x2,"o","A") ## 将元素中所有的“o”均替换成“A”### 6.字符删除...arrange(test, Sepal.Length) #将“Sepal.Length”列从小到大排序，并扩展到其他列，会将排序的结果返回至数据框。...，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #“new”为新增列的列名，其内容为这两列的乘积# select()、filter()筛选列...就if(一个逻辑值){一段代码} ，只有这个逻辑值为true才执行后面的代码长脚本的管理下载数据的代码，保留但不反复运行长脚本的管理方式：用Rdata来衔接为什么用Rdata而不是表格文件来衔接if条件语句...ifelse函数ifelse()+str_detect()，王炸for循环for( i in 1:4){print(i)}#批量画图par(mfrow = c(2,2))for(i in 1:4){plot

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GMSB文章九：微生物的相关关系组间波动

(function(x) strsplit(x, "__")[[1]][2]) %>% mutate(Species = ifelse(!...is.na(Species) & !...is.na(Genus), paste(ifelse(strsplit(Genus, "")[[1]][1] == "[",...is.na(value)) %>% mutate(value = round(value, 2)) return(df_clean)}Linear correlations secom_linear...函数是 ANCOMBC 包中的一个函数，用于在微生物组数据中进行线性相关性的稀疏估计。

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跟小洁老师学习R语言的第七天

xstr_length(x)#检测字符串内的字符数，空格也算length(x)#向量里面元素的个数2.字符串拆分str_split(x," ")#以空格为分隔符号将字符串拆分开x2 = str_split...，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x1 = filter(iris,Sepal.Width...(i==0) { print('0')} else if (iifelse(i>0,"+",ifelse(i语句for循环x 中的每个元素...（向量）实施相同的操作test 中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile

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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

图片 2.mutate（）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...可以用来进行分组，通过str_detect函数识别数据中的关键词，然后进行分组 samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","...list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...rownames_to_column() %>% #将行名变成一列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) ##给数据添加一列分组列...（第一个写的数据框），右表中多余的数据舍去，没有的数据显示缺失值 right_join(test1,test2,by="name") ##右连接，以右侧的表的行为准构成新的数据框（第二个写的数据框），左表中多余的数据舍去

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「R」绘制分组排序点图

在 R 包中，我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图，用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较，这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题，我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。...使用 ggplot2 实现这个图我遇到了不少难点，在实现的过程中除了深入理解了 ggplot2，我也同时感受到了它的灵活和限制。...难度有以下几点，感兴趣的读者不妨带着这些问题阅读源代码：怎么对点排序，构建绘图坐标？怎么对不同的 panel 展示不同的背景颜色？theme() 中的选项都不支持向量化，所以必须另辟蹊径。...is.na(.data$.dvar)), .groups = "drop" ) %>% dplyr::transmute( .gvar = .data$.gvar..., x = ifelse(.data$n > 3, .data$x_m - round(.data$n / 3), .data$x_m - .data$n

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R tips：交互式网络图展示GO富集子通路

包中，通过如下方式可以获得： # 载入数据 utils::data("gotbl", package = "GOSemSim") ?...# 将显著通路作为parent去查找子通路 children % filter(parent %in% GO_enrich_sub$ID) # 网络图的from...go_id)] # ggraph绘图 graph <- tidygraph::as_tbl_graph(go_df, directed = TRUE) graph % mutate...(pvalue = GO_enrich[match(name, GO_enrich$Description), 'p.adjust']) %>% # enrich代表此通路是否显著 mutate...(enrich = ifelse(pvalue % mutate(enrich = ifelse(is.na(enrich), FALSE,

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R练习50题 - 第八期

此题的关键点和难点在于，如何识别出连续三个交易日上涨和下跌。由于牵涉到行处理，所以最好的方法是在data.table语句中进行循环。...在b1中观测如果为TRUE则表明该只股票这一天股价为上涨，反之如果为FALSE则为下跌；b2中的观测代表的意义与b1相反。...由于每一次循环生成了三个变量的一次观测，所以将这一次观测生成一个list，而后对应到每一个l的每一天的观测中去，于是就有了 l[[t+3]] is.na(date)去除date为NA的观测，因为当循环到.N-2时，r3day_up和r3day_dn还能生成观测，但date已无法生成观测，超出了循环的日期范围，故而会出现NA的情况；接下里在by...故而将tag设定为三种观测值r3day_up、r3day_dn以及others，用ifelse语句进行生成。

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R语言基础提升与总结

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)...{ 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...x 将for循环的结果保存下来？...，按列拼接成为一个矩阵 do.call完成批量操作4 表达矩阵画箱线图4.1 表达矩阵的概念基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示其中矩阵的行代表某个基因在不同样本（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

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单基因生信分析流程（3）一文解决生存分析和临床参数相关分析

(OS=ifelse(OS=='Dead',1,0))%>% mutate(OS.Time=OS.Time/365) #整理生存患者的临床信息 alive_patient ifelse(OS=='Dead',1,0))%>% mutate(OS.Time=OS.Time/365) #合并两类患者，得到肾透明细胞癌的临床信息 survival_data <-...data1 <- subset(data1,select= c(ERBB2,Barcode)) dt <- merge(data1,survival_data ,by='Barcode') 将患者根据...(is.na(data$Te1),data$Te2,data$Te1) data$N <- str_extract(data$TNM, "N\\d") data$N 的所有信息：

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day 6 字符串数据框条件循环隐式循环

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...嵌套，代码不易读pheatmap::pheatmap(head(as.matrix(select(iris,-5)),50))3.管道符号传递，简洁明了iris %>% select(-5) %>%...的位置返回的结果为TRUEifelse(k1,"tumor","normal")k2 = str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor...，为2表示列，FUN是函数test的结果中名字为向量的名字apply(test, 1, sum)2.lapply(list,...FUN, …)# 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)

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十二、R语言的综合应用

Sepal.Length) 三、条件和循环 3.1 条件语句 ###1.if(){ } 如果。。。...(i==0) { print('0') } else if (i< 0){ print('-') } ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) 3.2 循环语句...#如何将结果存下来?...# 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(...= T) z[,4] # 2.如何把上一题结果中的Control和Vemurafenib改成全部小写？

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ggplot2（r包）绘制基因棒棒糖图

panel.grid.major.y = element_line(linetype = "dotted")) + labs(x = "AA", y = "Freq", fill = "Mutation") gp 6、再优化：将两个重叠的棒子分开不重叠...) data % select(Mut, AA, Type, Freq) %>% mutate(Base = paste0(Mut, '_0'), .after = '...mut.df$AA %in% x])))) %>% mutate(AA = ifelse(!...is.na(Type) & dist < 20, runif(n(), -50, 50), 0) + AA) data 绘图：不重叠的棒棒使用geom_edge_elbow...geom_node_text(aes(label = ifelse(is.na(Type), '', name)), angle = 90, hjust = -

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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)

数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列注意⚠️没有赋值就没有改变管道符号%>%-实现连续的步骤非常易读彩虹代码展现嵌套函数的逻辑。...if条件语句：如果。。。就。。。2. 脚本项目管理、条件循环2.1 长脚本管理方式2.1.1 不想运行且不想删除的代码：用if函数if(T){...}...save(pd,exp,gpl,file = "steploutput,Rdata")，这句代码将几个第一个脚本有用的变量保存到Rdata文件中，下次使用这些变量时直接加载load这个Rdata文件即可...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...(i>0,"+",ifelse(i嵌套！！！

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