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综合排序丨最热优先丨最新优先

case_when function in dplyr package

carHLH(+), Sample_Name = OR4，就在其添加的carHLH列中的对应空格填写carHLH(-), SampleTag1 <- SampleTag1 %>%mutate(carHLH=case_when

2023-08-23

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pandas中新增的case_when()方法

1 简介大家好我是费老师，pandas在前不久更新的2.2版本中，针对Series对象新增了case_when()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get 其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when()新方法首先请确保你的pandas版本大于等于2.2，在确保Python版本大于等于3.9的前提下，终端执行下列命令安装最新版本的pandas ： pip install pandas -U 2.1 case_when()的使用 case_when()作为Series对象的方法，其参数非常简单只有一个caselist，用于定义条件映射规则，格式如函数，进而引用自身实现灵活的条件判断：函数式条件，在针对数据框进行「链式分析」的过程中，可以很灵活的基于上一步的「临时计算状态」，进行条件赋值操作，譬如（示例数据及代码见文章开头仓库地址）：更多有关case_when

派大星的数据屋

2024-01-30

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大更新，pandas终于有case_when方法了！

好消息是，最近pandas2.2.0稳定版本发布了，其中一个新功能就是增加了case_when方法，可以说这个一直被大家诟病的方法终于补齐了！二、case_when用法东哥了解了一下case_when用法，总结了以下几点要点。对象：case_when属于series对象的方法，dataframe对象无法使用。 df['score_all'] = df.sum(axis=1) 对加工的总成绩列使用case_when方法，生成1-5的排序等级。这就是case_when非常灵活的原因，判断条件和替换值既可以是固定的值，也可以是自定义的函数，根据自己的需求随意设置。案例3 case_when只实现区域内的变量加工，其输出结果也可以与其他函数方法结合，产生更多强大的功能。

Python数据科学

2024-02-05

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（数据科学学习手札157）pandas新增case_when方法

https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介　　大家好我是费老师，pandas在前不久更新的2.2版本中，针对Series对象新增了case_when ()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when()新方法　　首先请确保你的pandas版本大于等于 2.2，在确保Python版本大于等于3.9的前提下，终端执行下列命令安装最新版本的pandas： pip install pandas -U 2.1 case_when()的使用 case_when 函数，进而引用自身实现灵活的条件判断：　　函数式条件，在针对数据框进行链式分析的过程中，可以很灵活的基于上一步的临时计算状态，进行条件赋值操作，譬如（示例数据及代码见文章开头仓库地址）：　　更多有关case_when

2024-01-28

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R语言中这个筛选差异基因的方式可读性很好，值得推荐

"NoDiff")) dplyr::case-when 标记差异基因比之前简洁了一些，可读性强 library(dplyr) res_output %>% mutate(level = case_when groupB,"UP"), "NoDiff"))) case-when只保留差异基因的名字 library(dplyr) res_output %>% mutate(diff_gene = case_when 临时生成列时操作起来更方便了 library(dplyr) res_output %>% mutate(rank=1:n(), keep_gene = case_when suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse)) microbenchmark::microbenchmark( case_when(1:1000 Unit: microseconds #> expr min lq mean #> case_when

2022-03-27

1.1K0

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R语言批量生成CaseWhen的解决方案

近期写R代码，经常用dplyr::case_when结合stringr::str_detect进行条件判断。痛点：判断条件可能会改或增删，全写在case_when里，代码冗余且不利于复制和维护，stackoverflow找了一圈，没发现好的解决方案，干脆自己写了一个通用代码以自动生成批量case_when判断 str_flatten(map2_chr(result,pattern,~str_glue("str_detect(x,'{.y}')~'{.x}',"))) x2 <- str_glue("function(x) case_when 结果如下图：单纯用case_when，需要写成 tibble(fruit=stringr::fruit) %>% mutate( category=case_when( 函数的核心依然是case_when，条件为真即停止，所以效率上没有损失。如果想改条件，在conditions里放肆增删改，改完再跑一遍allCaseWhen即可。

全栈程序员站长

2022-10-04

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R&Python Data Science 系列：数据处理（2）

2 条件函数这里介绍3个条件函数，if_else()、case_when()、between()函数，Python包dfply和R包dplyr中都是这3个函数，在用法上有点细微差别，日常中使用最多而且if_else()函数可以嵌套使用，不过当条件判断超过2个的时候，建议使用case_when()函数。 2.2 case_when函数用于多条件赋值，评分卡Woe赋值的时候使用起来很方便。 R语言实现 ##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为B, 1000-1500以下为C,1000以下为D diamonds %>% mutate(price_class = case_when 注意：case_when函数在Python和R语言中使用的时候有点区别，请留意。

2019-10-28

1.2K0

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跟着Nature Genetics学作图：R语言ggplot2散点图展示主成分分析（PCA）的结果

figure1b作图代码 fig1b.dat %>% left_join(dat,by=c("Accession"="Accession")) %>% mutate(new.group=case_when ( Location %in% province.X ~ "C", TRUE ~ "O" )) %>% mutate(new.group02=case_when( Group ( Location %in% province.X ~ "C", TRUE ~ "O" )) %>% mutate(new.group02=case_when( Group ( Location %in% province.X ~ "C", TRUE ~ "O" )) %>% mutate(new.group02=case_when( Group ( Location %in% province.X ~ "C", TRUE ~ "O" )) %>% mutate(new.group02=case_when( Group

2023-12-01

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ggpol包优雅的绘制蝴蝶图

ifelse(gender == "female", -y, y)) %>% # 如果是女性，将序列号取反 ungroup() %>% # 解除分组 mutate(status_label = case_when status == "notelected" ~ "not elected"), gender_label = case_when gender == "male" ~ "Male candidates"), dominant_gender = case_when 值为最大最小值及其负值 gender = c("female", "female", "male", "male")) %>% # 性别列 mutate(gender_label = case_when

R语言数据分析指南

2023-10-24

1K0

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数据可视化

ggplot2优雅的绘制流程图

.+'), x = -2.5 * x,y = 5 * y,type = case_when(str_detect(label, '\\?') - 1.2 box_height <- 1.25 boxes <- output %>%mutate(xmin = x - box_width,xmax = x + box_width,ymin = case_when ( str_detect(step, '(legs|reading|write)') ~ y - 1.5 * box_height,T ~ y - box_height), ymax = case_when %>% mutate(y = ifelse(s_e == "from", ymin, ymax)) %>% select(-c(ymin, ymax)) %>% mutate(x = case_when

R语言数据分析指南

2022-09-21

9350

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数据可视化