在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...简介 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) “rowwise()和group_by()很像，本身不做任何操作，但是使用了rowwise之后，再和mutate()...，变成了按行操作！...100 ## 2 2 104 ## 3 3 108 ## 4 4 112 ## 5 5 116 ## 6 6 120 across也有行的形式
主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...包删除数据框中的重复行 函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...如果存在重复行，则仅保留第一行。 它是R base函数unique（）的高效版本。...根据所有列删除重复的行（完全一样的观测值）： my_data %>% distinct() 根据特定列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, .keep_all...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量
TIDYVERSE Dplyr Arrange rows Dplyr Count the observations Dplyr Distinct keep unique rows Dplyr Join...Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...Dplyr Filter keep rows that match a condition filter 函数用于根据条件筛选数据行，能够仅保留满足条件的观测，支持根据指定的条件表达式对数据框进行灵活的行筛选操作
前言 上回在 用 Go 写一个轻量级的 ssh 批量操作工具 里提及过，我们做 Golang 并发的时候要对并发进行限制，对 goroutine 的执行要有超时控制。那会没有细说，这里展开讨论一下。...所以并发生效了，go 的并发就是这么简单。 按序返回 刚才的示例中，我执行任务的顺序是 0，1，2。但是从 channel 中返回的顺序却是 2，1，0。...超时控制 刚才的例子里我们没有考虑超时。然而如果某个 goroutine 运行时间太长了，那很肯定会拖累主 goroutine 被阻塞住，整个程序就挂起在那儿了。因此我们需要有超时的控制。...并发限制 如果任务数量太多，不加以限制的并发开启 goroutine 的话，可能会过多的占用资源，服务器可能会爆炸。所以实际环境中并发限制也是一定要做的。...让并发的 goroutine 在执行完成后把这个 channel 里的东西给读走。这样整个并发的数量就讲控制在这个 channel 的缓冲区大小上。
, desc(Sepal.Length)) #从大到小 2. distinct()去重复 # distinct，数据框按照某一列去重复 distinct(test,Species,.keep_all =...if语句控制一段代码的运行；且使用if语句，后面大括号里的代码可以折叠； 实例：用if(F){}注释掉暂时不想运行但以后还可能运行的代码（运行时把F改为T即可）；直接删掉的话下次想用就得重新写；用#号大段大段注释不能折叠...转换数据：把表格转换成两列数据 -（1） 第一步：转置 -（2） 第二步：把行名作为一列添加到数据中（因为ggplot2容易把行名丢掉，所以倾向于把行名作为一列） -（3） 第三步：新增一列“group...4. full_join 保留所有的，缺失的位置填充NA 5. semi_join 半连接，效果是取子集：以右边表格为参考对左边取子集 6. anti_join 保留左边表格在右边表格里没有的东西 test1...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.
，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...2.3 distinct 用来去除重复行，有时我们希望得到一个或若干个变量组合的所有不同值。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。...指定变量名时不是写成字符串形式而是直接写变量名： d.class %>% distinct(sex, age) %>% knitr::kable() 如果希望保留数据框中其它列，可以加选项 keep_all...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。
并发控制在事务管理中的作用主要体现在以下几个方面：保障数据一致性：并发控制通过协调和管理多个并发事务的执行顺序，避免了数据冲突和并发操作导致的数据不一致性问题。...通过合理的并发控制手段，可以防止并发事务造成的读脏数据、写脏数据、不可重复读等问题，保证了数据库中数据的一致性。维护数据的完整性：并发控制可以防止并发事务之间的相互干扰和互相影响。...通过并发控制技术，数据库管理系统可以确保每个事务在执行过程中的隔离性，使得每个事务只能访问到其他事务已提交的数据，有效保护了数据的完整性。...综上所述，并发控制在事务管理中的作用是保障数据的一致性和正确性，维护数据的完整性，并提高系统的并发性能。...在实际应用中，数据库管理系统会采用多种并发控制技术，如锁机制、并发事务调度、并发事务恢复等，来保证数据库的并发操作能够正常进行，并保持数据的一致性。
并发控制中的乐观锁与悲观锁 ---- 谈到悲观锁和乐观锁，就要谈到数据库的并发问题，数据库的隔离级别越高并发性就越差。 并发性：当前系统进行了序列化后，你读取数据库后，别人查询不了，称为并发性不好。...使用乐观锁需要在映射文件中配置才可生效 为什么需要锁（并发控制）？...例如：用户A,B看到的值都是6，用户B把值改为2，用户A读到的值仍为6。 并发控制机制 悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。...传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。...需要注意的是，乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑，因此也具备一定的局限性，如在上例中，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户余额更新操作不受我们系统的控制，因此可能会造成脏数据被更新到数据库中
例如：用户A,B看到的值都是6，用户B把值改为2，用户A读到的值仍为6。 3并发控制的机制 悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。...传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。...更新时检查版本号是否一致，比如数据库中数据版本为6，更新提交时version=6+1,使用该version值(=7)与数据库version+1(=7)作比较，如果相等，则可以更新，如果不等则有可能其他程序已更新该记录...此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。...需要注意的是，乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑，因此也具备一定的局限性，如在上例中，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户余额更新操作不受我们系统的控制，因此可能会造成脏数据被更新到数据库中
控制器的继承 项目中多个控制器使用公共的方法时，可以将这些方法写在一个基类控制器中，其它的控制器全部继承于这个基类控制器，这样基类中的方法就可以在其它的控制器中使用了。 定义基类控制器。...await this.ctx.render('register'); } // 提交登录信息 async doLogin() { // 调用基类控制器中的方法...await this.success('/index'); } // 提交注册信息 async doRegister() { // 调用基类控制器中的方法...await this.error('/login'); } } module.exports = UserController; 定义基类控制器中需要渲染的公共模板文件success.html... 定义基类控制器中需要渲染的公共模板文件error.html。 <!
⭐️ 初识条件判断(逻辑判断) 逻辑判断与逻辑语句什么是逻辑判断？ ---> 对于一件事情的正确与否的判断，即 真假的判断；在 python 中，我们使用 bool 类型来判断真与假，对与错。...---> 所谓的逻辑判断就是在一个程序中要对判断的语句进行真与假的结果判定，逻辑判断结果的最基本标准是布尔类型。布尔类型只有两个值：True和False，在Python语言中对应的是1和0。...new_time, '了，该吃晚饭了')elif new_time=='22点': print(new_time, '了，该睡觉了')else: print('该干啥干啥')⭐️ 关于条件判断的条件嵌套在条件判断的程序中...> 60: print('old woman') else: print('young woman')首先，用户输入性别为 man然后，用户输入年龄 20经过第 3 行的条件判断...sex == man 和 第 4行的条件判断 age > 60执行第 7 行的语句输出 young man⭐️ 条件语句的总结条件语句满足一个条件后，将退出当前的条件语句。
geek-r-tutorial/expand-reading.html R 编程基础 https://shixiangwang.gitee.io/geek-r-tutorial/base.html 内容： 基础语法 控制与循环结构...slice, filter, sample_n, sample_frac, top_n, distinct 列筛选 select 排序 arrange 行列增加/更新 基本的数学和比较逻辑运算符 +...- * / > < == 偏移 dplyr:: lag lead 聚合 dplyr:: cumall cumany cummax cummean cummin cumprod cumsum 排序 dplyr...:: n n_distinct base::sum(!...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、
目录 第二章（pandas） Python从零开始第三章数据处理与分析①dplyr风格的python代码 Python从零开始第三章数据处理与分析①python中的dplyr（2） ==========...这些功能旨在select和drop功能，并可与〜一起使用。 首先，快速了解可用功能： starts_with（prefix）：查找以字符串前缀开头的列。...ends_with（suffix）：查找以字符串后缀结尾的列。 contains（substr）：查找名称中包含子字符串的列。 everything（）：所有列。...可以传递单个整数索引或索引列表来选择行。 这与使用pandas包的的.iloc功能相同。...() 选择唯一行是使用distinct（）完成的。
convert：指示是否应将新列转换为适当的类型（与spreadabove相同）。 extra：指示对多余列的处理。可以选择丢弃，或者合并给最后一列。...fill：可以是'right，要么在最右边的列中填充'np.nan值来填充缺失的部分，也可以在left中填充np.nan值在最左边的列中填充。...（）相反，通过分隔符将列连接在一起。...默认的maintain 将使新列行成为“NaN”值如果该行中的任何原始列单元格包含“NaN”。 ignore会在加入时将任何NaN值视为空字符串。...（其他，by ='column'） 这些函数基本与R语言中类似。
数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法： 将符合目标的重复行全部删掉； 存在重复的行，根据需求保留一行 数据准备 使用...删除了ID_REF列和GSM74876列均重复的行，Done！ 择“优”录取 存在重复，但是不想完全删除，根据数据处理的目的保留一行。...保留其最大值如下即可： data3 <- aggregate( . ~ ID_REF,data=data, max) 2 dplyr函数 A : ID_REF重复行，保留其均值，同aggregate函数结果一致...表达量去重 芯片表达数据中，会存在一个基因多个探针的情况，此处选择在所有样本中表达量之和最大的探针。....))])) %>% #表达量均值从大到小排序 arrange(desc(rowMean)) %>% # 选择第一个，即为表达量最大值 distinct(ID_REF,.keep_all
背景 根据‘执行进度计算方式’的单选框里面的选项不同，展示不同的column 按最小制剂单位统计: 按含量统计: 实现方式 就是拿到选项框里面的值，再根据里面的值来判断哪些column
最近Erin在做信用风险评级模型的开发，几千行的代码敲的我头晕眼花。作为一个懒癌晚期，并且追求高效率的数据er，怎么能受得了浪费时间去造轮子呢。...找到合适的packages并学习使用它，绝对会让我们数据分析工作事半功倍！ 我们有没有发现dylyr包中函数使用的一些规律？ 有的！...data.table包 dplyr已经可以满足我们数据分析工作中大部分的需求，后来该包的作者又开发了一个炫酷吊炸天的包“data.table” 如果你的日常处理数据在几万到十几万行，那么用dplyr...(v1,v2)] 回顾一下我们在上一节最后保留的一段代码： group_by() grouped<-group_by(df,v1,V2) #data被v1,v2进行分组 newdata<-summarise...以上讲的这些只是我工作中data.table用得最多的功能，它的强大之处还远远不止这些！如果你想深入，可以去官网下载文档，你绝对值得拥有！
在R语言中，涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个： unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!...#unique函数通常用于去重： unique(mydata$B) #对含有重复值得向量进行去重 dplyr::distinct(mydata,B) #...#交集与补集： dplyr中提供了两个函数可以执行交集与补集操作: duplicated(mydata$B) #返回重复对象的布尔值 mydata[!...duplicated(mydata$B),] #剔除重复值，仅保留唯一值 ?...#针对数据框而言，默认情况下，dropna丢弃含有缺失值的行。
前言 我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。...dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外，dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。...于是我找到了一个名为dfply的软件包，由Kiefer Katovich开发。 与dplyr一样，dfply也允许使用管道运算符链接多个操作。...在dfply中，操作链的每个步骤的DataFrame结果由X表示。...例如，如果要在步骤中从DataFrame中选择三列，请在下一步中删除第三列，然后显示最终数据的前三行，您可以执行以下操作： # 'data' is the original pandas DataFrame
二、Dplyr能实现的小动作 1.arrange 排序 按某一/两列值的大小，按照升/降对行排序。...3.distinct 去除重复行（其实就是列出某一列所有的不同值） distinct（frame1，geneid） distinct（frame1，geneid，Sampleid）#列出这两个值都重复的行...") 两种办法拼起来~ 一个是R自带的rbind，一个是dplyr里的bind_rows 按行拼接时，列数、列名需要一致 rbind(frame1,frame4)# frame1 %>%bind_rows...inner_join：只保留两个表格共有的行 full_jion：保留全部的行 left,right,inner,full_join 注意下，截图中我打出的命令下面有一行蓝字，写了by ="geneid...•semi_join只保留第二个表格中包含的id ? 只是把表1中的gene4去掉了，但并没有加上表2的annotion列。 •anti-join只保留第二个表格中不包含的id ?
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