在R中做数据处理时，数据导入导出是常见操作，对于导入而言，如果源数据保存在多个文件中，那么导入后首先就需要进行合并操作。 这个读取及合并操作可以使用lapply和do.call来完成。...先模拟几个数据文件，以用于导入### # 创建6个文件，每个文件有一个数据框，为一行三列数据，列名a,b,c dir.create("test") lapply(1:6, function(x){.... lapply读入6个文件，并使用do.call来调用rbind去合并6个文件### library(magrittr) # 读入数据 file_list %lapply(function(x){ read.table(x, header = T) }) # 使用rbind合并 do.call(rbind, file_list...会报错，比如： # 更改第一个数据框的列名为"d" "e" "f" colnames(file_list[[1]])<-c("d","e","f") do.call(rbind, file_list)
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。...for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...对于test而言，value就是上面创建的三个向量，如下： test_t <- enframe(test) tets_t # # A tibble: 3 x 2 # name value...如果使用ggplot2绘制，则是如下： ? 这里传递test_t的参数给map2时使用magrittr包的”爆炸运算符“：%$%。...它的作用可和with类似，使用它后，管道后面的函数可以直接使用test_t的列名。 ggplot2后面的函数部分，x与y分别是对应name和value，最后绘图即可。
aardio中提供了操作外部进程listview控件的库函数：winex.ctrl.listview,但是该函数库没有提供直接获取列名的函数。...而aardio的进程内listview库可以直接获取列名，相关的函数名是：getColumnText()。...，所以使用起来也不麻烦。...这个函数的返回值也是个结构体，结构体中的text属性就是列名。但在使用时，发现返回的列名全部是0。...最后有效的使用方式就是：col_text=getColumn({mask=0x4/*_LVCF_TEXT*/},i); 另外再提个题外话，这个函数本来返回的列名字符串是乱码的，是因为编码的问题。
count(1) count(*) 两者的主要区别是 count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。...count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。...count(*) 和 count(1)和count(列名)区别 count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候...，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。
问题解答 对于这种特殊字符，我们一般想到的是用转义符进行处理，所以试了下"/"、引号、单引号等常见的转义符，发现依然语法错误，又查了下MySQL的官方说明： 特殊字符位于列名中时必须进行转义，如果列名中包含...eg：列名为Column＃，应写为[Column＃]；列名包括中括号，必须使用斜杠进行转义，eg：列名为Column[]的列应写为[Column[\]](只有第二个中括号必须转义)。...其它反引号的用法 之前对反引号几乎没有使用过，所以借此机会搜索总结了下反引号相关的用法。...尽管可以通过输入字符或者字符串来创建变量值，也可以获取来自于其他Linux命令的值。为把Linux命令的结果赋予变量，实现需要执行这个命令。...，此时需要加入反引号来区别，但使用表名时可忽略反引号。
集合和列表非常相似 集合和列表的不同点： 集合中只能存储不可变对象 集合中存储的对象是无序（不是按照元素的插入顺序保存） 集合中不能也不会出现重复的元素 创建集合： 可以使用大括号 { } 或者...方法一：使用{ }来创建集合 s = {10,3,5,1,2,1,2,3,1,1,1,1} print(s) # {1, 2, 3, 5, 10} print(type(s)) # <class '...: unhashable type: 'list' 方法二：使用 set() 函数来创建集合 创建一个空集合 s = set() print(s) # set() print(type(s)...) # 通过set()来将序列和字典转换为集合，使用set()将字典转换为集合时，只会包含字典中的键 s = set([1,3,4,4,5,1,1,2,3,4,5])...： 使用 in 和 not in 来检查集合中的元素 s = {'a','b',1,2,3,1} print('c' in s) # False print(1 in s) # True
背景介绍 DataFrames和Series是用于数据存储的pandas中的两个主要对象类型：DataFrame就像一个表，表的每一列都称为Series。您通常会选择一个系列来分析或操纵它。...今天我们将学习如何重命名Pandas DataFrame中的列名。 ? 入门示例 ? ? ? ?...上述代码： # ## 如何重命名pandas dataframe中的列名字 # In[32]: import pandas as pd # In[33]: data = pd.read_csv('ufo.csv...') # ## 查看data的类型 # In[34]: type(data) # ## 显示前几条数据 # In[35]: data.head() # ## 打印所有的列名 # In[36]: data.columns...Reported':'Colors_Reported'},inplace=True) # ## 打印重命名后的列 # In[38]: data.columns # ## 定义一个list 整体替换列名
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...如果你已经像上面的例子一样事先知道了列名，你可以使用来自rlang[2]的代词.data指代你要使用的图层数据。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...不应该停止你创建自己的函数可视化对象！ 创建一个新的主题 当创建一个新的主题时，从已有主题出发总是好的实践（例如，theme_grey()），然后使用%+replace%替换需要该包的元素。
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，不赋值=没发生 test...4.2.1 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) 4.2.2 批量画图 lapply(1:4, function(i){ plot(iris[,i],col...("gene",1:3) #设置行名 colnames(exp) = paste0("test",1:6) #设置列名 exp[,1:3] = exp[,1:3]+1 exp 6.2.2 数据整理 library...### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的...dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists
--- title: "作图时行列名中包含空格的处理方法" output: html_document date: "2023-03-14" --- 当作图时行列名中包含了空格等特殊字符时，R语言会报错...unexpected symbol ## 3: colnames(dat)[1] <- "a b" ## 4: ggplot(dat,aes(a b ## ^ 将包含空格的行列名加上...（反引号，英文输入模式下按“~”键）可以解决报错的问题如下 library(ggplot2) dat <- iris colnames(dat)[1] <- "a b" ggplot(dat,aes(`
解决列名不匹配的两种方式 第一种： select user_id as "id...username" column="user_name"/> 引用它的语句使用
如果是单个样品，直接读取进来然后创建seurat对象即可：初试Seurat的V5版本 主要区别在于，V4版本中一般是循环读取样品，使用CreateSeuratObject创建seurat对象，然后使用merge...而在V5版的seurat中如果是分开读取多个文件后，再使用merge函数其实并没有把每个样品的表达量矩阵merge。...那我们可以先把多个样品合并成为了一个超级大的表达量矩阵，并使其行名为基因名，列名为barcodes信息，后面直接针对它来使用CreateSeuratObject函数去构建Seurat对象，就是完美的下游分析的输入数据啦...使用Seurat的v5来读取多个10x的单细胞转录组矩阵 使用Seurat的v5来读取多个不是10x标准文件的单细胞项目 不同格式单细胞多数据读取方法 读取数据进行分析之前，我们需要安装加载需要的R包，...samples，但是数据是整合的 下载数据之后，分别读取barcodes、genes以及matrix矩阵文件，将三个文件对应整理成一个规范的带有行列名的矩阵，再创建seurat对象即可 #加载需要的R包
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
防止数据被意外修改：使用 as const 创建的对象在创建后无法修改，这有助于防止数据在代码的不同部分被意外修改。...console.log(person.name); // 输出 "Alice" 在这个例子中，我们使用 as const 创建了一个名为 person 的常量对象。...可以与对象展开语法结合使用：可以创建一个新对象，该对象是现有对象的副本，但其中一些属性使用 as const 声明为只读。...在第二个例子中，deepReadonlyObject 的所有属性，包括嵌套属性，都是只读的，无法修改。 实际应用场景 配置文件：使用 as const 定义配置文件，确保配置项不被意外修改。...例如，确保组件属性在使用过程中不会被修改。
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...element_text(size=10,face="bold")) print(city_plots[[city_]]) ggsave(city_plots[[city_]],file=paste0...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值
首先使用beagle做基因型填充 beagle gt=smoove_filtered.vcf out=smoove.filtered.impute nthreads=2 读取vcf文件 library...) R2 <- list() if(is.list(p)){ biv <- which(unlist(lapply(ht,function(x){length(levels(x))}))...} } return(R2) }) 整个函数的逻辑还看不明白 这里自定义函数还用到了compiler这个R包，有什么作用暂时不太明白 函数是输入两个位点的等位基因和等位基因频率 calcLD(...gt.list[[1]],p[[1]],gt.list[[3]],p[[3]]) gt.list 的格式 p的数据格式 以上是本期推文的内容 一个R语言的零散知识点：pivot_longer()函数把多列的数据转换成长格式...把向量里的两个列名单独生成一列 cols 里的列如果数据类型不一样是不能合并的 names_to 生成的是新生成的列的列名 values_to 也是指定列名 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site <- "http://random.org/integers/" # 这是一个生成随机数的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...规定信号是如何传输的 可以用 torchsummary 查看网络结构，如果没有的话，使用pip命令进行安装 Module: 神经网络的模板 import torch.nn as nn import torch.nn.functional...，以及相同的步长 m = nn.conv2d(16，33，3, stride=2) #使用非方形的卷积核，以及非对称的步长和补零 m = nn.conv2d(16，33，(3，5),stride=(2，...1)，padding=(4，2)) #使用非方形的卷积核，以及非对称的步长，补零和膨胀系数 m = nn.Conv2d(16，33，(3，5)，stride=(2，1)，padding=(4，2)，dilation...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。
本来准备开始之前打算好的新项目，打算基于taro进行多端开发。但是本地安装的版本太低，用taro update 更新版本，然后taro init 命令创建初始化项目后，项目根本跑步起来。...三个create-**.js定义了组件、元素、函数组件的创建方法。patch.js则是虚拟dom的diff算法。vnode.js则是对虚拟dom的定义。...创建vnode 创建vnode实际上就是对vnode构造函数进行实例化。比如创建一个emptyNode(空节点)。...创建函数式组件 函数式组件先是定义了一个类vnode的构造函数，然后构造函数返回了一个由createElement方法生成的一个vnode实例。...比如vdom中有很多地方也用到了lifecycle的方法。而lifecycle本身也是个非常复杂的东西。 这篇内容大致介绍了vdom中涉及的内容以及vdom的创建。细节部分接下来会慢慢的拆解。
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