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盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行

filter()函数筛选出后续需要的“行”子集。...：基础包的 grepl() 函数, stringr 包的 str_detect() 函数 msleep %>% select(name, sleep_total) %>% filter(str_detect...： filter_all() 所有列参与筛选，根据筛选条件筛选 filter_if() 逻辑判断确定哪些列参与筛选，根据筛选条件筛选 filter_at() vars()函数定义哪些列参与筛选，根据筛选条件筛选...1 filter_all()筛选所有行 #筛选name:order, sleep_total, -vore中，任何一列包含“Ca”的所有行 msleep %>% select(name:order, sleep_total.... 3 filter_at()筛选条件列 优点：自定义待筛选的列，无需指定待筛选的列的类型 #筛选sleep_total, sleep_rem两个变量，所有值均大于5的行 msleep %>%

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数据处理第3部分：选择行的基本和高级的方法

Basic row filters 在许多情况下，您不希望在分析中包括所有行，而只包括选择的行。 仅使用特定行的函数在dplyr中称为“filter（）”。...=“Rodentia”）将选择除Rodentia行之外的所有内容。 *filter（name>“v”）只会在字母v之后选择字母中带有名称的行。 如果要选择多个动物，可以使用％in％运算符。...（）函数： 示例代码将删除conservation为NA的所有行。...Filter at 其中一个更强大的函数是filter_at（）：它不会过滤所有列，也不需要你指定列的类型，你可以通过`vars（）选择要发生更改的列。 论据。...这个参数允许在select语句中完成任何事情：所以你可以通过名称来引用它们，也可以通过逻辑数字函数，正则表达式等来引用它们（请参阅我的第一篇博客文章中的选择选项）。 第二个参数是选择的条件。

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TidyFriday 每天 5 分钟，轻轻松松上手 R 语言（四）

上次推文，我们通过数字和字符进行了简单的行筛选，今天我们继续来探讨 filter()的进阶用法 今天我们使用 msleep 来进行演示filter()的用法,msleep 是一个关于哺乳动物睡眠的数据...例如，要选择总睡眠时间在16至18小时之间的所有动物，我可以使用filter(sleep_total >= 16, sleep_total <= 18) ，但是使用 between ()看起来会更简洁一些...这时有两个选项: base R 的 grepl ()函数，或者用 stringr 包的 str_detect ()。 我们要注意 R 是区分大小写的!...通过使用 filter (str_detect (name，pattern=“ mouse”)) ，我们会跳过含有 Mouse 的行。...有时我们需要对多个条件进行筛选，可以组合使用逻辑运算符，比如我要筛选体重大于100、睡眠时间大于15小时，不属于食肉类的行，可以这样写 msleep %>% select(name, order,

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R语言日常笔记（1）filter函数

R语言日常笔记（1）filter函数 在处理数据时，过滤数据是最基本的操作之一。 如果想删除一部分无效或者根本不感兴趣的数据。 dplyr有filter（）函数来做这样的过滤。...使用dplyr，可以帮助使用者像使用SQL或者传统BI工具以简单且更直观的方式进行过滤。...导入数据，这一次主要使用的是flight数据集 rm(list=ls()) library(nycflights13) library(dplyr) flights > flights # A...，filter函数目前还有filter_all， filter_at，filter_if三个补充函数，这三个函数使得filter函数更加强大。...函数（一般用于使用者想对数据集中的符合条件的列进行筛选操作时(注:虽然是以特定列进行筛选的，但是最后呈现的数据还是全部列) > mtcars %>% + filter_at(vars(starts_with

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R语言第二章数据处理②选择行

正文 这篇博客主要介绍学习以下R函数： slice（）：按位置提取行 filter（）：提取符合特定逻辑条件的行。 例如，iris％>％filter（Sepal.Length> 6）。...filter_all（），filter_if（）和filter_at（）：过滤变量然后选择行。 这些函数复制所有变量或变量选择的逻辑标准。...% filter_all(any_vars(.> 2)) #选择以sep开头的属性任一大于2的行 my_data2 %>% filter_at(vars(starts_with("Sep")), any_vars...is.na(height)) 从数据框中选择随机行 可以使用函数sample_n（）选择n个随机行，也可以使用sample_frac（）选择行的随机分数。...我们首先使用函数set.seed（）来启动随机数生成器引擎。 这对于用户重现分析非常重要。

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CUDA优化冷知识24|函数和指令使用的选择和优化

上一次我们讲到：CUDA优化冷知识23|如何执行配置优化以及对性能调优的影响 今天的主要内容是手册里面，对一些函数和指令使用的选择和优化。大致分为普通的计算函数/指令，和访存相关的方面。...第二小节则依然是说的整数，主要涉及到在使用下标和循环控制变量的时候，对有符号整数和无符号整数的选择。...两个小节的整数指令方面的优化选择说完了，我们下面继续今天的主要内容，关于float方面的优化选择。...如果用户不小心，在式子里面给出了double的中间结果作为参数，同时函数结尾没有显式的写出f()结尾，那么因为重载的同名函数存在，将实际上使用的是慢速的double版本的。也有生成慢速的代码。...然后这小节还提了在进行概率统计之类的运算的时候，如果要使用正态分布的误差函数，特别要注意这点。因为erfcf()这个函数（注意f结尾），在单精度的时候特别快。

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

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 Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名，能够快速修改变量的名称，使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...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

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数据处理|R-dplyr

1）安装、加载dplyr包、准备数据 install.packages("dplyr") #加载dplyr包 使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl对象。...data(iris) #本文使用iris示例数据集。 2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...%in% c("setosa","virginica")) 3）变量筛选（列） select函数:可以通过指定列名选择指定的变量进行分析，得到的为选择的列。...：Filter&Select Filter：通过一些准则选择观测值（行） Select：通过名字来选择变量（列） 更名变量名： Select & Rename head(select(iris,Sepal.W...sample_n(mtcars, 50, replace = TRUE) #随机有重复的取50行数 10）数据联结 dplyr包也提供了数据集的连接操作，如左连接、右连接、内连接等： inner_join

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...它使用 tidy 选择语法（像 select() 那样），因此你可以按照位置、名字和类型来选择变量。..._if, _at, _all 「dplyr」 以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...这使 「dplyr」 更容易使用（因为需要记住的函数更少），也使我们更容易实现新的动词（因为我们只需要实现一个函数，而不是四个）。...它们已经有选择语义，所以通常以与 across() 不同的方式使用，我们需要使用新的 rename_with() 代替。

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R语言第二章数据处理④数据框排序和重命名目录

目录 R语言第二章数据处理①选择列 R语言第二章数据处理②选择行 R语言第二章数据处理③删除重复数据 R语言第二章数据处理④数据框排序和重命名 =============================...=================== 这一篇主要介绍如何通过一个或多个列（即变量）的值对数据中的行进行重新排序。...您将学习如何轻松地： 使用R函数arrange（）[dplyr包]按升序（从低到高）进行排序 使用arrange（）结合函数desc（）[dplyr package]以降序（从高到低）对行进行排序 library...函数arrange（）可用于通过一个或多个变量对行重新排序（或排序）。...( sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width ) 使用Rbase函数重命名列 要将列Sepal.Length

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R语言入门（一）之数据处理

（例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep(x,times)重复x，times次；使用...read.csv(file=file.choose(),header=T) #跳出选择文件的对话框，选择文件后自动打开 head(a1) #显示数据前6行 tail(a1) #显示数据后6行 dim(a1...#数据特定列的选择 a2.2[, c("Species", "Sepal.Length", "Sepal.Width")] a2.2[,c(5,1,2)] dplyr::select(a2.2, 5,...#数据列的选择 dplyr::select(a2.2, Species, contains("Sepal")) #筛选a2.2数据中标题包括"Sepal"、标题为"Species"的列 ?..." = "Journal")) #merge 函数类似于 Excel 中的 Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列

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懒癌必备-dplyr和data.table让你的数据分析事半功倍

dplyr很庆幸，都提供了关于常用方法的一些函数。...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...如果你的日常处理数据量非常大，有上亿行的数据处理需求，这个时候你完全可以放心大胆的使用data.table 这个包异常的高效，速度非常的快！！...使用i DT[3：5] #选取3到5行的数据 class(DT) [1] "data.table" "data.frame" DT[v1=="A"] #基于条件的选择 DT[v1 %in% c("A",

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Day6——R包

vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")select(test, one_of(vars))#选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用...one_of函数R语言中使用vars参数指定数据框中需要分析的字段索引范围在R语言中，我们经常需要对数据框进行分析和处理。...数据框是一种二维的表格结构，其中包含了多个变量(字段)和观测值(行)。在进行数据分析时，有时我们只对数据框中的特定字段感兴趣，而不需要使用所有的字段。...这时，我们可以使用vars参数来指定需要分析的字段索引范围，从而提取出感兴趣的字段进行后续操作。vars参数是dply包中select函数的一个参数，它允许我们通过指定字段的索引范围来选择需要的字段。...filter()#筛选行filter(test, Species == "setosa")#选择物种名为setosa的行filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length

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