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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

包 #dplyr中基本函数 filter——数据筛选(筛选观测,行) filter(Hdma_dat,pclass == 1) ###################################...f是分组因子。...在base包里和split功能接近函数有cut(对属性数据分划),strsplit(对字符串分划)以及subset(对向量,矩阵或数据框按给定条件取子集)等。...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据数据更为灵活,subset函数将满足条件向量、矩阵和数据框按子集方式返回。...##对于数据框 x是对象,subset是保留元素或者行列逻辑表达式,对于缺失用NA代替。 Select 是选取范围,应小于x。

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LESS-Map:用于长期定位轻量级和逐渐演进语义地图方案

本文提出了一种基于地面语义特征、利用低成本摄像头新型地图制作、定位和地图更新系统,提出了一种精确且轻量级参数化方法,用于建立改进数据关联,实现厘米级别的精确定位。...此外还提出了一种新颖地图更新方法,通过对参数化语义特征实现高质量数据关联,允许在重新定位过程中进行连续地图更新和细化,同时保持厘米级别的准确性。...当计算得到重叠低于预定义阈值时,定位结果被视为无效。然后,这一有效性判断将被发送到图优化模块。 图6. 说明了地图边缘重叠情况。...里程计因子基于从里程模块获取结果构建,而定位因子基于由定位模块提供对地图结果构建。值得注意是,这些定位因子仅在定位有效时才会被纳入考虑。...基于稀疏语义视觉特征道路场景建图与定位 自动驾驶中基于激光雷达车辆道路和人行道实时检测(代码开源) 用于三维点云语义分割标注工具和城市数据集 更多文章可查看:点云学习历史文章大汇总 SLAM

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快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

参考→《R语言 数据(集)合并与连接/匹配 | 专题2》 4.过滤/筛选 过滤,是对数据集按照某种规则进行筛选,去掉不符合条件数据,保留符合条件数据。...排序 #order默认升序,变量前加“-”代表降序 #排序操作,大多都是基于索引来完成 #用order()函数来生成索引,再匹配数据数值上面。...,大多都是基于索引来完成 > #用order()函数来生成索引,再匹配数据数值上面。...=5) 8 数据分裂 分裂计算,是把一个向量按照一列规则,拆分成多个向量操作。...分成2步操作,第一步先分成与数据集同样长度因子,第二步进行分裂,可以把一个大向量拆分成多个小向量。

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数据处理|R-dplyr

dplyr包实现数据清洗处理,包括数据整合、关联、排序、筛选、汇总、分组等。...1)安装、加载dplyr包、准备数据 install.packages("dplyr") #加载dplyr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数据记录。...Width) #计算一个或多个新列并删除原列 6)数据汇总 summarize()函数实现数据集聚合操作,将多个汇总成一个 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length...sample_n(mtcars, 50, replace = TRUE) #随机有重复取50行数 10)数据联结 dplyr包也提供了数据连接操作,如左连接、右连接、内连接等: inner_join

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R语言之 dplyr

这个包以一种统一规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据所有函数第一个参数都是数据框名。 下面以 MASS 包里 birthwt 数据集为例,介绍 dplyr 包里常用函数用法。...1.使用 filter( ) 和 slice( ) 筛选行 函数 filter() 可以基于观测筛选数据一个子集。第一个参数是数据框名,第二个参数以及随后参数是用来筛选数据表达式。...例如,筛选数据框里年龄大于 35 岁对象所有记录: filter(birthwt, age > 35) 函数 filter ( ) 里可以用逗号分隔多个条件。...为了避免混淆,我们可以使用符号 :: 特别指明使用某一个包里函数,例如 dplyr::select( )。之后我们将会对函数 select( ) 作进一步介绍。...使用 group_by( ) 拆分数据框 函数 group_by( ) 可以将数据框按照某一个或某几个分类变量拆分成多个数据框。

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tidyverse:R语言中相当于python中pandas+matplotlib存在

出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse使用方法。...从文件中读取数据 purrr:(提供好用编程函数 tibble:data.frame升级款 stringr:处理字符,查找、替换等 forcats:处理因子问题 ?...:数据整理 dplyr下述五个函数用法 4.1 筛选: filter 4.2 排列: arrange 4.3 选择: select 4.4 变形: mutate 4.5 汇总: summarise...#key:将原数据框中所有列赋给一个新变量key #value:将原数据框中所有赋给一个新变量value #…:可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm:是否删除缺失 widedata <-...= FALSE, extra = “warn”, fill = “warn”, …) #data:为数据框 #col:需要被拆分列 #into:新建列名,为字符串向量 #sep:被拆分分隔符

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R语言入门(一)之数据处理

#rep(x,times):x是要重复对象(例如向量c(1,2,3)),times为对象中每个元素重复次数(如times=c(9,7,3)就是将x向量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each=来重复x元素each次;rep(c(1,2,3),2)得到1 2 3 1 2 3;rep(c(1,2,3),each=2)得到1 1 2 2 3 3...str(a1) #以简洁方式显示对象数据结构及内容 summary(a1) #可以提供最小、最大、四分位数和数值型变量均值,以及因子向量和逻辑型向量频数统计 ?...table(a1$chemical) table(a1$chemical, useNA = "ifany") #求因子出现频数;table()函数默认忽略缺失(NA),要在频数统计中将NA视为一个有效类别...duplicated(a1$Species) #duplicated函数是一个可以用来解决向量或者数据重复函数,它会返回一个TRUE或FALSE向量,以标注该索引所对应是否是前面数据重复

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DESeq2差异表达分析(二)

为了探索样本相似性,我们将使用主成分分析(PCA)和层次聚类方法进行样本级质量控制。样本级质量控制使我们能够看到我们重复聚在一起有多好,以及观察我们实验条件是否代表了数据主要变异源。...我们看到PC1上样本与我们感兴趣条件之间有很好分离,这很好;这表明我们感兴趣条件数据集中最大变异源。...由于大多数基因没有差异表达,样本之间通常有很高相关性(高于0.80)。低于0.80样品可能表示您数据和/或样品污染中存在异常值。 层次树可以基于归一化基因表达来指示哪些样本彼此更相似。...Running DESeq2 使用DESeq2进行差异表达分析涉及多个步骤,如下面的蓝色流程图所示。简而言之,DESeq2将对原始计数进行建模,使用归一化因子(大小因子)来考虑库深度差异。...在所有细胞类型群集上运行DESeq2-Wald测试脚本 下面的脚本将在所有细胞类型集群上运行DESeq2,同时使用Wald测试将感兴趣条件每个级别与所有其他级别进行对比。

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使用R或者Python编程语言完成Excel基础操作

数据格式设置:了解如何设置数据格式,包括数字、货币、日期、百分比等。 条件格式:学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件单元格。 图表:学习如何根据数据创建图表,如柱状图、折线图、饼图等。...合并与拆分单元格 合并单元格:选中多个单元格,点击“合并与居中”。 拆分单元格:选中合并单元格,点击“合并与居中”旁边小箭头选择拆分选项。 14....以下是一些其他操作: 数据分析工具 数据透视表:对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图:将数据透视表数据以图表形式展示。 条件格式 数据条:根据单元格显示条形图。...R语言进行数据读取、转换、汇总和排序。...通过dplyr和tidyr包,我们可以轻松地对数据进行复杂操作。 在R语言中,即使不使用dplyr和tidyr这样现代包,也可以使用基础包中函数来完成数据操作。

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R语言第二章数据处理③删除重复数据目录总结

主要用到R base和dplyr函数: duplicated():用于识别重复元素和 unique():用于提取唯一元素, distinct()[dplyr package]删除数据框中重复行...dplyr包删除数据框中重复行 函数distinct()[dplyr package]可用于仅保留数据唯一行。...根据所有列删除重复行(完全一样观测): my_data %>% distinct() 根据特定列删除重复 my_data %>% distinct(Sepal.Length, .keep_all...= TRUE) 根据多列删除重复 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据所有变量...总结 根据一个或多个列删除重复行:my_data%>%dplyr :: distinct(Sepal.Length) R base函数从向量和数据中提取唯一元素:unique(my_data) R基函数确定重复元素

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R语言之数值型描述分析

在分析之前,先将数据集 birthwt 中分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。...summary(birthwt) 函数 summary( )可以对每个变量进行汇总统计。...epiDisplay 包函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式汇总输出,它将变量按行排列,把最小和最大放在最后两列以方便查看数据全距。...library(epiDisplay) summ(birthwt) 需要注意是,对于因子变量,函数 summ( )把变量各个水平当作数值计算统计量。...psych 包里函数 describe( )可以计算变量忽略缺失样本量、均值、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小、最大、全距、偏度、峰度和均值标准误等。

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R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

4.1.1 安装R、RStudio和R包 R提供一个基于命令行统计框架,RStudio作为IDE,所有统计分析和图形可以使用它进行。...values - try another formula or subset 报错啦,重复分类,是啥情况呢?...,升序,可以认为x[order(x)]=sort(x) ifelse()R语言是向量化,ifelse()可以遍历所有因子并避免使用循环,根据前面我们知道,循环调用函数次数超级多的话会让时间明显变长。...在以行和列转换和汇总表格数据方面,非常有用,包括选择行,过滤列、排序行,增加新列和汇总。...重要函数包括: select() 和 rename() 基于名字选择列(变量) filter() 基于过滤行(cases) arrange() 重新排序行 (cases) mutate() 和 transmute

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生信代码:数据处理( tidyverse包)

tidyverse 包是 Hadley Wickham 及团队集大成之作,是专为数据科学而开发一系列包合集, 基于整洁数据,提供了一致底层设计、语法、数据结构,包括数据导入,数据规整,数据处理,...可视化,建模以及形成可重复性报告数据分析全流程。...)——汇总数据 而这些函数都可以与group_by结合,分组对原数据框进行处理。...df %>% select(start_with("n")) 3 filter() filter()是对数据行方向选择和筛选,选出符合我们条件某些行: df %>% filter( type==...,例如对于我们本文中数据框,我们如果对个人或者科目感兴趣的话,可以使用group_by(name或者type),然后利用summarize函数就可以求出分类之后各个统计

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

本节课程大纲 六个专题—— 1.玩转字符串★★★ 2.玩转数据框★★★ 3.条件和循环★★★★★ 4.表达矩阵画箱线图★★★★ 5.隐式循环★★★ 6.两个数据连接★★ 课前提示: 六个专题互不干扰互相独立...") 拆分字符串 图片 -(1)拆分之后成为了了列表,列表每个元素对应原来每个元素拆分结果 -(2)列表使用不方便——simplify = T简化结果,简化成矩阵 -(3)注意:之前提到过,矩阵某一列不能单独转换数据类型...()去重复 # distinct,数据框按照某一列去重复 distinct(test,Species,.keep_all = T) 其中.keep_all = T表示“按'Species'列去完重复后保留所有列...:不符合大于零条件,就再进行一步判断; 练习7-2 # 1.加载deg.Rdata,根据a、b两列,按照以下条件生成向量x: #a< -1 且b<0.05,则x对应为down; #a>1 且b...使用转换好数据画图 #数据转换好就可以画图了 library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill =

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R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep()找出所数据框中元素所在(仅数据框中) 7、assign()通过变量名字符串来赋值 8、 split()根据因子变量拆分数据框...dplyr、tidyr | 第4讲 R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲 正 文 1、str() 显示数据集和变量类型,并简要展示数据集情况 > data...4 5 6 7 8 9 10 8、 split()根据因子变量拆分数据框/向量 split(x,f);x 可以为向量或者数据框,f 为对应因子,函数以列表形式返回 > x = data.frame...C:把对象用格式转换为字符串 paste,strsplit:连接或拆分 charmatch,pmatch:字符串匹配 grep,sub,gsub:模式匹配与替换 16、因子 factor:因子 codes...:因子编码 levels:因子各水平名字 nlevels:因子水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子 table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集概括统计量

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DESeq2差异表达分析

提取QC过滤后原始计数用于DE分析 将计数和元数据聚合到样本级别 进行DE分析(每个条件至少需要两个生物重复才能执行分析,但建议进行更多重复)。...然后,我们将使用DESeq2对感兴趣条件进行差异表达分析。...对于每个细胞,我们都有关于相关条件(ctrl或stim)、样本ID和细胞类型信息。我们将使用此信息来执行感兴趣任何特定细胞类型条件之间差异表达分析。...为此,我们将以匹配样本ID因子级别的顺序,对单个细胞元数据样本进行重新排序,然后只从与该样本对应第一个细胞中提取样本信息。...对感兴趣群集取子集 现在我们有了样本级别的元数据,我们可以使用DESeq2运行差异表达式分析。通常,我们希望对多个不同群集执行分析,这样我们就可以将工作流设置为在任何群集上轻松运行。

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RailLoMer-V:适用于铁轨系统多传感器融合SLAM(RAL 2022)

这种问题会导致许多VIO大规模漂移。 二是铁路系统信息重复,主要可观察特征是重复铁轨和悬架夹具,这对于基于特征跟踪方法具有挑战性。...实验证明这些特征有效地限制了具有重复结构区域高度和旋转误差。 实验中所使用数据集时长跨度一年多,涵盖各种规模、天气和铁路状况。...Content 问题描述 多传感器融合状态估计问题本质上是MAP问题,定义当前时刻列车状态如下: 为了保证实时性,滑窗基于关键建立,对于滑窗内关键,优化问题表述如下: 其中是通过舒尔补给出先验运动因子...然后基于LOAM特征提取方式来基于曲率提取角点和面点,并且基于这两类点进行扫描配准。...目前方法里关于视觉激光融合相对比较粗糙,可以考虑后续数据级别的融合,进一步提升环境感知能力。 本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。

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