a=2 b=5 c=1) (a=2 b=5 c=2) 最后根据c=2查到目标数据 (a=2 b=5 c=2) 现在使用了范围条件 select a,b,c from table where a = 2...总结 因为前一个条件相同的情况下 当前条件才会是有序的。...当前一个条件不同 那么无法保证当前条件为有序的 所以索引失效 再进一步，假设有以下数据 1(b=2,c=4) 2(b=2,c=5) 3(b=3,c=1) 4(b=3,c=2) 此时对于b 这四个数据都是有序的...至于为什么在c后面的索引也会失效(范围后全失效)，难道不能查完c之后，把c的结果当成索引继续吗？...综上所述，范围后的查询字段都不是有序的，所以索引都失效了。
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...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现
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。...使用select（）和drop（）选择和删除列 # 'data' is the original pandas DataFrame (diamonds >> select(X.carat, X.cut...例如，要选择diamonds中除cut以外的所有已经选择列： (diamonds >> select(X.carat, X.cut, X.color) >> select(~X.cut) >>...允许您根据逻辑条件在pandas DataFrame中选择行的子集。...mask（）选择条件为/的所有行。
2.5 select 对行或列筛选，比较有用的是其一些专属函数： select(test, starts_with("Petal")) #选中..开头的列 select(test, ends_with(...忽略最后一个即表示选择倒数第二个。 2.6 arrange 按照数据框里的某列或某几列，对所有行进行排序。可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名 如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。...") select(test, one_of(vars)) 可以使用，冒号表示列的范围，向列号一样的切片操作： d.class %>% select(age:weight) %>% head(n=3)...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。
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。...select(iris,Sepal.Width,Petal.Length,Species) 其他特殊选择，可匹配： select(iris,contains("." )) #选取名称中含有字符的列 区别...：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
(V2),V3) 对V1，V3升序排序，对V2降序排序 ※arrange的语法非常简单，功能也很强大，我们再也不要用order()函数了 select( ) 选择列 select(df,V1,V2,V3...) 选择V1，V2，V3列数据 select(df,V1:V3) 选择V1到V3列的所有数据 t<-select(df,-c(V1,V3)) 选择除了V1，V3以外的所有列 distinct(...) 去重 distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 在基础包里面也有一个去重函数unique() ※注意distinct()可以针对某些列进行去重，而unique()只能对整个数据框进行去重...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",..."B")] 使用j DT[,v1] #选择v1列 那如果我要选择多列呢，大家注意一下这里不是用c()来选取了， 而是通过.()来选取，注意前面有一个”.”号，所以我说data.table的语法有点奇怪呢
介绍一种按照日期范围——例如按照周、月、季度或者年——对其进行分组的超简便处理方式：R语言的cut()函数。...## #dplyr中基本函数 select——子集选取（筛选变量，列） select(Hdma_dat,pclass,survived) ##选择pclass变量 ?...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...##对于数据框 x是对象，subset是保留元素或者行列的逻辑表达式，对于缺失值用NA代替。 Select 是选取的范围，应小于x。...5、which定位函数 功能：返回服从条件的观测所在位置（行数），有一定的排序功能在其中。
BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") install.packages("dplyr")library(dplyr)dplyr五个基础函数示例数据...按列筛选按列号筛选select(test,1)#选择第一列select(test,c(1,5))#选择第1和第5列按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)...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。...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。
near()选择”中心值“，tol()设定范围，可以是值，可以是函数 msleep %>% select(name, sleep_total) %>% filter(near(sleep_total...：基础包的 grepl() 函数, stringr 包的 str_detect() 函数 msleep %>% select(name, sleep_total) %>% filter(str_detect...主要筛选函数： 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 首先指定哪些列，然后确定筛选器的条件，多数情况下，需要.操作符引向待筛选的值。.... 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 %>%
iris可知其为150×5的列表dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)mutate(df, z =...x + y)2.select(),按列筛选,按名称选择变量(1)按列号筛选select(test,1)# 筛选test数据集的第一列iris %>% select(1:3)# 筛选iris数据集的第一到第三列...(2)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)iris %>% select(Species, Sepal.Length)3.filter()筛选行/返回具有匹配条件的行可以按照某分类变量的值进行数据筛选..., test2, by = "x")满足两个条件：有相同变量名，相同变量名的列里有相同元素；2.左连left_join列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序left_join(test1, test2...= 'x')6.简单合并bind_rows(test1,test2)函数需要两个表格列数相同bind_cols(test1,test2)函数则需要两个数据框有相同的行数思维导图生信星球打卡任务，菜鸟一枚
---- The data 根据之前的博客文章，为了方便人们复制粘贴代码和实验，我使用的是内置数据集。 此数据集内置于ggplot2中，因此如果您加载tidyverse，您将获得它。...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（）”。...包有一些强大的变体可以一次过滤多个列： *filter_all（）将根据您的进一步说明过滤所有列 *filter_if（）需要一个返回布尔值的函数来指示要过滤的列。...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。
dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...1 mutate() mutate（）与基础函数transform（）相似，都可以添加新的一列，但是允许引用刚刚创建的列： mydata <- tibble(x1=c(2,2,6,4),...(1,2) ##选取1，2列 df %>% select(name,score) df %>% select(-3) ##同样也可以用start_with 或 end_with筛选出具有前缀或者后缀的列...df %>% select(start_with("n")) 3 filter() filter()是对数据行方向的选择和筛选，选出符合我们条件的某些行： df %>% filter( type==...，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的各个统计值。
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1....使用R语言默认的方法：列选择 这一种，当然是简单粗暴的方法，想要哪一列，就把相关的列号提取出来，形成一个向量，进行操作即可。...而且，后面如果想要根据列的特征进行提取时（比如以h开头的列，比如属性为数字或者因子的列等等），就不能实现了。 这就要用到tidyverse的函数了，select，rename，都是一等一的良将。...还要使用select进一步的提取： 4. tidyverse的select函数 如果使用select函数，一行代码就可以搞定： a1 = fm %>% select(ID=TreeID, F1 = Rep...像这种情况，解决办法有两种： 5.1 绝对引用函数 即使用select时，要用dplyr::select a3 = a2 %>% dplyr::select(ID,F1,y1,y2,y3) 这样也比较麻烦
----- R语言： ------------------ library(ggplot2) 我使用ggplot2内置的mpg数据集来进行案例演示，数据框可以通过方括号传入行列下标的方式筛选各种符合条件的取值范围...subset函数主要接受三个参数，数据框名称，筛选行，select筛选列。或与且得逻辑表达与上述案例一致。...还有一种更加高级优雅得方式是使用dplyr包中的select和filter函数进行行列索引与切片。...通过指定序号范围来提取行： mydata[1:10] #默认情况下序列范围是针对行切片（字符串默认则是针对列索引） mydata[200:] #切出201个之后的所有记录（Python的数据类型默认从...好吧，讲了这么多，终于可以开始总结一下R语言与Python的切片索引规则重要的区别了： R语言中生成数据框使用的圆括号，Python中则根据不同数据类型分别定义（列表用方括号、元组用圆括号、字典和几何用花括号
mtcars %>% dplyr::filter(mpg>20) mtcars %>% dplyr::filter(mpg>20) %>% dplyr::arrange(cyl) 四、筛选过滤列 select...() select()函数用于筛选有用的列，第一个参数还是数据库，第二个参数以及后面是需要的列名，列名有多种书写方式，可以使用冒号作为范围，也可以使用 stars_with,ends_with...另外，当想要把几个需要的列移到前面，可以配合使用 everythins()函数，将剩余的列添加到后面。...，会某一列取对数，这样将生成新的变量，这个时候可以使用 mutate 函数。.../People) 七、统计 使用 summarise()可以对每一列单独进行计算，例如求和，求平均值等，这些都可以使用apply 系列函数来完成，summarise()一般都配合 group_by
两个软件包中的命令都可以与管道函数（％>％）很好地配合使用，这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...head(mtcars)，可以看到数据的前面6行，属于数据的一个预览。但是看不到各个列的属性。 %>%管道函数，其实就是将f（）写在了数据的后面，下面示例的两个操作，都得到df，效果一样。...那么就涉及到变量的提取。就会用到select函数，可以提取需要的变量。有一个好处就是，不修改原是数据。...# … with 22 more rows 3.数据-变量条件筛选 dplyr::filter()函数对上述新产生的变量的数据df，进行筛选。...使用mutate函数。可以看到mpg1与new都变成了chr与fct。 提取new，看一下。
01 select()变形函数 dplyr包的安装就不展示了，dplyr包是内含多函数且功能强大的数据处理包。...select(data, "销售城市", "产品类别", "销售员", "金额") ? 02 filter( ) filter( ) 函数 筛选数据框内容，选择产品类型是纯棉口罩的数据。 ?...多条件筛选，只要在filter中多增加筛选条件即可 ? 03 mutate( ) mutate( )函数用来创建新的数据框，创建新的1列为销售额。 ?...06 %>%管道操作符 %>%管道操作符，这个是我在dplyr包中最喜欢的一个操作符了，它运用起来特别方便，能够连接前后两个步骤，实现嵌套使用简化代码的同时还能避免存储多余的中间值而节省内存空间。...它的作用是把符号左侧返回的结果，作为符号右侧调用函数的第1个参数。实际上，x %>% f(...)相当于于f(x, ...)。 ?
这一部分介绍一下R和Python数据处理用到的筛选、衍生以及计算函数。主要介绍如何使用R语言和Python中的两个程序包进行数据处理，R语言中的dplyr和Python中的dfply第三方包。...注意Python与R语言中有点不同，Python中使用X记录了每一步的结果，当需要选择结果中的列的是需要使用X，而R语言则不需要这个中间变量。...4 筛选函数 4.1 select函数 select函数用于选择数据集中某(几）列： Python实现 ##选择cut和price列，取前3行 diamonds >> select(X.cut...，这里需要注意的是，查看某列有几个唯一值，python中需要先select()函数选择这一列，然后再使用distinct,或者先distinct，再使用select；若直接使用distinct，则所有列全部输出...注意在python和R中distinct()函数有细微的差别。 4.5 filter_by函数 按照某种条件进行筛选，python中也可以使用mask()函数，两者等价。
iris的简化版 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 二、dplyr五个基础函数 1.mutate(),新增列 mutate(test, new = Sepal.Length...* Sepal.Width) 上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列 2.select(),按列筛选 select(test,1)...##筛出第一列 select(test,c(1,5)) ##同时筛出第一和第五列 select(test,Sepal.Length)## 筛出以列名为Sepal.Length的一列 select(test...") select(test, one_of(vars)) ##筛出以vars中的一系列字符串命名的列 3.filter()筛选行 filter(test, Species == "setosa") #...Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 看，通过管道可以将test中的数据直接传递给group_by函数使用，也可以将分组后的species数据传递给
library(dplyr)： 这行代码加载了之前安装的 dplyr 包，使其函数可以在当前R会话中使用。...五个基础函数 mutate() 函数是 dplyr 包提供的一个用于修改数据框（data frame）的函数，它可以创建新的列或者修改现有的列。...，该列的每个值是对应行中 Sepal.Length 和 Sepal.Width 的乘积 select(test,1) ##从数据框 test 中选择第一列。...select() 函数是 dplyr 包提供的一个用于选择数据框（data frame）中特定列的函数。...select() 函数的基本语法如下： select(.data, column_name_1, column_name_2, ...) .data：需要选择列的数据框。
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