使用dplyr筛选器筛选多个条件时的意外输出_对多个dplyr筛选条件使用tidy eval_条件IF在dplyr中使用多个条件按组进行筛选 - 腾讯云开发者社区

标签：Excel函数，FILTER函数 FILTER函数是一个动态数组函数，可以基于定义的条件筛选一系列数据，其语法为： FILTER(数组,包括, [是否为空]) 其中，参数数组，是想要筛选的数据，...参数包括，指定筛选的条件，应返回TRUE，以便将其包含在查询中。参数是否为空，如果没有满足筛选条件的结果，则可以给该参数指定要返回的内容，可选。我们可以使用FILTER函数返回满足多个条件的数据。...假设我们要获取两个条件都满足时的数据，如下图1所示示例数据，要返回白鹤公司销售香蕉的数据。...图2 如果我们想要获取芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,(C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄")) 将两个条件相加，表示两者满足之一即可。...当然，也可以组合复杂条件筛选。

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Power Pivot中筛选条件的使用

(一) 定义在Power Pivot中，在大部分时间里，筛选是作为一个主要的功能运用到各个地方，筛选上下文，行上下文都和筛选相关。 (二) 可能涉及的函数 Filter 含义：根据条件筛选。...All 含义：忽略指定的维度条件。 AllExpect 含义：忽略除保留维度外的其他条件。 Calculate 含义：根据条件进行计算。大部分的筛选器最终需要与本函数进行组合运算。...,filter('表'="张三")) 我们先来看下几个计算的差异（数据透视表）：行标签固定条件求和筛选条件求和忽略条件求和忽略多条件求和李四 100 100 王五 100 100 张三...涉及上下文忽略条件求和在筛选时忽略字段筛选如果全部忽略相当于不涉及上下文，也就和固定条件求和一样 ---- 忽略多条件求和，因为calculate本身不存在绝对的筛选，所以条件all不产生作用，所以函数...在使用忽略函数的时候，要根据被筛选filter里面的实际筛选条件来定义，所以忽略学科和忽略学科除外都是错误的。因为filter函数内部没有进行学科的实际筛选。也就不存在忽略的问题。 (四)总结 ?

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ETL(六)：筛选器转换组件的使用

，该目标表才能真正在目标数据库中创建； ④ 可以在目标数据库Oracle中的edw用户中查看该创建的表； 3）创建映射； ① 创建一个新的映射； ② 将源表和目标表都拖拉进右侧灰色区域...； ③ 在源表和目标表中间加一个“筛选器转换”组件； ④ 把给目标表的所有字段，都先传递给这个“筛选器转换”组件，进行过滤； ⑤ 编辑“筛选器转换”组件，过滤得到我们想要的数据...； ⑥ 再把“筛选器转换”组件中的字段，传递给目标表中； ⑦ 点击CTRL+S保存，当出现如下界面，证明映射创建成功； 4）定义任务 ① 创建任务； ② 选择该任务要执行的映射...； ③ 修改源表的连接对象； ④ 修改目标表的连接对象； ⑤ 点击CTRL+S保存，当出现如下界面，证明任务创建成功； 5）创建一个工作流 ① 创建一个工作流...，在M客户端可以查看执行日志，当出现了错误都可以在这里进行原因查找； ⑥ 此时，取edw用户下查看重新生成的edw_emp_deptno_30表，可以看到表中只有deptno=30的记录；

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

haskey()输出结果为:true/false —————————————————————————————————————————————— 二、数据筛选 1、列筛选 .() from_dplyr...2、按条件行筛选从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量现在data.table与dplyr from_dplyr =...用filter，content满足某种条件的进行筛选，而data.table的筛选方式很传统，比较简单。...%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...2016-11-28补充：留言区大神给了一个比较好的选中列的方式，其中主要就是对with的使用： data.table取列时，可以用data[,1,with=FALSE]取data的第一列

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数据处理|R-dplyr

dplyr包实现数据的清洗处理，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。...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，将多个值汇总成一个值 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length...(x,y,by = NULL) #内连接，合并数据仅保留匹配的记录 by设置两个数据集用于匹配的字段名，默认使用全部同名字段进行匹配，如果两个数据集需要匹配的字段名不同，可以直接用等号指定匹配的字段名

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Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

)以dplyr包为例官方包的文档dplyr示例数据test % 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...\ 将多个值减少到单个值summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length的平均值和标准差summarise(group_by..., 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

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

函数用于对数据框按照指定变量进行排序，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列，帮助用户重新整理数据框中的观测顺序。...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 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

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【R语言】基础知识|dplyr管道函数处理表格

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。...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 ?...04 arrange( ) arrange( ) 函数可用于创建一个新的数据框，这个数据框可以按照1个或多个变量进行排序。 desc( ) 函数表示降序排列。让上述表格按照金额和单价进行降序排列。...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, ...)。 ?

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R语言 | 第一部分：数据预处理

= c("Male", "Man" , "Lady", "Female"),labels = c("Male", "Male", "Female", "Female")) #数据列表：可用于合并多个不同类型数据字段...【条件筛选、&、|】 #leadership <- data.frame(manager, date ,country, gender, age, q1,q2,q3,q4,q5, stringsAsFactors...,sep="") #条件筛选（和、且）leadership[gender=='M' & age>30,] #且subset(leadership, age>=35 | age<24, select=gender...:q4) #or条件筛选+列筛选 8.抽样 leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=F),] #replace=T说明不可以重复抽样 9.设置有效数字...【进阶】数据库相关dplyr install.packages("dplyr") library(dplyr)】 dplyr包最常使用的函数主要包括以下几个：变量筛选函数：select数据筛选函数：filter

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R语言 | 第一部分：数据预处理

= c("Male", "Man" , "Lady", "Female"),labels = c("Male", "Male", "Female", "Female")) #数据列表：可用于合并多个不同类型数据字段...【条件筛选、&、|】 #leadership <- data.frame(manager, date ,country, gender, age, q1,q2,q3,q4,q5, stringsAsFactors...:5,sep="") #条件筛选（和、且） leadership[gender=='M' & age>30,] #且 subset(leadership, age>=35 | age<24, select...=gender:q4) #or条件筛选+列筛选 8.抽样 leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=F),] #replace=T说明不可以重复抽样...【进阶】数据库相关dplyr install.packages("dplyr") library(dplyr)】 dplyr包最常使用的函数主要包括以下几个：变量筛选函数：select 数据筛选函数

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dplyr数据处理

一、筛选过滤行 filter() filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。...dplyr::arrange(mtcars,mpg) dplyr::arrange(mtcars,desc(mpg)) 三、利用管道合并多个操作，过滤后排序，%>%快捷键是ctrl+shift...() 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。...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用（bioinfoer.com）。

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R语言笔记-6

str) #查看元素数，注意区分 #指定字符分割字符串 str_split(str," ") str_split(str," ")[[1]] #该函数会形成一个列表 #str_split()可分割具有多个字符串的向量...(str," ") 输出结果：图片数据框的处理-dplyr library(dplyr) head(iris,5) #将内部数据iris所有列按Sepal.Length列的数值从小到大排列 head...)),5) #去除重复的Species列内容 head(arrange(iris,Species,.keep_all = T),5) #筛选Sepal.Width大于3的行 head(filter(iris...,Sepal.Width>3),5) #筛选出Sepal.Length和Sepal.Width列 head(select(iris,Sepal.Length,Sepal.Width),5) #管道符可以将上一函数的输出...i = 1 #条件判断语句 if(i > 0){ print("+") } else if(i == 1){ print("=") } else{ print("-") } #条件判断的函数

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生信学习小组day6--大姚

") 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") #...# 筛选条件是Species == "setosa" filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )##在第一行代码的基础上增加一个筛选条件，要同时满足这两个筛选条件...filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))##筛选条件是 Species == "setosa"以及Species == "versicolor...",只要满足其中一个筛选条件就能被筛选 4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序从小到大排序： arrange(test, Sepal.Length) 从大到小排序： arrange...group_by函数使用，也可以将分组后的species数据传递给summarise函数使用 test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

输出逻辑向量 str_ends(x2,"e") #判断x2中e结尾的字符串,输出逻辑向量 1.5 字符串替换 x2 str_replace(x2,"o","A") #每个元素里面只替换第一次出现的目标字符...) #head()为取前xx行 pheatmap::pheatmap(x3) 筛选列的函数select() 筛选行的函数filter() 2.4.2 多重嵌套，代码不易读 pheatmap::pheatmap...3.1 if(){ } 3.1.1 只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做 i = -1 if (i<0) print('up') #if()只能有一个逻辑值 if (i>0) print...>,,) x = rnorm(3) x ifelse(x>0,"+","-") ★★★★★ifelse()+str_detect(),条件筛选的王炸组合★★★★★ samples...ifelse(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse(k2,"normal","tumor") 3.1.3 多个条件

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R语言之 dplyr 包

1.使用 filter( ) 和 slice( ) 筛选行函数 filter() 可以基于观测值筛选数据框的一个子集。第一个参数是数据框名，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。...例如，筛选数据框里年龄大于 35 岁的对象的所有记录： 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的函数，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。...使用传递符 %>% 组合多个操作我们经常需要对一个数据框做一系列的操作，后面一个操作的输入需要用前一个操作的输出结果。

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盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行

= "Rodentia") 2 多个变量筛选 %in%实现多个变量选择 msleep %>% select(order, name, sleep_total) %>% filter(order...多个条件可以用AND, OR ，NOT 组合。...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 %>%

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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（筛选观测值，行） filter(Hdma_dat,pclass == 1) ###################################...## #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 ?...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。...可见order用法 subset()在数据集中非常好用，which是针对较小的数据筛选，比较低纬度的数据筛选时候可以用的。 subset=which+数据集操作 which=order+多变量运行。...data.table比较简洁一步搞定，dplyr花了两步，不过也dplyr也可以通过%>%来实现一步搞定。%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

/tidyr 数据管理 2.1 filter 使用逻辑条件对行筛选。...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。...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。...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...对于即将合并的新列，需要使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。

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给数据科学家的10个提示和技巧Vol.4

duplicated(x))) 输出结果如下： ?...2.2 利用样本信息补齐缺失值在处理数据时，常常会遇到有缺失值的情况，常用的解决方法有：（1）删除缺失值；（2）利用样本信息补齐缺失值，如均值、中位数等。...2.3 tidyverse:用select_if筛选列 dplyr包中的select_if函数，在按条件筛选列时非常有用，并且还可以添加不同函数来修改列名。...2.4 tidyverse:用where筛选列对2.3的例子使用where实现相同操作: library(tidyverse) iris%>%rename_with(~ paste0("numeric...relocate()是dplyr1.0.0中的新添加的。

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生信入门day6分野—R包的使用

("包")BiocManager::install("包“)包的加载以下两个都可以使用library(包)require(包)实例options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn.../CRAN/"))options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")install.packages("dplyr")library(dplyr...)dplyr 五个基本函数mutate()新增列mutate(test,new=Sepl.Lengh*Sepal.Width)select()按列筛选按列号筛选select(test,1)按列名筛选select...(test,Sepal.Length)筛选行filter()按某1列或者某几列对整个表格进行排序arrange()汇总sunnarise()dplyr的实用技能管道操作%>% 该命令可以用ctrl+shift...+M 可以将前一行输出的结果传递给后一行作为输入统计某列的值count()dplyr处理关系数据inner_join内连取交集left_jion左连full_join全连bind_rows()两个表格列数相同

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使用FILTER函数筛选满足多个条件的数据

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