使用mutate和ifelse语句将k和M转换为千百万 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R语言基础提升与总结

iris %>% filter(Sepal.Width>3) %>% select(Sepal.Length,Sepal.Width)%>% arrange(Sepal.Length)3 条件语句和循环语句这里只介绍...if条件语句和for循环语句看懂代码在干什么即可！...","normal2","normal3")k1 = str_detect(samples,"tumor");k1ifelse(k1,"tumor","normal")k2 = str_detect(samples...,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")ifelse()可以满足多个条件的嵌套i = 0if (i>0){ print('+')} else if (i==0)...{ print('0')} else if (i0,"+",ifelse(i<0,"-","0"))3.2 for循环语句3.2.1 对向量中的每一个元素进行循环对

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跟小洁老师学习R语言的第七天

tumor3","normal1","normal2","normal3")k1 = str_detect(samples,"tumor");k1ifelse(k1,"tumor","normal")k2...= str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")多个条件i = 0if (i>0){ print('+')} else if...(i==0) { print('0')} else if (i0,"+",ifelse(i% #转置...as.data.frame() %>% #转换为数据框架 rownames_to_column() %>% #把行名变为正式的一列 mutate(group = rep(c("control",

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十二、R语言的综合应用

3.1 条件语句 ###1.if(){ } 如果。。。...= str_detect(samples,"tumor");k1 ###[1] TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE ifelse(k1,"tumor","normal...) } else if (i< 0){ print('-') } ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) 3.2 循环语句图片 ### 1.for循环图片 ##...#如何将结果存下来?...搜索一下 m=str_replace_all(z[,4],"C","c") str_replace_all(m,"V","v") tolower(g[,4]) str_to_lower(g[,4]) #

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阿榜的生信笔记7—R语言的综合运用1

"str_replace_all(x2,"o","A")" 该代码表示将字符串x2中所有的字母o都替换为A。...* Sepal.Width)：这段代码使用了mutate函数，将test数据集中新增一个名为new的列，该列的值为Sepal.Length×Sepal.Width。...①、多次赋值，产生多个中间的变量 ②、嵌套，代码不易读 ③、管道符号传递，简洁明了三、条件语句和循环语句 1、if条件语句：满足（）里面的条件，执行；不满足（）里面的条件，不执行 ②、长脚本管理的两种方法...","tumor3","normal1","normal2","normal3") k1 = str_detect(samples,"tumor");k1 ifelse(k1,"tumor","normal...") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse(k2,"normal","tumor") #### (3)多个条件 i = 0 if (i>0){ print

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

（）数据新增列 # mutate，数据框新增一列，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) 图片图片 select和filter...筛选出来的结果是数据框 3.连续操作，优秀的管道符号%>% 快捷键 ctrl + shift +m # 1.多次赋值，产生多个变量 x1 = filter(iris,Sepal.Width>3)...1. if 条件语句 ###1.if(){ } 如果...就... #### (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'...= str_detect(samples,"tumor");k1 ifelse(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse...，宽表变长表 as.data.frame() %>% #将表达矩阵转换为数据框 rownames_to_column() %>% #将行名变成一列 mutate(group = rep(

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字符串数据框管道符号条件语句循环语句

test中的Species列去重复# mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)#新增列new，值为两列的乘积三.管道符号..."tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","normal3")k1 = str_detect(samples,"tumor");k1ifelse(k1...,"tumor","normal")k2 = str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")#### (3)多个条件i = 0if...(i,s))}x <- c(5,6,0,3)s = 0for (i in 1:length(x)){#第一轮循环i=1 接着i=2 i=3 i=4 s=s+x[[i]]#在向量中使用[[]]表示给向量取子集...(cbind,result)2.列表新建的另一种方式（基于循环）m=list()m[[1]]=iris[1:50,]m[[2]]=iris[51:100,]

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

使用ifelse（），首先指定一个逻辑语句，然后在语句返回“TRUE”时需要发生什么，最后如果它是“FALSE”则需要发生什么。...如果同时具有数字和字符列，则尝试对数据进行舍入将导致错误。...重新编码离散列要重命名或重新组织当前的离散列，可以在mutate（）语句中使用recode（）：这使您可以更改当前命名，或将当前级别分组到更低级别。...（）语句可用于将数字列转换为离散列。...（）可以嵌套，但如果你想要两个以上的级别，但是使用case_when（）可能更容易，它允许你喜欢的语句数量多，并且比许多嵌套的ifelse更容易阅读声明。

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专题3 条件和循环

条件和循环一.条件语句###1.if(){ }如果(逻辑值，不是逻辑值向量)就{}(1)只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做可以用于管理代码块i = -1if (i NA NAdf %>% mutate

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

(i>0,"+","-") # ifelse(,,) x = rnorm(3) x ifelse(x>0,"+","-") ★★★★★ifelse()+str_detect...(samples,"tumor");k1 ifelse(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse(k2,"normal...) #半连接基本不用近似于 %in% anti_join(test1,test2,by="name") #反连接基本不用 6.表达矩阵画箱线图 6.1操作过程图示 step1 对matrix进行转置...进行行列转置 as.data.frame() %>% #将matrix转为data.frame rownames_to_column() %>% #将行名转化为1列 mutate(group...的标度在每个版面都可以变化### 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

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生信技能树- R语言-day7

duplicated(mm)] 提取没有重复的第一次出现的mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) new是新产生的列名新加之后...(samples,"tumor");k1ifelse(k1,"tumor","normal")#这段逻辑不对，会造成 tumor变成了normalk2 = str_detect(samples,"normal...");k2ifelse(k2,"normal","tumor")多个条件两种写法1，if。。。...) #table计算重复值k2 = deg$a > 1 & deg$b <0.05;table(k2)x = ifelse(k1,"down",ifelse(k2,"up","no"))table(x)...先转置3. 把行名变成一列4. “宽”变成“长”把格式变成类似于 ggplot2的形式，一列作为x，一列作为y5.

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R语言基础5（绘图基础）

中的o替换为a，只替换出现的第一个o； str_replace(x,"o|s","a")#将x中的o或者s替换为a，只替换出现的第一个o； str_replace_all(x,"o","a")#将x中的...o替换为a，替换所有的o； str_remove(x," ")##将x中的第一个空格删除； str_remove_all(x," ")##将x中的全部空格删除；图片 library(stringr)...，作为他的第一个参数 #用之前需要加载stringr包或dplyr包，快捷键ctrl+shift+M 条件或循环 rm(list = ls()) ## 一.条件语句 ###1.if(){ } ##...normal3") k1 = str_detect(samples,"tumor");k1 ifelse(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal...");k2 ifelse(k2,"normal","tumor") #### (3)多个条件 i = 0 if (i>0){ print('+') } else if (i==0) { print

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生信技能树Day9 GEO数据挖掘差异分析

(exp3)# 此时拿到的exp4已经是一个基因为行名的表达矩阵，直接差异分析，不再需要inner_join 3.加change列,标记上下调基因logFC_t = 1p_t = 0.05#思考，如何使用...padj而非p值k1 = (deg$P.Value logFC_t)...deg = mutate(deg,change = ifelse(k1,"down",ifelse(k2,"up","stable")))table(deg$change)火山图------------...linewidth=0.8) + theme\_bw()差异基因热图------------------------------------------------------------# 表达矩阵行名替换为基因名...4.加ENTREZID列，用于富集分析（symbol转entrezid，然后inner_join）library(clusterProfiler)library(org.Hs.eg.db)s2e = bitr

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生信入门马拉松之R语言基础-脚本项目管理、条件循环、表达矩阵和一丢丢数据挖掘(Day 7)

数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列注意⚠️没有赋值就没有改变管道符号%>%-实现连续的步骤非常易读彩虹代码展现嵌套函数的逻辑。...save(pd,exp,gpl,file = "steploutput,Rdata")，这句代码将几个第一个脚本有用的变量保存到Rdata文件中，下次使用这些变量时直接加载load这个Rdata文件即可...2.3 if条件语句控制代码运行elseif(F){}啥都不敢if(F){}elese{}#运行else后的{}中的代码2.4 ifelse函数只有3个参数ifelse(x,yes,no)x：逻辑或逻辑值向量...k2 = str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"tumor","normal")#堪称学术造假的没有报错的错误！！！！！！...load("deg.Rdata")k1 = deg$a1 & deg$b <0.05x <- ifelse(k1,"down",ifelse(k2

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生信马拉松 Day7

head(x2,50) #只要前50行 pheatmap::pheatmap(x3) #画热图 #使用管道符%>%的代码 iris %>% select(-5) %>% as.matrix(...} 条件和循环的应用 #1.ifelse()+str_detect()，王炸组合，用来做grouplist samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1...","normal2","normal3") k1 = str_detect(samples,"tumor");k1 ifelse(k1,"tumor","normal") #学习一下这个美观写法，改起来也方便...#[1] "tumor" "tumor" "tumor" "normal" "normal" "normal" k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse...)) #方法3：unique length(unique(:iris[,1])) unique(iris[,1])==iris[,1] #这是用unique的第2种方法 2.如何把数据框某列的“ ”转换为

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R语言综合应用

（） mutate(test#数据名,新的列名= Sepal.Length * Sepal.Width) deg <-mutate(deg,probe_id=rownames(deg))#举例 4.管道符号...filter(iris,Sepal.Width>3) x2 = select(x1, Sepal.Length,Sepal.Width) x3 = arrange(x2,Sepal.Length) 3.条件语句和循环语句...） > x = rnorm(3) ifelse(x>0,"+","-") [1] "-" "+" "+" #ifelse()+str_detect(),王炸 samples = c("tumor1"...,"tumor2","tumor3","normal1","normal2","normal3") > k1 = str_detect(samples,"tumor");k1 #查找哪些样本里有...tumor这个字符 [1] TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE > ifelse(k1,"tumor","normal") [1] "tumor" "tumor"

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Learn R 专题1-3

control" "control" "vemurafenib" [5] "vemurafenib" "vemurafenib" #或者 >str_to_lower(g[,4]) 专题三条件语句和循环语句...FALSE FALSE > ifelse(k1,"tumor","normal") #ifelse()是用来替换的把T替换成tumor输出，F替换成normal输出 [1] "tumor" "tumor...FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE > ifelse(k2,"normal","tumor") [1] "tumor" "tumor" "tumor" "normal"...$b<0.05;table(k2) k2 FALSE 30775 x = ifelse(k1,"down",ifelse(k2,"up","no")) table(x) # 统计up、down、no...行列互换 as.data.frame() %>% #矩阵转换为数据框 rownames_to_column() %>% #把行名变成数据框里的一列 mutate(group = rep

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ggpol包优雅的绘制蝴蝶图

# 计算每组的数量 ungroup() %>% # 解除分组 unite(col = "status_gender", gender, status, sep = "_") %>% # 将性别和选举状态合并成一个新的列...pivot_wider(names_from = status_gender, values_from = count) %>% # 长表转宽表 mutate(ratio = female_elected...separate(category, into = c("gender", "status")) %>% # 将category列分成性别和状态两列 uncount(count) %>%...mutate(y = ifelse(gender == "female", -y, y)) %>% # 如果是女性，将序列号取反 ungroup() %>% # 解除分组 mutate...(is.character, factor) # 将字符列转换为因子构建数据用于在图形中添加空白区域 dummy_constituency = tibble(y = c(-max(results

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5R语言综合运用

" "normal" k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ## [1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE ifelse(k2,...这两个函数都用于将字符串转换为小写字母，但是它们有以下区别：库依赖：str_to_lower()需要先安装和加载stringr包，而tolower()是R的内置函数，不需要任何额外的库。...总的来说，两个函数都可以用于将字符串转换为小写字母，但str_to_lower()更具特定性，而tolower()则更通用且直接可用。...load("test2.Rdata") class(test)#矩阵 1 "matrix" "array" ```r z <- as.data.frame(test)#转换为数据框 z <- mutate...例如，假设有一个名为mydata的数据框，我们可以使用以下代码来查看前3行和后3行： # 查看前3行head(mydata, n = 3) # 查看后3行tail(mydata, n = 3)注意，在这里

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R语言-专题

:图片ifelse()+str_detect(),王炸#ifelse()+str_detect(),王炸samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1",..."normal2","normal3")k1 = str_detect(samples,"tumor");k1ifelse(k1,"tumor","normal")k2 = str_detect(samples...,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor") #警惕写的代码结果顺序和实际相反3.多个条件#### (3)多个条件i = 0if (i>0){ print('+'...)} else if (i==0) { print('0')} else if (i0,"+",ifelse(i% #转置

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

；且使用if语句，后面大括号里的代码可以折叠；实例：用if(F){}注释掉暂时不想运行但以后还可能运行的代码（运行时把F改为T即可）；直接删掉的话下次想用就得重新写；用#号大段大段注释不能折叠，影响阅读...= str_detect(samples,"tumor");k1 ifelse(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse...= deg$a k2 = deg$b k3=ifelse(k1 1,ifelse(k2 < 0.05,"up...1 & deg$b<0.05;table(k2)s x = ifelse(k1,"down",ifelse(k2,"up","no")) table(x) 6. for循环 for (i in x )...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2.

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