使用purrr::map获取'Error in `[.data.frame`(.x，...)：undefined columns selected‘ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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「r」dplyr 里的 join 与 base 里的 merge 存在差异

purrr::reduce(x, dplyr::full_join) #> Joining, by = "r1" #> Error: `by` must be supplied when `x` and...::reduce(x2, dplyr::full_join) #> Joining, by = "r1" #> Error: `by` must be supplied when `x` and `y`...::map(G, colnames) check_list <- combn(seq_along(cnames), 2, simplify = FALSE) common <- purrr::map...(check_list, ~ intersect(cnames[[.[1]]], cnames[[.[2]]])) # Index to reduce ri <- purrr::map_lgl...= 0) if (any(ri)) { purrr::map2(check_list[ri], common[ri], .f = function(x, y) { if (!

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R-Purrr的使用，加速数据处理

R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环的使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list的新函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...这篇文章是快速教你使用purrr。因为Purrr的操作对象基本上都是关于list，所以对R的基本Number，Vector，dataframe及list又个了解。...map_df(c(1, 4, 7), function(.x) { return(data.frame(old_number = .x, new_number...在这里，我使用了参数名称.x，但我可以使用任何参数。

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「R」用purrr实现迭代

（读者可以点击原文获取小抄） ?...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...使用purrr函数替代for循环的目的是将常见的列表问题分解为独立的几部分：对于列表的单个元素，我们能找到解决办法吗？如果可以，我们就能使用purrr将该方法扩展到列表的所有元素。...[1:3] "simpleError" "error" "condition" safely()函数也可以与map()共同使用： x = list(1, 10, "a") y = x %>% map(safely...，一般来说，我们应该检查一下y中错误对象所对应的x值，或者使用y中的正常结果进行一些处理： is_ok = y$error %>% map_lgl(is_null) x[!

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R包基础实操—tidyverse包

unite(): combines multiple columns into a single column library(tidyr) library(dplyr) DF <- data.frame...()changes the values of columns and creates new columns. relocate()changes the order of the columns....map(.x, .f, …): Apply a function to each element of a list or vector. map(x, is.logical) map2(.x, .y,...= TRUE) purrr包讲解 map系列函数的返回值如下： map_chr(.x, .f): 返回字符型向量 map_lgl(.x, .f): 返回逻辑型向量 map_dbl(.x, .f):...返回实数型向量 map_int(.x, .f): 返回整数型向量 map_dfr(.x, .f): 返回数据框列表，再 bind_rows 按行合并为一个数据框 map_dfc(.x, .f): 返回数据框列表

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day5-白雪

生信学习者最需要熟悉的是向量和数据框向量向量和标量元素 -数字或者字符串（由数字、字母、下划线组成的一串字符），根据元素可以区分两个词标量 #一个元素组成向量 #多个元素组成（有序排列的元素）图片引用于微信公众号生信星球使用时...x Error: unexpected '[' in "[" > x[x==6] #指定等于是双等号 [1] 6 6 > x[x<6] #x 中小于6的元素 [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4...file = "bio.RData") #保存当前所有变量,必须是.RData格式 > save(a,file = "a.RData") #保存其中一个变量 > load("a.RData") #再次使用...Error in `[.data.frame`(a, 3) : undefined columns selected > a[,3] Error in `[.data.frame`(a, , 3) :...undefined columns selected > a[,2] #第2列 [1] 1 NA NA 3 NA > a[1] #第1列 X1 1 A 2 B 3 C 4 D 5 E

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手把手教你R语言随机森林使用

特征的重要性得分获取所有特征的重要性得分，此处使用MeanDecreaseAccuracy。...library(rms)selected_columns % dplyr::select...(all_of(selected_columns)) |> dplyr::mutate(Group = ifelse(Group == "B", 0, 1))ddist %...dplyr::select(all_of(selected_columns))testData_optimal % dplyr::select(all_of(selected_columns

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R语言进阶笔记5 | purrr替代循环

purrr替代循环 1 purrr循环引用知乎张敬信的说法： ❝用 R 写「循环」从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...❞ R写循环有三个境界：手动for循环 apply循环 purrr泛函式编程其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。...dat = data.frame(y1 = rnorm(10),y2 = rnorm(10)+10) dat map(dat,mean) 这里，map是函数，mean是map的参数，测试数据： > dat...3 map的不同类型 map函数，支持一元函数 map2函数，支持二元函数 pmap函数，支持多元函数这里先模拟数据： > dat = data.frame(x1 =rnorm(10),x2 = rnorm...1] -0.2338953 $x3 [1] -0.3660053 $x4 [1] 0.02137338 7 map的用法1：批量建模这里使用我的R包learnasreml中的MET数据，进行测试

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R 数据分析

trailingOnly＝TRUE时，参数索引从1开始；当trailingOnly＝TRUE时，参数索引从6开始，因为： args[1]= "C:\\Program Files\\R\\R-3.4.4\\bin\\x64...in `[.data.frame`(df, "1") : undefined columns selected 数据筛选＃条件语句选择列 > df[which(df$one>2),] one...(one=c(9,8,7,6,12)) > cbind(df,df4) Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : 参数值意味着不同的行数: 4..., 5 虽然df_n的行数小于df，但df不是df_n行数的整数倍时，也会失败 > cbind(df,data.frame(one=c(5,2,3),two=c(12),three=c(9))) Error...> rbind(df, data.frame(one_t=c(5),two=c(12),three=c(9),four=c(4))) Error in rbind(deparse.level, ..

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数据流编程教程：R语言与DataFrame

3. purrr purrr向Scala这样的具有高级类型系统的函数式编程语言学习，为data frame的操作提供更多的函数式编程方法，比如map、lambda表达式。...如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。...参考 Wisdom's Quintessence: Purrr package for R is good for performance 的例子：具体使用可以参考Rstudio Blog:purrr...data.table完美兼容data.frame，这意味着之前对data.frame的操作我们可以完全保留，并且支持更多方便的数据操作方法。...6.知乎的高分问答：如何使用 ggplot2？

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「R」tidyverse 中的公式函数

(100, mean = 5, sd = 10) df <- data.frame( x = x, y = x + rnorm(100, mean = 0, sd = 1) ) head(df...purrr::map，你应该会看到下面一段话： If a formula, e.g. ~ .x + 2, it is converted to a function....这里值得注意的是，当匿名函数只有一个参数时，我们用 .x 表示函数的输入参数。如果进行拓展，2 个参数时使用 .x 与 .y，3 个参数时使用 ..1, ..2, ..3 等。...这里完全不必要先构造一个函数再应用 2 次，使用公式函数结合 purrr 可以写出更简洁的代码： df3 <- purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)...identical( purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)), purrr::map_df(df, ~ (. - mean(.)) / sd(

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整合单细胞和空转数据多种方法之R包semla

Step1.加载示例数据 library(readr) library(semla) library(tibble) library(dplyr) library(Seurat) library(purrr...相反，我们可以使用在单细胞和10x Visium数据中存在交集的所有基因。...可视化 # Plot selected cell types DefaultAssay(se_brain_spatial) <- "celltypeprops" selected_celltypes...这里使用NNLS和cell2location的结果做一个基于spot的相关性分析： library(ggpubr) cell2locat_res = read.csv("....= 20, label.y = 2) image-20240419203624188 L4细胞： input.plot = data.frame(L4_cell2locat =

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DESeq2差异表达分析

通常，我们想要研究的是哪些基因对群体水平(而不是个体水平)的某条件下很重要，所以我们需要从不同的生物/样本（而不是从不同的细胞）中获取样本。...我们将使用此信息来执行感兴趣的任何特定细胞类型的条件之间的差异表达分析。获取样本中细胞间聚合的必要指标首先，我们需要确定数据集中存在的群集数量和群集名称。...<- function(x){ pb[[x]] %>% colnames() } de_samples <- map(1:length(kids),...<- function(x){ rep(names(pb)[x], each = length(samples_list[[x]])) } de_cluster_ids...% unlist() 最后，让我们使用集群ID和相应的样本ID创建一个数据框。

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Javascript-命令速查-CheatSheet

只能使用一次。..._privateProperty); // is undefined protected by the module closure myModule....=> console.error('Error:', error)); ---- ajax with serialized form $.ajax({ url: 'xxx.cfm?...== '') currStatus = $(this).val(); dataTable.draw(false); }); Datatable 获取当前页数 & 获取总页数 & 跳转到特定页 var...reportGroupList = $('select[name=f_reportgroup] option:selected').map(function(index, elem) {

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R语言倾向性评分：回归和分层

使用了一个不是很成功的案例，并使用了大量purrr风格的代码实现。...(~t.test(values ~ catholic, data = .x)) %>% map_dbl("p.value") ## [1] 1.062659e-28 3.722314e-16 2.208513e...的，所以直接用purrr也可以。...(data, ~ t.test(values ~ catholic,data = .x)), res = map_dfr(tt, broom::tidy)...下面再看看分类变量，首先是race_white，在每一层内使用卡方检验，我们直接提取P值： ecls_pslevel %>% group_split(ps_level) %>% map(~chisq.test

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R：purrr包用于循环迭代

purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。...map map(.x, .f, ...) map函数接受一个向量、列表，对其每一个元素执行函数。数据框其实是一种格式化表示的列表，所以也可以使用map迭代。 map函数默认返回列表。...#[1] "sd4" map2在使用管道时，可以使用%$%： library(magrittr) list(mean=1:3, sd=4:6) %>% tibble::enframe() %$%...如果此时使用map系列函数，那么就会返回一个值为NULL的列表。...df <- data.frame(plot1 = rnorm(5,1,1), plot2 = rnorm(5,2,3), plot3

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R海拾遗_再谈非标准评估

>% summarise(mean = mean(summary_var)) } # 这个函数的目的是求分组后的均值 grouped_mean(mtcars, cyl, mpg) 报错 #> Error...这就涉及到参数的调用，局部变量和全局变量的问题另一个例子 df <- data.frame( y = 1, var = 2 ) var <- "y" df[[var]] #> [1] 1...df$y #> [1] 1 这两种表达式，最后都会将y值提取，严格上讲 [[是一个评估函数，因此可以使用var这种间接引用 $ 是一个引用函数 Quote 和 quote # 将cyl 引用 x_var...purrr的map函数 # map函数的具体使用后续再考虑 # 简单说就是对第一个参数（数据集、或者list）分别使用第二参数（函数） # 在r语言中...其实相当于list...# expr函数是将代码转换为表达式，但是并不执行 # 目的是和添加新变量名 summary_vars <- purrr::map(summary_vars, function(var) {

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R入门？从Tidyverse学起！

同时也出了一本《R for Data Science》，这本书里面也详细介绍了tidyverse的使用方法，这本书的电子版获取方式见本文末尾。...(从文件中读取数据) purrr, for functional programming....(data.frame升级款) stringr, for strings. (处理字符，查找、替换等) forcats, for factors....x %>% f(y) means that x is‘piped’ into the function f(x,y) 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： ?...原始的cheatsheet pdf版的获取方式见本文末尾。 ? ?

2.5K3 0

Ajax方式分页加载列表实现

2、Ajax没有使用...contentType) { //若是post提交，则设置content-Type 为application/x-www-four-urlencoded...xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8");...before = options.before || function() {}, //发送之前执行的函数 error = options.error || function()...= response.map; var categorys = map.Category; var tags = map.Tag;

3.4K2 0

Salesforce LWC学习(三十) lwc superbadge项目实现

) { 22 this.searchOptions = undefined; 23 this.error = error; 24 } 25 } 26...-- The lightning-map goes here --> ...) { 38 this.error = result.error; 39 this.boats = undefined; 40 }..., data }) { // Error handling if (data) { this.error = undefined;...) { this.error = error; this.boatId = undefined; this.mapMarkers

1.6K3 0

玮瑜课程

{x[1]})#提取每一个子列表中的第一个元素ID_gene_symbol <- data.frame(ID_symbol$ID,gene_symbol)rm(ID_symbol,symbol,symbol1...)x2 <- AnnotationDbi::select(org.Hs.eg.db,keys=x1,columns=c("ENTREZID","SYMBOL"，..."log2(foldchange)",y="-log10(P_Value)")data_selected <- data[label.deg,]p+geom_label_repel(data = data_selected..., aes(label=rownames(data_selected)))热图#热图annotation_col1 <- data.frame( database...<- exp6[label.deg,]install.packages("pheatmap")library(pheatmap)pheatmap::pheatmap(exprset.map,#热图的数据

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