最近在做一个数据检索的工作，对一个数据库中的宽表进行多个条件的检索。为了简单方便快捷的完成这个功能，我使用LINQ to SQL+ReportView的方式来完成。...首先需要做的是一个查询界面和写一个数据库查询方法。用户在输入框中输入多个指标，将根据指标的格式生成LINQ的Where语句。... } } return data.ToList(); } } 这个功能还简单，毕竟多个指标之间都是与的关系...，但是接下来如果要实现或的关系，那么又该怎么办呢？...那么查询字符串就变成了： (北京 上海 重庆)(2000 2010) 人口 这样括号之间是与的关系，括号内的内容是或的关系。 但是真正的难点是如何用LINQ来实现动态的或查询。
导语：本文所讲的案例在第一季公式练习中有相似的例子，这里再巩固一下。只要知道要在公式中使用的函数，没有Excel解决不了的问题！...本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:E25中存放着数据，列D中是要查找的值需满足的条件，列I和列J中显示查找到的结果，示例中显示的是1月份南区超市销售的蔬菜及其数量。 ?...图1 要求在I2中输入公式，向右向下拖拉以获取全部满足条件的数据。 先不看答案，自已动手试一试。...公式解析 公式中的： COUNTIFS($A:$A,$G$6,$B:$B,$G$9,$C:$C,$G$3)<ROWS($I$2:I2) 用来计算符合条件的结果数（本例中为5），并与已放置值的单元格数（已返回的值...FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE}=3 转换为： {1;1;2;2;1;2;0;0;1;1;0;1;2;2;3;3;2;3;1;1;3;3;1;2}=3 数组中有5个3，表明有5条数据满足条件
下面是Excel的比较运算符： = 等于 不等于 > 大于 >= 大于等于 < 小于 <= 小于等于 在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时，Excel没有提供相应的内置函数，必须编写数组公式...当执行单独的计算且数据集具有字段名称（列标签）时，这些函数非常强大。 如下图2所示，使用DMIN函数来计算指定城市的最小时间。 ?...可以看出，数据透视表对于带有一个或多个判断条件的聚合计算非常方便，但是与公式相比，当源数据变化时，它不能立即更新，需要刷新才能更新其内容。...此示例也可以使用上文介绍的DMAX函数或数据透视表来实现，有兴趣的朋友可以试试。 再看一个示例。...图8 我们在单元格F5中输入数组公式： =MIN(IF(A3:A13F2,IF(B3:B13=E5,C3:C13))) 其原理与前一个示例相同，只是条件判断中使用了“”号，表示NOT运算。
以上示例基于单个条件返回行，但filter选项还允许AND和OR样式过滤器： *filter（condition1，condition2）将返回满足两个条件的行。...condition2）将返回条件1为真但条件2不为的所有行。 *filter（condition1 | condition2）将返回满足条件1和/或条件2的行。...*filter（xor（condition1，condition2）将返回只满足其中一个条件的所有行，而不是满足两个条件时。 可以组合多个AND，OR和NOT条件。...如果是这样，那么将对这些列执行过滤器指令。 *filter_at（）要求你在vars（）参数中指定要进行过滤的列。 在这些情况下，有一般语法：首先指定哪些列，然后提及过滤器的条件。...以一个财务数据框为例，你想要选择带有'food'的所有行，是否在主类别栏，子类别栏，评论栏或你花费的地方提到了食物。 您可以在OR语句中包含4个不同条件的长过滤器语句。
)以dplyr包为例 官方包的文档dplyr示例数据test % 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...,每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join交集表中test1部分的列semi_join(x = test1,...y = test2, by = 'x')5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_jointest1中去除交叉部分的列表anti_join(x = test2, y = test1, by
条件渲染React.js 中的条件渲染就是使用 Javascript 的条件运算符，当且仅当满足特定条件时动态地将某些内容渲染到 ReactDOM。...React 渲染中使用的两种主要条件运算符类型是：&&（与）运算符三元运算符1. &&（与）运算符&& 运算符检查表达式的真实性或简单（布尔）性质，可以利用该性质来确定是否渲染给定元素。...例如，在与上述相同的情况下，根据通知的长度呈现 2 条不同消息中的任意一条： notifications.length === 0 ?...如果通知（存储在数组中）有 0 或没有通知，（在“？”之后）将被渲染（显示），这是使用array.length方法（在“？”之前）检查的。...如果通知为 1 个或多个，则将显示第二个h1元素中的消息（在“:”之后）（以及使用相同array.method派生的通知数量）If Else 和 Switch 语句尽管三元运算符也可用于超过 3 个表达式
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 Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改...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
，通常会在一段时间内对多个同一研究对象进行多次或重复测量，这类数据一般称为纵向数据。...控制、研究，且能独立变化而影响或引起其他变量变化的条件或因素（变数、变量、变项），因此自变量被看作是因变量的原因。...提供了与Wald检验相关的p值。它指示系数是否具有统计显著性。Estimate_95CI：$\beta$置信区间提供可以合理确信真实总体参数位于其中的范围。...区分混合线性模型中的随机效应和固定效应是一个重要的概念。固定效应是具有特定水平的变量，而随机效应捕捉了由于分组或聚类引起的变异性。比如下方正在探究尿蛋白对来自不同患者的GFR的影响。...固定效应：具有特定的水平或值需要进行研究的主要变量，如尿蛋白等随机效应：患者分层结构：尿蛋白嵌套在患者内模型方程：GFR = 尿蛋白 + 患者 + 误差解释：解释固定效应，以了解尿蛋白的变化如何与GFR
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合，使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。...在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。步骤1：安装和加载必要的包首先，确保你已经安装了以下R包：shiny、ggplot2、dplyr。...(shiny)library(ggplot2)library(dplyr)步骤2：创建Shiny应用创建一个新的R脚本（例如，app.R），用于编写Shiny应用。...以下是一个简单的Shiny应用的框架：RCopy code# app.R# 加载必要的包library(shiny)library(ggplot2)library(dplyr)# 定义UI界面ui <-...步骤6：添加更多交互性通过Shiny的交互性组件，你可以进一步提升数据可视化仪表盘的功能。例如，你可以添加动态的过滤器、交互式图表切换等。
但是，如果主要输出包括每日流量估计，则具有具有相同流量超出概率时间的候选量具更为重要。 基于经验回归的方法需要一段时间的测量流量和一些预测变量来估计径流因变量。...此外，广义加性模型可以拟合具有非正态分布的误差分布的因变量。然而，与线性或多元线性回归相比，广义加性模型由于缺乏单一模型系数而更难以解释。...在数据探索过程中，每个站点的低流量数据中明显存在过多噪声。在停滞或接近停滞条件期间，多普勒流量计记录高度可变的流速并报告不切实际的流量。由于过多的数据噪声，从数据记录中清除了极低或停滞的流量时期。...这些不断变化的条件可能需要开发多个评级曲线。探索性数据分析用于确定变化时期和滞后影响评级曲线的可能性。...NSE 的值范围从 −∞ 到 1，其中 1 表示完美的预测性能。NSE 为零表示模型具有与数据集均值相同的预测性能。
，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...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。...2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...dplyr 包的 summarse_at() 函数可以指定一批变量名与一批统计函数，自动命名结果变量，如: d.cancer %>% summarise_at( c("v0", "v1"), list(...nest 与unnest 对于数据框，我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。
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。...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。...filter(iris, Sepal.Length > 7 & Sepal.Width>3.0) Q：筛选出Species 为setosa或virginica的行 filter(iris,Species...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...查看自带的参考资料：vignette(package = "dplyr") vignette("introduction", package = "dplyr")
前言：R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。包的使用是一通百通的，我们以dplyr为例，讲一下R包。...使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。...dplyr五个基础函数1.mutate(), 新增列2.select(), 按列筛选3.filter()筛选行4.arrange(), 按某1列或某几列对整个表格进行排序5.summarise()：汇总...dplyr两个实用技能1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）2：count统计某列的unique值dplyr处理关系数据:即将...2个表进行连接1.内连inner_join, 取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录
认识 R 包R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。 包的使用是一通百通的，我们以dplyr为例，讲一下R包。...图片加载library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test % (cmd/ctr + shift + M)count统计某列的unique值dplyr处理关系数据图片1.內连inner_join...,取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
数据的特性：数据可能具有某些特征，使得Shapiro-Wilk检验认为它们足够接近正态分布，而K-S检验则检测到了与正态分布的显著差异。...这种检验的前提条件是两组数据都是正态分布的，并且具有相同的方差（方差齐性）。在满足正态性和方差齐性的条件下，我们计算了两组数据的均值和标准差，然后计算T统计量。...计算得到的T统计量将用于与T分布的临界值进行比较，以确定两组数据的均值差异是否具有统计学意义。...LiverFatClass") + ylab("IL8") + theme_bw()Repeated measures One-way ANOVA重复测量单因素方差分析是一种统计方法，用于分析一个或多个受试者在不同时间点或条件下的测量结果...这种检验特别适用于以下情况：当数据不满足单向重复测量ANOVA检验所需的正态性条件，或者当因变量是在有序量表上进行测量时。它允许研究者评估多个相关样本之间的差异，而不受数据分布形态的限制。
在Rstudio中加载tidyverse包，可以看到该包下有8个子包，著名的ggplot2包即是其中的一个子集，我们先着重讲一下数据处理有关的包——dplyr包。...)——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。...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),...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：...，如果后续要使用到，需要保存下来 5 arrange() R base包中涉及到排序的包括 sort()，rank()，order()，而在dplyr包中与排序相关的是arrange()包，默认是从高到低进行排序
=NULL, header=T) padj_thresh = 0.05 log2FC = 1 groupA = 'trt' groupB = 'untrt' ifelse 标记差异基因 不想安装额外的包...log2FoldChange<=(-1)*(log2FC), paste(groupB,"UP"), "NoDiff")) , "NoDiff") 或...& res_output$log2FoldChange<=(-1)*(log2FC), paste(groupB,"UP"), "NoDiff"))) case-when只保留差异基因的名字...2354.246 100 Ref: https://community.rstudio.com/t/case-when-why-not/2685/2 如果不想安装额外包，用ifelse；如果是单个条件...，用dplyr::if_else；如果多个条件，用dplyr::case_when (更可读)
R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...，包括大小写按列名筛选filter()筛选行arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc...）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连inner_join,取交集左连left_join全连full_join半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinSemi-Join...注意返回的表的不同反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join注意返回的表的不同简单合并在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同
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, ...)。 ?
length(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...library(tidyr) library(tibble) library(dplyr) library(ggplot2) data = as.data.frame(t(exp)) data data...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...i = rnorm(3) ifelse(i>0,"+","-") #ifelse()与str_detect()组合使用 samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","
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