(40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...np.where(df5['总成绩']<240,"良","优")) 方法四：nupmy内置函数-np.select # 方法四 np.select # np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件...# 在conditions列表中的第一个条件得到满足，values列表中的第一个值将作为新特征中该样本的值，以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['...n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）； 如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值 如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠 right ：布尔值，默认为True表示包含最右侧的数值
Q：工作表同一行中每三个单元格同时只能有一个单元格显示数据。...图1 A：对照工作表分析一下列号的规律，列B、C、D、E、F、G、……对应的列号为2、3、4、5、6、7、……，每个数字除以3，依次以每3个为一组，它们的余数均为2、0、1，这就好办了！...如果当前输入的单元格所在列的列号除以3，余数为2，表明当前单元格在该组3个单元格的第1个单元格，那么其相邻的两个单元格中的内容就要清空。...如果当前单元格所在列的列号除以3，余数为0，表明当前单元格处在3个单元格的中间，那么其相邻的左侧和右侧单元格中的内容要清空。...如果当前单元格所在列的列号除以3，余数为1，表明当前单元格处在3个单元格的最后一个单元格，那么其前面的两个单元格中内容要清空。
#字符串的替换 str_replace(str,"o","O") str_replace_all(str,"o","O") #删除字符串中的字符 str_remove(str," ") str_remove_all...2表示针对行 FUN参数，可使用任何函数，包括自定义的函数 data=iris[1:5,1:4] data #计算每一列的加和 apply(data,1,sum) #计算每一行的平均值 apply(data...,2,mean) 输出结果： 图片 lapply()函数：列表的隐式循环 图片 test = list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #计算列表每一个元素的平均值...lapply(test,mean) #将上面结果通过矩阵的方式展示 sapply(test,mean) 图片 流程控制 library(stringr) 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>
和 Petal.Width的两列 vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width") select(test, one_of(vars)) ##筛出以vars中的一系列字符串命名的列..."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...# 以下两条代码的意思是先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species) summarise(group_by(test, Species...test, Species) summarise(group_by(test, 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
而数据框的行名和列名分别对应着数据框的行和列的标识符，可以用row.names()和colnames()函数来获取和设置。 行名：数据框的每一行都有一个行名，用于标识不同的行。...列名：数据框的每一列都有一个列名，用于标识不同的列。列名是一个字符向量，可以通过colnames()函数获取或设置。...行列索引号从1开始，表示第一行或第一列，负数表示排除对应位置的元素。名称是指数据框中每个向量的名称，可以用双引号或单引号包围。使用方括号[]访问数据框中的元素时，返回的结果仍然是一个数据框。...例如： # 访问df1数据框中的第一行 df1[1, ] # name age gender # 1 Alice 20 F # 访问df2数据框中的"score"列 df2["score...例如： # 访问df1数据框中的第一行的值 df1[[1]] # [1] "Alice" "Bob" "Charlie" # 访问df2数据框中的"score"列的值 df2$score #
现在让我们看看结果中存储了哪些信息：res_tableOE %>% data.frame() %>% View()图片我们可以使用 mcols() 函数来提取有关存储在每列中的值代表什么的信息：mcols...结果中的 padj 列代表针对多重检验调整的 p 值，是结果中最重要的一列。通常，padj < 0.05 等阈值是识别重要基因的良好起点。...DESeq2 遗漏的基因满足以下三个过滤标准之一：所有样本中计数为零的基因如果在一行中，所有样本的计数均为零，则没有表达信息，因此不会测试这些基因。...Fold change结果中的另一个重要列是 log2FoldChange。对于大量的基因列表，很难提取有意义的生物学相关性。为了帮助提高严格性，还可以添加倍数变化阈值。...如上所述，可以通过在 lfcShrink() 函数中添加参数类型来更改默认值。对于大多数最新版本的 DESeq2，type="normal" 是默认值，并且是早期版本中的唯一方法。
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'...<- list(1:10, 10:5) l2 <- list() l2[[1]] <- 1:10 l2[[2]] <- 10:5 ##生成列表的方式，直接生成以及生成一个空列表后添加元素...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) ##给数据添加一列分组列 ##最终生成作图过程中间的转换的数据框dat 图片 pdat = dat...", ##新的列的名字 values_to = "count") ## 把原来列中的数值一一对应形成一个新的数值列'count' 图片 library(ggplot2...FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean) ##对test数据框的每一行求平均值 apply(test, 1, sum) ##对test数据框的每一行求和
专题4.隐式循环1.apply-矩阵或数据框apply(X, MARGIN, FUN, …) 其中X是数据框/矩阵名；MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数# 从iris里拿出一部分数据(前六行以及前四列...3.6 1.4 0.2## 6 5.4 3.9 1.7 0.4class(test)## [1] "data.frame"apply...(test,2,mean) # 计算每一列的平均值## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width ## 4.9500000 3.3833333...1.4500000 0.2333333apply(test,1,sum) # 计算每一行的求和## 1 2 3 4 5 6 ## 10.2 9.5...9.4 9.4 10.2 11.42.lapply-向量或列表对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(x,function) x = list or vector# 用的不多就不细说了lapply
Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。...Data Frame每一列有列名，每一行也可以指定行名。如果不指定行名，那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行。 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame。...比如访问第一行: student[1,] 访问第二列： student[,2] 使用列的Index或者列名可以选取要访问的哪些列。...修改列数据类型 接下来我们查看该对象每列的类型，使用str(student)可以得到如下结果： 'data.frame':3 obs. of 4 variables: $ ID : num...Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 1 $ Birthdate: Date, format: "1984-12-29" "1983-05-06" "1986-08-08” 添加新列
现在让我们看看结果中存储了哪些信息： res_tableOE %>% data.frame() %>% View() res_tableOE 我们可以使用 mcols() 函数来提取有关存储在每列中的值代表什么的信息...结果中的 padj 列代表针对多重检验调整的 p 值，是结果中最重要的一列。通常，padj < 0.05 等阈值是识别重要基因的良好起点。...DESeq2 遗漏的基因满足以下三个过滤标准之一： 所有样本中计数为零的基因 如果在一行中，所有样本的计数均为零，则没有表达信息，因此不会测试这些基因。...Fold change 结果中的另一个重要列是 log2FoldChange。对于大量的基因列表，很难提取有意义的生物学相关性。为了帮助提高严格性，还可以添加倍数变化阈值。...如上所述，可以通过在 lfcShrink() 函数中添加参数类型来更改默认值。对于大多数最新版本的 DESeq2，type="normal" 是默认值，并且是早期版本中的唯一方法。
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...#x是数据框/矩阵名；MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数test<- iris[1:6,1:4]apply(test, 2, mean)#对test每一列求平均值apply(test, 1..., sum)#对test每一行求和向量/列表的隐式循环-lapply,批量操作### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm...表达矩阵：一行是一个基因在所有样品里的表达，一列是一个样本里所有基因的表达。在表达矩阵中，寻找在不同组有表达差异的基因。...7.5.4 火山图多基因，差异分析---火山图Foldchange(FC):处理组平均值/对照组平均值logFoldchange(FC)：Foldchang取log2【小洁老师语录】芯片差异分析的起点是一个取过
summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))：在每个分组内，这一步计算了Sepal.Length列的平均值（mean）和标准差（sd）。...数据框是R语言中类似于表格的二维数组结构，每一列包含了一个变量的值，每一行包含了每个变量的一个值集。...by = "x" 指定了连接的基础是哪一列。这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。...如果 test1 中的某行在其 "x" 列中的值在 test2 的 "x" 列中没有对应值，则这行不会出现在结果中，反之亦然。...test1数据框中的列x匹配的行。
数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。...，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。...7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor new 1 17.85 2 14.70 3 22.40 另外，mutate 也可以用来添加新列...，向列号一样的切片操作： d.class %>% select(age:weight) %>% head(n=3) %>% knitr::kable() 参数中前面写负号表示扣除，如： d.class...> test <- data.frame(x = c( "a,b", "a,d", "b,c"));test x 1 a,b 2 a,d 3 b,c 使用separate，便可以对一列中的数据达到
2021-08-13：给定一个每一行有序、每一列也有序，整体可能无序的二维数组 ，在给定一个正数k，返回二维数组中，最小的第k个数。 福大大 答案2021-08-13： 二分法。...for left <= right { mid := left + ((right - left) >> 1) // <=mid 有几个 <= mid 在矩阵中真实出现的数
最近学徒群在讨论一个需求，就是用数据框的每一列的平均数替换每一列的NA值。但是问题的提出者自己的代码是错的，如下： ? 他认为替换不干净，应该是循环有问题。...#我好像试着写出来了，上面的这个将每一列的NA替换成每一列的平均值。 #代码如下，请各位老师瞅瞅有没有毛病。...[out[[i]][y],i] <- mean(tmp[[i]],na.rm = T) } } 答案的提出者自己还点评了一句：我是这么想的，也不知道对不对，希望各位老师能指正一下：因为tmp数据框中，...所以我在全局环境里面设置了一个空的list，然后每一列占据了list的一个元素的位置。list的每个元素里面包括了NA的横坐标。...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照列，替换每一列的NA值为该列的平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na
dataFilt_LIHC_final) <- dataFilt_LIHC_final[,1] dataFilt_LIHC_final <- dataFilt_LIHC_final[,-1] # 先看一下矩阵长啥样，心里有个数：每一行是一个基因...，每一列是一个样本 View(dataFilt_LIHC_final) ?...，行是基因，列是样本（如肿瘤组织的表达矩阵） metadata 添加 metadata Cond1type mat1中样品的分组信息（如对照组） Cond2type mat2中样品的分组信息（如病例组）...pipeline="edgeR"时：2个选项'glmLRT'： 用负二项广义对数线性模型拟合每个基因的read counts'exactTest'： 用genewise精确检验得出两组负二项分布计数的平均值的差异...TCGAanalyze_Clustering 函数的用法： TCGAanalyze_Clustering(tabDF, method, methodHC = "ward.D2") 参数： tabDF 一个数据框或数值型矩阵，行是基因，每列是一个样本
你需要使用逗号 , 在子集选择中明确区分行和列。...)按列筛选（1）按行号筛选select(test,1) #test的第一行所有数据select(test,c(1,5)) # select(test,Sepal.Length)（2）按照列名筛选select...desc从大到小5.summarise()：汇总summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # mean()计算Sepal.Length的平均值..., sd()计算标准差# 一个组合应用实例： 先按照Species分组，再计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species) summarise(group_by...(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test1test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))test2test3 <- data.frame
data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...(x,y)来分组，而且可以设定x/y两种分组，来求new_car的平均值。 （1）data.table多种方式混合输出： mydata[,....2、on=""方式 DT[X, on="x"] 这里的on指的是DT变量中的变量名称，X还是按照key，如果没设置就会默认第一行为key。...返回匹配到键值所在列(V2列)所有行中的第一行 > DT["A", mult ="first"] V1 V2 V3 V4 1: 1 A -1.1727 1 2、nomatch参数——未匹配样本处理...在data.table行操作跟data.frame很像，可以data[1,]就可以获得第一行的数据，同时也可以用，data[1]来获得行信息，这个是data.table特有的。
被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。...这种合并通常用于向数据框中添加变量。...data(Indometh) head(Indometh,12) # 这里增加一行，预览数据前 12 行，方便对比 wide <- reshape(Indometh, v.names = "conc"...Subject, names_to = "time", values_to = "conc") long 一个“整洁”的数据集（tidy data）应该满足：每一行代表一个观测...，每一列代表一个变量。
每个变量（variable）占一列，每个情况（case，姑且这么翻译）和观测值（observation）占一行。 举个栗子 ? 看到吗？一列是一列，是魔鬼的步伐。...expand（列出每列值所有可能的组合，天哪我是写到这里的时候刚看懂的！） 来看示例 ? ? 我是看到了结果才知道我干了啥的喂。就是选中的列中的值各种组合，成为一个新表。...Expression)) %>% select(-GeneId) 6.summarise 对数据进行简单统计 summarise(frame3,avg=mean(expression)) #对expression列平均值...左连接：把表2添加到表1 left_join(frame1,frame2) ? 右连接：把表1添加到表2 right_join(frame1,frame2) ?...•semi_join只保留第二个表格中包含的id ? 只是把表1中的gene4去掉了，但并没有加上表2的annotion列。 •anti-join只保留第二个表格中不包含的id ?
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