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在转置df时维护行名和列名

是指在对数据框进行转置操作时，保持原始数据框的行名和列名不变。

转置操作是指将数据框的行和列进行互换，即原来的行变为列，原来的列变为行。在转置过程中，有时候需要保持原始数据框的行名和列名不变，以便更好地理解和分析数据。

维护行名和列名的优势在于：

数据一致性：保持行名和列名不变可以确保数据的一致性，使得转置后的数据仍然可以与原始数据进行对应和比较。
数据可读性：保持行名和列名不变可以使得转置后的数据更易读，更容易理解和解释。
数据分析：保持行名和列名不变可以方便进行后续的数据分析和处理，避免因为行名和列名的改变而导致的数据处理困难。

转置df时维护行名和列名的应用场景包括但不限于：

数据清洗和整理：在数据清洗和整理过程中，有时候需要对数据框进行转置操作，保持行名和列名不变可以更好地理解和处理数据。
数据可视化：在进行数据可视化时，有时候需要对数据框进行转置操作，保持行名和列名不变可以使得可视化结果更加清晰和易读。
数据分析和建模：在进行数据分析和建模时，有时候需要对数据框进行转置操作，保持行名和列名不变可以方便后续的数据处理和分析。

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云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
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请注意，以上链接仅为腾讯云产品介绍页面，具体的产品和服务选择应根据实际需求进行。

相关搜索:Excel:用于在column = yes时将行名和列标题添加到行的宏 Pandas df.describe()，是否可以在不转置的情况下按行执行？从df中查找最大值和最小值，以及相应的列名和行名。从列表转换为数据框时放置行名和列名使用第一列条目作为新R数据帧中的列名来转置数据帧中的行和列创建pandas DataFrame时，将“name”属性添加到行名和列名中在Pandas中，如何使用它们的数字位置查找列名和行名？在python中通过列名和行名从巨大的csv文件中快速检索信息的方法在r shiny中显示行名和列名在R中，如何用行名和列名创建包含在"matrix“或"dataframe”设置中的绘图？

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生信技能树-R语言-day3

down -2 4 gene4 down -4数据框的属性> dim(df1)# 列和行分别有几个子集> nrow(df1)# 有几个子集行 > ncol(df1)# 有几个子集列...$列名 = c()赋值修改后的向量（先提取一个列$，再修改）增加一列的数据文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（$提取的是一个全新的列名，之前不存在的）修改行名rownames() = c()赋值修改后的向量...（行名都是一样的）修改其中一列的列名colnames(文件名)[第几列]= “”赋值列的名字（每一列名字都不一样）两个数据框的连接：merge(数据框1，数据框2，by = “共同列的名字”)...4 7[2,] 2 5 8[3,] 3 6 9矩阵取子集m[x,y]矩阵的转置和转换 t()转置（将行和列互转，要先给列改名，不然转置没有区别> colnames...(m) m a b c[1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 > t(m) # 转置行和列

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3.9生信

数据框取子集 a.$ df1$gene #删掉“gene”，按tab键，可以提示出表格的全部列名小技巧：在今后把 df1$gene 看作一个整体，是一个向量，这样不容易产生困惑。...b.按照坐标 df1【3,2】取出第3行第2列 df1【3,】取出第3行 df1【,2】取出第2列（但不常用，不如$，$可以直接看出列名） df1【c(1,3),1:2】取出第...1，第3行的第1和第2列 c....是针对逻辑值使用 C.数据框修改 a.改一个格 df1【3,3】 <- 5 b.改一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) c.改行名和列名 rownames(df1) = c("r1...rownames(m) = c("q","w","e") #加行名矩阵的转置和转换：转置：t(m) 行变列，列变行转换：as.data.frame(m) 转换为数据框列表列表新建和取子集

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Day 3 R语言代码

#行名，列名，两者合一，加列/行名dim()colnames()rownames()#加列名即为对向量进行赋值；修改单个列名，取子集即可m <- matrix(1:12,nrow = 3);mcolnames...b","c","d") colnames(m)[1] <- "hello";m#融合函数merge(test1,test3,by.x = "name",by.y = "NAME")#对于matrix的转置函数...#as函数可以修改数据的类型a <- iris[1:4]a <- as.matrix(a)heatmap(a)pheatmap::pheatmap()#按照逻辑值取子集，可以保留了逻辑值为T的行df1...change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3,-2,-4))k <- df1

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Day3

(列名 =向量(列的内容), 列名 =向量(列的内容))###由已有数据转换或处理得到读取表格文件df2 <- read.csv("gene.csv")R语言内置数据属性dim(df1)#维度nrow(...df1)#行数ncol(df1)#列数rownames(df1)#行名colnames(df1)#列名取子集:取列: $按坐标: [] #2,2取第二行第二列按名字,c('gene','change')...取多列/行修改一个格-取出后赋值df13,3 <- 5一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) 新增一列-$接原来表格中不存在的列。...df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)改行和列名--赋值全部：rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4")一个-取出后赋值：colnames...= "NAME")# name为test1需要合并的列的列名矩阵matrix -**二维，只允许一种数据类型新建 <- matrix()取子集-[]转置-t()转换为数据框: as.data.frame

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R语言数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

：数据框不允许重复的行名#rod = read.csv("rod.csv",row.names = 1) #再次重复：数据框不允许重复的列名，因此报错，显示第一列不符合行名的要求rod = read.csv...c(1,3),1:2] #取出第1、3行的1、2列数据，取多列的时候需要组织成合适的向量df1[,-ncol(df1)] #删去最后一列，"-"意义同向量列名或行名取子集df1[,"gene"] #取出列名为...) df1修改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改所有行名colnames(df1)[2] <- "CHANGE" #列出所有行名后取出下标为...*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错m <- matrix(1:9, nrow = 3) #生成一个向量，并将其分为3行，生成的数据框行名和列名为[1,]等colnames(m) <- c("a...","b","c") #加列名或行名均可以此实现#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list

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阿榜的生信笔记3

()读取行数、ncol()读取列数、rownames()读取行名、colnames()读取列名 3、数据框取子集 ①、$:取数据框中的某一项 #4.数据框取子集 df1$gene mean(df1$...df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 答案是不存在是增加，存在是修改 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1","r2","r3",..."r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6、数据框的连接我们如何将这两个数据框连接起来呢？...：二、矩阵 ①、新建矩阵和取子集 ##### 矩阵和列表 m <- matrix(1:9, nrow = 3) colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名 m m[2,] m...[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] ②、矩阵的转置和转换如上图所示，colnames()<-c()列名重新赋值，t()转置，行和列互相转换，as.data.frame()将矩阵转换为数据框

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Pandas行列转换的4大技巧

id_vars：表示不需要被转换的列名 value_vars：表示需要转换的列名，如果剩下的列全部都需要进行转换，则不必写 var_name和value_name：自定义设置对应的列名，相当于是取新的列名...igonore_index：是否忽略原列名，默认是True，就是忽略了原索引名，重新生成0,1,2,3,4....的自然索引 col_level：如果列是多层索引列MultiIndex，则使用此参数；...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置简单转置模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 使用transpose函数进行转置： [008i3skNgy1gxenfoqg6tj30ia0963yt.jpg] 还有另一个方法：先对值values进行转置，再把索引和列名进行交换： [008i3skNgy1gxengnbdfxj30ua0c4wfm.jpg...列名中存在连接符时使用；默认为空 suffix=r'\w+') # 基于正则表达式的后缀；默认是数字\d+；这里改成\w+，表示字母 [008i3skNly1gxerdr3o2kj30ji0qm0th.jpg

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生信马拉松 Day3

df2 <- read.csv("gene.csv") df2 2.数据框的属性数据框的维度是行数和列数 dim(df1) nrow(df1) #有多少行 ncol(df1) #有多少列 rownames...(df1) #取行名 colnames(df1) #取列名 3.数据框取子集 df1$score #删掉score，按tab键可以选择其他列名 mean(df1$score) #对df1$score取平均值...<- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #只修改某一行/列的名 colnames(...[df1$score>0,] #筛选score > 0的基因名 df1[df1$score > 0,1] df1$gene[df1$score > 0] 矩阵和列表 m <- matrix(1:9,...，今天小洁老师特地讲了series matrix读取之后可以用as.matrix转换，好奇后续的作用，盲猜可能是有时分析和作图需要对数据转置，但是那些函数往往会自动把dataframe转化为matrix

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生信入门马拉松之R语言基础-数据框、函数(Day 3)

)#查看df1的行数 ## [1] 4 ncol(df1)#查看df1的列数 ## [1] 3 rownames(df1)#查看行名 ## [1] "1" "2" "3" "4" colnames(df1...3 df1[c(1,3),1:2]#取1、3行，1到2列 ## gene change ## 1 gene1 up ## 3 gene3 down df1[,"gene"]#取列名是gene...矩阵的转置和转换 colnames(m) <- c('a','b','c')#给矩阵m加列名 m ## a b c ## [1,] 1 4 7 ## [2,] 2 5 8 ## [3,] 3...6 9 思考一下数据转化代码和输出结果的区别 m矩阵转变数据框后查看m的数据类型 t(m)#给矩阵转置，行变为列，列变为行 ## [,1] [,2] [,3] ## a 1 2 3...b c ## 1 1 4 7 ## 2 2 5 8 ## 3 3 6 9 is.data.frame(m) ## [1] FALSE m矩阵转变数据框后赋值给aa后查看aa的数据类型 t(m)#给矩阵转置

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Day03 生信马拉松-data.frame

的属性3.1 维度 dim(df1)3.2 行数 nrow(df1)3.3 列数 ncol(df1)3.4 行名 rownames(df1)3.5 列名 colnames(df1)4.data.frame...取子集 -"$"符 df1$gene4.1 按坐标df1[2,2] #[ ]内前面的数字为行，后面的数字为列df1[2,] #提出第二行（包含行名）df1[,2] #提出第二列df1[c(1,3),1:...2] #提出第1和3行,第1-2列4.2 按名字df1[,"gene"]df1[,c('gene','change')]4.2 按条件(逻辑值)df1 <- data.frame(gene = paste0...(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") 5.5 只修改某一行/列的名 e.p colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 改所有行名6.两个data.frame连接...(m) <- c("a","b","c")7.1.3 matrix提取--不支持"$"提取m[2,]m[,1]m[2,3]m[2:3,1:2]7.1.4 matrix行与列名转置: t(m)7.2 List7.2.1

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

# nrow(df1) #输出行数 ncol(df1) #输出列数 # rownames(df1) #输出行名 colnames(df1) #输出列名数据框取子集数据主要操作为按列取子集，取出来的为向量...#取第二列 df1[c(1,3),1:2] # 取第一行和第三行以及第一列和第二列，注意逗号前后不同的向量，分别表示取得行和列！！！...增加一列在$后面写一个不存在的列名表示增加一列 df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1",..."r2","r3","r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" # | 或符号前后不可以连接字符，只能用于数字，逻辑值两个数据框的连接 test1 <...m m[2,] #矩阵取子集不支持使用$ m[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] m #矩阵中的重要函数 t(m) #行列的转置，行变列，列变行，行名和列名都跟着变换 as.data.frame

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数据框、矩阵和列表20230202

（3）数据框的属性获得行数 nrow() 获得列数 ncol() 获得行名 rownames() 获得列名 colnames() (4)数据框取子集 >数据框名称 $ 列名 eg. df1$...df1[1, ] 后面空取一行 #按列. df1[ ,2] 前面空取一列 #某几行，几列....0.02 3 gene3 down 50 0.07 4 gene4 down 2 0.05 （后加上要增加新列的列名） 4、修改行名和列名行名修改：rownames...(数据框的名称)<-c() #重新赋值名列名修改：colnames(数据框的名称)<-c() 改一个行名或列名： colnames(数据框名称）[列数]<-"重命名 "...[,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 (2)转置

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聚类算法之PCA与tSNE

几个常用函数的转置t(transpose)，傻傻分不清？...：计算距离介绍过dist()函数，它是按行为操作对象，而聚类是要对样本聚类，因此要先将我们平时见到的表达矩阵(行为基因，列为样本)转置；同样PCA也是对行/样本进行操作，也是需要先转置；另外归一化的scale...()函数虽然是对列进行操作，但它的对象是基因，因此也需要转置关于PCA的学习，之前写过： StatQuest-PCA学习：https://www.jianshu.com/p/b83ac8f7f5a7...# 先转置一下，让行为样本 > a3=t(a3);dim(a3) [1] 40 500 # prcomp()主成分分析 pca_dat <- prcomp(a3, scale. = TRUE) p...metadata$plate > table(plate) plate 0048 0049 384 384 对数据进行PCA # 操作前先备份 dat_back=dat # 先对表达矩阵进行转置

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生信课程note-3

、行、列dim(df1)nrow(df1)ncol(df1)#行名，列名rownames(df1)colnames(df1)#4.数据框取子集df1$score 向量取子集用的是[] 取score这一列...<- c(12,23,50,2) df1#新增一列原数据没有的df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1#改行名和列名rownames(df1) <-...c("r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames(df1)[2] <- "CHANGE"列名和行名都是向量#6.两个数据框的连接test1 <- data.frame(...mm[2,]m[,1]m[2,3]m[2:3,1:2]mt(m):转置行变列m<-as.data.frame(m) 转换为数据框必须要赋值矩阵画热图： pheatmap::pheatmap(m)...class(iris)iris[(1:5),(1:4)]a <- iris[(1:5),(1:4)]a <- as.matrix(a)aclass(a)# 3.将a的行名改为flower1，flower2

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【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...2/3排序后加index然后用SQL查找给 DataFrame 实例 .sort("列名") 后，用 SQL 语句查找： select 列名 from df_table where 索引列名 = i...我对于 SQL 不是很了解，因此这个做法只是在构思阶段。...我要调用很多次 df.iloc[i, 列] ，那这样会不会太慢了？ 3/3排序后加index然后转置查找列名这个想法也只是停留在脑子里！因为会有些难度。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。这个方法似乎靠谱。

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R学习-3-数据结构

(df1) ###四行 [1] 4 > ncol(df1) ###三列 [1] 3 > rownames(df1) ###行名 [1] "1" "2" "3" "4" > colnames(df1)...列留下，FALSE对应的行/列丢掉 > df1[df1$score>0,] ## 按行筛选score大于0的行 gene change score 1 gene1 up 5 2...down 50 0.07 4 gene4 down 2 0.05 图片 > #改行名和列名 > rownames(df1)<-c("r1","r2","r3","r4...0.02 r3 gene3 down 50 0.07 r4 gene4 down 2 0.05 > rownames(df1)[2]<-"dd" ##修改一个行名 >...7 8 矩阵的转置和转换 > colnames(m)<-c("a","b","c") > m a b c [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6 [3,] 7 8 9 ### 转置函数

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2023.4生信马拉松day3-数据结构

-（2）由已有数据转换或处理得到在已有的数据框上进行处理得到；注：不要把已经读进R的数据框随便放回excel处理，会有雷——比如excel自助改基因名，例如把“gene MAR”改为“gene三月”-（...#看行数和列数nrow(df1) #只看行数ncol(df1) #只看列数#经常把行列搞反怎么办，跟我念三遍：row是横排成行；colum是纵队为列；rownames(df1) #看所有行名colnames...(1,3),1:2] #取第一行第三行的前两个数（会继承行名、列名）#小tips：读懂error——dimensions#练习：筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1#改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames...m[2,]m[,1]m[2,3]m[2:3,1:2]#矩阵的转置和转换mt(m)as.data.frame(m) class(m) #看着是把m变成了数据框，但是没有赋值就没有发生过；要m=

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Pandas操作

#或者 result=data[data.isnull().T.any()] 注意isnull()的结果需要求转置之后，才能进行any()操作非转置: data.isnull().any()，得到的每一列求...any()计算的结果，输出为列的Series 转置: frame3.isnull().T.any()，得到的每一行求any()计算的结果，输出为行的Series 3.找出某列非空所在行 result=data...在整个列中，您可以这样做： df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month) 3.提取月份和年份pandas.Series.dt.year...() 和 pandas.Series.dt.month() df['Year'] = df['Joined date'].dt.year df['Month'] = df['Joined date']...(hours=5) #按周计算 df['time_list']-timedelta(weeks=5) 月份和年份数据不能直接计算因每年和每月的天数不一样合并操作 1.merge result=pd.merge

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R语言学习-3

>df1["gene",}与>df1["gene1",] Error...df1["gene",}与>df1["gene1",]必须给行赋值 d....数据框修改新增一列修改行名与列名6. 两个数据框的连接 a....共同列名相同的两个表 Tips：代码与数据不匹配，优先改数据 b....共同列的列名不一样的两个表记忆卡片矩阵新建和取子集不支持$，只能按坐标取矩阵的转置和转换矩阵画热图列表新建和取子集补充元素的名字变量的删除

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R语言day3：数据框是什么玩意儿？

df2 3.数据框属性 dim(df1) #行和列 ## [1] 4 3 nrow(df1) #行 ## [1] 4 ncol(df1) #列 ## [1] 3 # rownames(df1) #行名...## 2 gene2 up 3 df1[,2] ## [1] "up" "up" "down" "down" df1[c(1,3),1:2] #取第一行和第三行，第一列到第二列...5.1改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" #第二列列名改为CHANGE...m <- matrix(1:9, nrow = 3) #将一个矩阵3行9个元素赋值给m colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名 m ## a b c ## [1...6 并没有，因为没有赋值，r语言任何修改都要赋值，没赋值就等于没发生过 m ## a b c ## [1,] 1 4 7 ## [2,] 2 5 8 ## [3,] 3 6 9 t(m) #转置

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