'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...6所在的行中的第4列，有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所在的行中的第3-5（不包括5）列 Out[32]: c...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所在的行中的第2列并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或列数跟行名列名混着用...，至于这个原理，可以看下前面的对列的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...因此，mapply函数用于对通常不接受多个列表/向量作为参数的数据执行函数。当你要创建新列时，它也很有用。...现在，我们将创建一个新变量，该变量包含V1列和V3列的乘积： mapply(function(x, y) x/y, df$V1, df$V3) ?...我们还可以使用mapply()函数创建一个显示花瓣长度和花瓣宽度之和的新列： iris_df['Sum_Petal'] <- mapply(function(x, y) x+y, iris_df$Petal.Length...尾注 到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。
但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...MARGIN：表示对行(1)或者是对列(2)应用函数。 FUN: 可是R自带函数，如mean，sum等。也可以是自己编写的函数。 ... ：FUN中的额外参数。...，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。...eapply函数平时很难被用到，但对于R包开发来说，环境空间的使用是必须要掌握的。特别是当R要做为工业化的工具时，对变量的精确控制和管理是非常必要的。
函数名 功能 特点 apply 按行、列运算均值、求和、众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能，可以分组汇总 table结合，可以分组汇总 lapply..."), ...) 1、apply函数 对一个数组按行或者按列进行计算，矩阵纵、横运算（sum,average等） 其中apply中，1等于行，2等于列 > ma <- matrix(c(1:4, 1,...lapply的使用格式为： lapply(X, FUN, ...) lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象， 这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。...其中X为List对象（该list的每个元素都是一个向量）， 其他类型的对象会被R通过函数as.list()自动转换为list类型。...在vapply函数中总是会进行简化，vapply会检测FUN的所有值是否与FUN.VALUE兼容， 以使他们具有相同的长度和类型。
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply函数一般有三个参数，第一个参数代表矩阵对象，第二个参数代表要操作矩阵的维度，1表示对行进行处理，2表示对列进行处理。第三个参数就是处理数据的函数。apply会分别一行或一列处理该矩阵的数据。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
R语言中有几个常用的函数，可以按组对数据进行处理，apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似，下面介绍下这几个函数的用法。...其格式是： Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说，其维度值为2，第二个参数维度Index中，1表示按行运算，2表示按列运算。...Lapply 前面说到apply是对于matrix和array的，针对list，我们可以使用lapply函数。该函数接收list，返回的结果也是一个list。...Sapply Sapply函数和Lapply函数很类似，也是对List进行处理，只是在返回结果上，Sapply会根据结果的数据类型和结构，重新构建一个合理的数据类型返回。...Tapply 前面介绍的几个apply函数都是对整体数据进行处理，而tapply是对向量中的数据进行分组处理。
FUN是指使用的函数。 ?...04 tapply() 使用的格式： tapply(x,INDEX，FUN，…，simplify=TRUE) x：数据类型是向量 INDEX：因子列表，而且长度和x一样，如果INDEX不是因子，tapply...（）函数依然能够运行，R会把非因子用as.factor（）强制将其转为因子。...MoreArgs是FUN函数的其他参数的列表。 #使用mapply函数重复生成列表list(x=3:6),重复次数times=1:4,而且生成的结果是列表。 ?...#使用mapply函数重复生成列表list(x=3:6),重复次数times=1:4,而且生成的结果是矩阵。 ?
修改数据 直接修改：选中单元格，直接输入新数据。 使用查找和替换：按Ctrl+F或Ctrl+H，进行查找和替换操作。 4. 查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...以下是一些基础操作在R中的实现方式，以及一个实战案例。...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。 在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。
c1 = sum(a) 使用内置函数 sum() 对数组 a 进行逐列求和，将每列元素的和累加，将结果保存在变量 c1 中。这里的 sum() 函数会将每一列作为可迭代对象进行求和。...c2 = np.sum(a, axis=0) 使用函数 np.sum() 对数组 a 进行逐列求和，将每列元素的和累加，将结果保存在变量 c2 中。axis=0 表示沿着列的方向进行求和。...使用内置函数求矩阵逐列元素的和： c1 = sum(a) 这行代码使用了Python的内置sum()函数，对矩阵a中的每一列元素进行求和。...由于NumPy数组是按列存储的，因此对二维数组使用sum()函数将对每一列进行求和。结果赋值给变量c1。...创建一个4x4的单位矩阵a，使用np.eye(4)函数。 使用np.rot90()函数对矩阵a进行90度旋转，生成新的矩阵b。 使用np.linalg.eig()函数计算矩阵b的特征值和特征向量。
在linux系统命令行，我们可以使用“Rscript”命令来调用运行写好的程序，并添加一些必须的命令行参数；在Windows系统的Rstudio中，可以使用source()函数来调用写好的R脚本。...1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...apply函数家族 apply函数家族主要成员如下： apply 对数组行或者列使用函数 apply(X, MARGIN, FUN, ...) lapply 对列表或者向量使用函数 lapply...举例如下： 4自定义函数 用户可以根据需求自定义函数，R函数是通过使用关键字function来创建。...# Function body：函数体包含定义函数是使用来做什么的语句集合。 # return：一个函数的返回值是在函数体中评估计算最后一个表达式的值。
学习文档: https://cran.r-project.org/web/packages/NMF/vignettes/heatmaps.pdf Heatmap引擎 NMF包中的热图引擎是由aheatmap...而aheatmap函数本身又是pheatmap包pheatmap函数的修改版本。引擎具体的优点作者有在文档是写，我就不唠叨了。...数据和模型 为了演示热图函数的用法，我们这里创建一个随机的NMF输入矩阵，以及一些注释和协变量。...该函数默认添加2个注释通道用来展示从最佳拟合结果中获得的簇（聚类数）和一致性矩阵的层次聚类。在图例中，这两个通道分别以_basis_和_consensus_命名。...par(opar) 默认情况下： 列没有排序 行根据默认的层次聚类得到的距离进行排序（eculidean和complete） 每一行和为1 调色板使用RColorBrewer包提供的“Y10rRd”，有
DataFrame的每一列，这里使用的是匿名lambda函数，与R中apply函数类似 设置索引 df.set_index('one') 重命名列 df.rename(columns={u'one':'...1'}, inplace=True) 查看每个列的数据类型 df.dtypes R中的对应函数： str(df) 查看最大值/最小值 pd.Series.max()pd.Series.idxmax()...R的对应函数： table(df['A']) 字符方法 pandas提供许多向量化的字符操作，你可以在str属性中找到它们 s.str.lower()s.str.len()s.str.contains(...df.groupby(['A','B']).sum()##按照A、B两列的值分组求和 对应R函数： tapply() 在实际应用中，先定义groups，然后再对不同的指标指定不同计算方式。...groups = df.groupby('A')#按照A列的值分组求和groups['B'].sum()##按照A列的值分组求B组和groups['B'].count()##按照A列的值分组B组计数 默认会以
什么时候我们需要使用到化整为零的策略呢？有以下三种情况： 数据需要分组处理 数据需要按照每行或者每列来处理 数据需要分级处理，和分组很类似，但是分级时需要考虑分级之间的关系。...而使用for loop，只能一块接一块的处理，在速度上可能没有并行处理来得快。而在R当中，有一系列相关的函数，apply, lapply, sapply, tapply, mapply, sweep。...sapply的返回值其实就是在lapply的基础上再使用了simplify2array(x, higher=TRUE)函数，使用其结果变成一个array。...从上面的比较中，我们很清楚的看到，sapply返回值的排列形式，以list的names为colnames。可以想象，它使用的是按列填充matrix的方式输出的。...，就是分三步走，使用split将数据化分成小块，使用lapply函数对小块进行计算，最后使用do.call使用函数将其整理成我们需要的形式。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。 ...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....margin.table(mytable, 1) # 对每一行的数据求和 ? margin.table(mytable, 2) # 对每一列的数据求和 ?...函数xtabs() 在xtabs()函数里你可以使用公式来进行交叉制表: # 构建3维频数表 mytable <- xtabs(~A+B+C, data=mydata) ftable(mytable)...但是由于这些功能我们也可以通过R的基本函数来实现，所以这里就不对CrossTable()这个函数进行过多讲解，感兴趣的朋友可以使用方法?CrossTable()自行了解和学习。
该函数的语法格式和常用参数含义如下。 第14行代码中groupby()函数后接的sum()函数用于进行求和汇总，还可以使用其他函数完成其他类型的汇总运算。...该函数的语法格式和常用参数含义如下。- 第11行代码中的shape是pandas模块中DataFrame对象的一个属性，它返回的是一个元组，其中有两个元素，分别代表DataFrame的行数和列数。...举一反三 对一个工作簿中的所有工作表分别求和并将求和结果写入固定单元格 代码文件：对一个工作簿中的所有工作表分别求和并将求和结果写入固定单元格.py - 数据文件：采购表.xlsx import os...举一反三 求单个变量和其他变量间的相关性 代码文件：求单个变量和其他变量间的相关性.py - 数据文件：相关性分析.xlsx import pandas as pd df=pd.read_excel(r'C...在3.7.2节中曾使用过figure()函数，这里再详细介绍一下该函数的语法格式和常用参数含义。- 第16行代码中的hist()是Matplotlib模块中的函数，用于绘制直方图。
第二部分：使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克：从R开始数据挖掘(一)中，我们介绍了R中有关导入数据的知识。...我们使用0填充了原来的列，当然，这其实并没改变列里的内容。然后，我们将变量“Sex”的值为“female”的项对应的存活预测值设置为1。 我们使用了两个新的R语法符号，“==”和“[]”。...然后将年龄变量低于18岁的乘客在该列中的值置换为1。为了做到这一点，我们使用了小于号，这是另一个布尔检验，类似于我们在上一组代码中的双等号。...参数data说明公式中的变量存在于哪个数据框中。最后一个参数说明需要在拆分子集后的数据上应用什么函数。上方的命令根据性别和年龄划分了不同的子集，并在每个子集上应用了求和函数。...现在我们有了每个子集中的乘客总数，我们想知道每个子集的存活比例，说实话，这有些困难。我们需要创建一个函数，将子集向量作为输入，并对它应用sum函数和length函数，然后运用除法求出存活比例。
:4,1:4] #查看dat这个矩阵的1至4行和1至4列，逗号前为行，逗号后为列 boxplot(dat[,1:4],las=2) dat=log2(dat) boxplot(dat[,1:4],las...T),]#对ids$symbol按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序，将对应的行赋值为一个新的ids ids=ids[!...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息 dat['ACTB...，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示： We thank Dr.Jianming Zeng(University of Macau), and
数据操作速度会更快 如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...除了Species以外，其他的列都保留 ? 利用管道符，先过滤（filter），然后只保留Petal.Width函数（select） ?...利用summarise可以指定统计的列，或者统计方式（求方差，求和等），最后得到的结果形成一个新的数据。 ?...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
数据选取与简单操作： which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素...merge 按照指定列合并矩阵或者数据框 一、数据合并 1、merge()函数 最常用merge()函数，但是这个函数使用时候这两种情况需要注意： 1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包 利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行...rowSums函数对行求和，使用colSums函数对列求和。...（do.call用法） 关于do.call其他用法（R语言 函数do.call()使用 ） 有一个list，想把里面的所有元素相加求和。
+ command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者??...mget() 在指定环境中寻找指定的变量 get() 查询并返回指定名称的变量 search() 查看当前环境载入的包 appropos() 返回search函数搜索路径里所有与指定的模式匹配的对象...使用R的rnorm函数产生样本量为1000的标准正态分布采样，用每一种normality test函数分别检验其正态性，算出一个p-value；循环10000次，每一种test都产生一个长为10000的由...apply() 对一个对象的指定维的所有成员运行一个函数 lapply() 对一个变量的每个元素运行同一个函数，返回一个list sapply() 同lapply, 但是返回一个向量...,如果每次函数操作只产生一个元素 tapply () 对所给变量按照指定的分组方式分别运行一个函数 mapply rapply eapply range() 返回所有指定对象的最大和最小值
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