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在data.frame中更新或添加要聚合的值

在R语言中，data.frame是一种常用的数据结构，用于存储和处理二维表格数据。要在data.frame中更新或添加要聚合的值，可以使用以下方法：

更新现有列的值：
- 使用赋值运算符（<- 或 =）将新值赋给指定列。例如，要将data.frame中的某一列名为"column_name"的值更新为新值"new_value"，可以使用以下代码：
- 使用赋值运算符（<- 或 =）将新值赋给指定列。例如，要将data.frame中的某一列名为"column_name"的值更新为新值"new_value"，可以使用以下代码：
- 如果要根据条件更新列的值，可以使用逻辑运算符和条件语句。例如，要将data.frame中的某一列名为"column_name"的值更新为新值"new_value"，但仅当另一列名为"condition_column"的值满足某个条件时，可以使用以下代码：
- 如果要根据条件更新列的值，可以使用逻辑运算符和条件语句。例如，要将data.frame中的某一列名为"column_name"的值更新为新值"new_value"，但仅当另一列名为"condition_column"的值满足某个条件时，可以使用以下代码：

添加新列：
- 使用赋值运算符（<- 或 =）创建一个新的列，并将其赋给data.frame。例如，要在data.frame中添加一个名为"new_column"的新列，并将其值设置为"new_value"，可以使用以下代码：
- 使用赋值运算符（<- 或 =）创建一个新的列，并将其赋给data.frame。例如，要在data.frame中添加一个名为"new_column"的新列，并将其值设置为"new_value"，可以使用以下代码：
- 如果要根据现有列的值计算新列的值，可以使用逻辑运算符和条件语句。例如，要在data.frame中添加一个名为"new_column"的新列，并将其值设置为根据另一列名为"condition_column"的值计算得出的结果，可以使用以下代码：
- 如果要根据现有列的值计算新列的值，可以使用逻辑运算符和条件语句。例如，要在data.frame中添加一个名为"new_column"的新列，并将其值设置为根据另一列名为"condition_column"的值计算得出的结果，可以使用以下代码：

聚合是指将数据按照某个条件进行分组，并对每个组进行计算或汇总。在R语言中，可以使用各种函数来实现数据的聚合操作，例如aggregate、tapply、by等。

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相关搜索:Create或Update在GORM中未返回更新值 pandas中每个聚合组或规则的最频繁值何时在bfs或dfs中添加要访问的节点？合并或c*rbind data.frame中的表结果列表&添加缺少的值在CKAN中添加要下载的文件的链接在EntityFramework中的现有行上更新或添加子记录在getstream中聚合更新组中的活动在listview中添加或删除值在localstorage对象中添加或移除值在mongoose nodejs中更新或添加新对象到数组中

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arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据，逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下：我的需求是：已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列 IRow row =...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue

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生信代码：“热图”来袭（pheatmap）

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pheatmap|暴雨暂歇，“热图”来袭！！！

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（三）

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R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表目录

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

你用会写for/while循环，就不太愿意去掌握apply组函数，甚至那些性能逆天的并行算运算包；刚开始会用基础字符串处理，看到stringr包就面临着技能工具更新的问题…… 太多的选择，让人眼花缭乱，...DT[i,j,by] 如果这个过程是SQL中是由select …… from …… where …… groupby …… having 来完成的，在R的其他基础包中起码也是分批次完成的。...(carrier,tailnum)] #但心里要清楚列索引接受的条件是含有列表的列表，而且这里的列表作为变量给出，而非data.frame时代的字符串向量。行列同时索引毫无压力。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....如果想要运行的同时进行输出则可以在结尾加上[] setorder(mydata,carrier,-arr_delay)[] ? 这个功能有点儿类似于基础函数中，在语句外部加上圆括号。

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R语言之数据框的合并

1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。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。...横向合并：cbind ( ) 要横向合并两个数据框，可以使用 cbind( ) 函数。用于合并的两个数据框必须拥有相同的行数，而且要以相同的顺序排列。这种合并通常用于向数据框中添加变量。...该数据集是关于药物吲哚美辛（indometacin）的药物代谢动力学数据，一共有 6 名试验对象，每名试验对象在连续的 8 小时内定时测定了血液中的药物浓度，共有 11 次的测定值。...，表示要进行重塑操作的原始数据。...v.names：这是一个字符串，表示要重塑的值变量的名称。在这种情况下，"conc"表示原始数据中的浓度变量。 idvar：这是一个字符串或向量，表示标识变量的名称或变量列表。

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「R」数据操作（三）：高效的data.table

N是最常用的符号之一，它表示当前分组中，对象的数目（就不用调用nrow函数啦）。在[]使用它指提取最后一行。...对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数（即方括号内的第3个参数），它可以将数据按照by值进行分组，并对分组计算第2个参数。...data.table中，by所对应的组合中的值是唯一的，虽然实现了目标，但结果中没有设置键： key(type_class_test0) #> NULL 这种情况下，我们可以使用keyby来确保结果的data.table...然后在每个子集data.table的语义中计算j表达式。...(year = year(date))] } 这里我们使用.SD[[x]]提取x列的值，这跟通过名字从列表中提取成分或元素相同。

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R语言数据结构(三)数据框

data.frame()函数的参数有： ...: 这些参数可以采用value或tag = value的形式。组件名称将基于tag（如果存在）或被解析的参数本身。...即使check.names为FALSE，如果要保留""作为名称，也需要将此参数设置为FALSE。 stringsAsFactors: 逻辑值，指定是否将字符向量转换为因子向量。...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数据框中的第一行的值 df1[[1]] # [1] "Alice" "Bob" "Charlie" # 访问df2数据框中的"score"列的值 df2$score #...[1] 90 80 70 如果数据框中的元素是一个向量，可以在双方括号[[]]或者美元符号$后面加上方括号[]和相应的索引号来访问子元素。

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

DT的属性，setattr(x,name,value) x时data.table,list或者data.frame,而name时属性名，value时属性值，setnames(x,old,new)，设置x...,默认FALSE,如果TRUE，跳过空白行 key，设置key，用一个或多个列名，会传递给setkey showProgress,TRUE会显示脚本进程，R层次的C代码 data.table,TRUE...，比如data.frame和data.table等； file，输出文件名,""意味着直接输出到操作台； append，如果TRUE,在原文件的后面添加； quote，如果"auto",因子和列名只有在他们需要的时候才会被加上双引号...(a = .(), b = .())] 输出一个a、b列的数据框，.()就是要输入的a、b列的内容,还可以将一系列处理放入大括号,如{tmp <- mean(y);....roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时，填充该行空白，+Inf(或者TRUE)用上一行的值填充，-Inf用下一行的值填充，输入某数字时，表示能够填充的距离，near用最近的行填充 rollends

5.6K2 0

tidyverse

官网：https://www.tidyverse.org/ 一、tidyr 数据整理 tidyr 包用于将数据重新整合，替代之前的 reshape 和 reshape2 包，用于数据的重塑与聚合...，类似于 Excel 中的数据透视功能 pivot。...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。...稀疏矩阵与稠密矩阵在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵...'week', names_prefix = 'wk',values_to = 'rank',values_drop_na = T) 写在最后：有时间我们会努力更新的

1.6K1 0

R语言读CSV、txt文件方式以及read.table read.csv 和readr（大数据读取包）

看到scan引号中嵌入引号的行为。只考虑读的性格，这是所有这些，除非colClasses指定的列引用。参数：dec 字符用于在小数点文件。参数：row.names 向量的行名。...这可以是一个向量，给予实际的行名，或一个号码表，其中包含的行名，或字符串，包含行名称表列的名称列。如果有一个头的第一行包含列数少一个领域，在输入的第一列用于行名称。...它的值是一个逻辑值向量（如果有必要回收价值），或数字或字符索引指定的列不应该被转换为因素的向量。注：禁止所有的转换，包括那些数字列，设置colClasses = "character"。...请注意，as.is指定每列（而不是每个变量）等行名称的列（如有）及任何要跳过的列。参数：na.strings NA值作为解释的字符串的字符向量。...如果TRUE然后在情况下，行有长度不等的空白领域隐式添加。见“详细资料”。参数：strip.white 逻辑。

8.1K10 2

【翻译】函数式编程中的领域驱动设计

值类型和实体在函数时编程中的区别经典的 DDD （面向对象的）实现基于它们的可变性和唯一性概念来区分值类型和实体类型。...这些是可变的类型，并通过不同的生命周期事件变化。例如，订单可以是经历不同生命周期事件的实体，例如添加到订单的商品或从订单中删除的商品。每个生命周期事件都会改变实体。...关于代码库中实体位置的任何假设可能不再有效；在单个事务中更新多个实体的任何尝试都将进入分布式事务的不稳定领域。因此，要避免这些陷阱，请遵循以下三个准则。聚合作为事务边界：每个聚合用作事务边界。...以下是一些领域驱动设计中常用的函数式编程模式：采用 Lens 更新聚合：在函数式编程中，更新深度嵌套的聚合可能很麻烦，因为数据是不可变的。这就是 Lens 发挥作用的地方。...Lens 允许您更新深度嵌套的值，并获取整个更新后的聚合。使用 Monoid 来表示值对象：本文档很好地解释了 DDD 上下文中的 Monoid。使用基于属性的测试来测试领域不变量。

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DESeq2差异表达分析

在鉴定了scRNA-seq簇的细胞类型之后，我们通常希望在特定细胞类型内的条件之间执行差异表达分析。虽然Seurat中存在执行此分析的函数，但这些分析的p值通常会被夸大，因为每个细胞都被视为样本。...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。...在将细胞聚合到样本级之前，如果尚未执行此步骤，我们希望确保移除质量较差的细胞。...这个聚合的输出是一个稀疏矩阵，当我们快速查看时，我们可以看到它是一个基于细胞类型的基因-样本矩阵。例如，在B细胞中，样本 ctrl101 的NOC2L基因有12个相关计数。...在接下来的课程中，我们将深入讨论这些步骤中的每一个步骤，但有关DESeq2的更多细节和有用建议可以在我们的材料中找到，这些材料详细介绍了bulk RNA-seq数据和DESeq2 vignette 的工作流程

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生信代码：层次聚类和K均值聚类

层次聚类常用方法是聚合法 (agglomerative approach)，它是一种自下而上的方法，把数据当做一些独立的点，计算数据点之间的距离，然后按照一定的合并策略，先找出数据集中最近的两点，把它们合并到一起看作一个新的点...3.曼哈顿距离 (Manhattan distance)：两点在标准坐标系上的轴距离之差的绝对值的和。 i和j代表第i和第j个观测值，p是维度。...dist( )计算数据框中不同⾏所表示的观测值之间的距离，返回距离矩阵 (distance matrix)，默认计算欧⽒距离。...目前没有规则确定要从哪儿截断，一旦在某个位置截断，就可以从层次聚类中得到各个簇的情况，必须截断在合适的位置。...heatmap( )对行进行聚类分析，将列看作为观测值，生成热图，根据层次聚类算法对表格中的行和列进行重排。行的左侧有一个聚类树状图，说明可能存在三个簇。 2.

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干货：基于用户画像的聚类分析

聚类（Clustering），顾名思义就是“物以类聚，人以群分”，其主要思想是按照特定标准把数据集聚合成不同的簇，使同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时，使不在同一簇内的数据对象的差异性尽可能大。...首先，对数据进行标准化处理，处理异常值，补全缺失值，为了顺利应用聚类算法，还需要使用户画像中的所有标签以数值形式体现。...值得注意的是，在R中，调用ward方法的名称已经从“ward”更新为“ward.D”。...在轮廓系数的实际应用中，不能单纯取轮廓系数最大的K值，还需要考虑聚类结果的分布情况（避免出现超大群体），以及从商业角度是否易于理解与执行，据此综合分析，探索合理的K值。...其主要思想是选择K个点作为初始聚类中心，将每个对象分配到最近的中心形成K个簇，重新计算每个簇的中心，重复以上迭代步骤，直到簇不再变化或达到指定迭代次数为止。

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