首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在data.table中对分组得到的每个矩阵求和

,可以使用data.table库中的by关键字和sum函数来实现。

首先,使用by关键字将数据按照分组变量进行分组。然后,使用sum函数对每个分组中的矩阵进行求和操作。

以下是一个示例代码:

代码语言:R
复制
library(data.table)

# 创建一个示例数据表
dt <- data.table(
  group = c("A", "A", "B", "B"),
  matrix = list(matrix(1:4, nrow = 2), matrix(5:8, nrow = 2))
)

# 使用by关键字对分组进行求和操作
dt[, sum_matrix := sum(matrix), by = group]

# 输出结果
print(dt)

在上述代码中,我们首先创建了一个示例数据表dt,其中包含了一个分组变量group和一个矩阵变量matrix。然后,使用by关键字对group进行分组,并使用sum函数对每个分组中的矩阵进行求和操作。最后,将求和结果存储在新的列sum_matrix中。

这样,我们就可以得到每个分组中矩阵的求和结果。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体品牌商,我无法提供具体的链接。但是,腾讯云提供了丰富的云计算服务,包括云服务器、云数据库、云存储等,可以根据具体需求选择适合的产品进行使用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题,如下图所示。...s2 += i[1] s3 += i[2] s4 += i[3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现,但是觉得太不智能了,如果每个子列表里边有...50个元素的话,再定义50个s变量,似乎不太好,希望可以有个更加简便的方法。...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,一共3个方法,顺利帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【dcpeng】提问,感谢【瑜亮老师】、【月神】、【Daler】给出的代码和具体解析,感谢粉丝【猫药师Kelly】等人参与学习交流。 小伙伴们,快快用实践一下吧!

4.6K40
  • R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

    (sv=sum(v))] #对y列求和,输出sv列,列中的内容就是sum(v) DT[, ....(sum(y)), by=x] # 对x列进行分组后对各分组y列求总和 DT[, sum(y), keyby=x] #对x列进行分组后对各分组y列求和,并且结果按照x排序 DT[, sum(y)..., by=x][order(x)] #和上面一样,采取data.table的链接符合表达式 DT[v>1, sum(y), by=v] #对v列进行分组后,取各组中v>1的行出来,各组分别对定义的行中的...y求和 DT[, .N, by=x] #用by对DT 用x分组后,取每个分组的总行数 DT[, .SD, .SDcols=x:y] #用.SDcols 定义SubDadaColums(子列数据),这里取出...函数画图,对于每个x的分组画一张图 DT[, m:=mean(v), by=x] #对DT按x列分组,直接在DT上再添加一列m,m的内容是mean(v),直接修改并且不输出到屏幕上 DT[, m:=mean

    5.9K20

    RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵

    他前面的分享是: Counts FPKM RPKM TPM CPM 的转化 获取基因有效长度的N种方 下面是他对我们b站转录组视频课程的详细笔记 本节概览: 从featureCounts输出文件中获取...counts与TPM矩阵: 读取counts.txt构建counts矩阵;样品的重命名和分组;counts与TPM转换;基因ID转换;初步过滤低表达基因与保存counts数据 从salmon输出文件中获取...一般为了对样品进行分组注释我们还需要在GEO网站下载样品Metadata信息表SraRunTable.txt,接下来就需要在R中对输出结果进行操作,转化为我们想要的基因表达counts矩阵。.../Lenovo/Desktop/test") #### 对counts进行处理筛选得到表达矩阵 #### a1 矩阵 需要用到tximport包从salmon输出文件中获取counts矩阵,在tximport函数中输入quant.sf文件路径、转换类型type = "salmon"、以及转录本与基因名

    20.3K56

    做生信压根就不怕造假或者出错

    我们的马拉松授课专注于表达量矩阵的数据处理技巧传授,包括表达量芯片,转录组 测序, 单细胞转录组,都是一脉相承的。每个知识点都有对应的练习题安排给学员来考验大家是否掌握差异分析和富集分析的精髓。...pd$title ) group_list=ifelse(grepl('control',pd$title ), 'control','case' ) 得到的分组是...我们就可以读取作者给出来的表达量矩阵文件(GSE273142_Processed_data.tab.gz),检查里面的这个DAPK3基因的干扰(敲低)情况,来进行分组: datadata.table...,我们根据DAPK3的表达量的分组理论上比作者在GEO数据库存储的分组信息更可靠。...有了合理的分组,就可以进行合理的差异分析: 合理的差异分析

    10911

    R︱高效数据操作——data.table包(实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并)

    由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。...——————————— 四、分组求和、求平均 mygroup= group_by(try,gender,buy_online) from_dplyr%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。注意这里的,传递给下一个函数的第一个参数,然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中,还是挺有用的。...,他包含了各个分组,除了by中的变量的所有元素。....—————————————————————— 实战一:在data.table如何选中列,如何循环提取、操作data.table中的列?

    9.3K43

    ​文章复现—bulkRNA转录组结合机器学习等进行相关疾病研究01—多数据集去除批次效应后联合分析以及火山图标准绘制

    ,拿到相应的表达矩阵(行名基因名,列名样本名)和分组信息后,才能根据基因名取交集,cbind后再去除批次效应。...这个矩阵按行操作,取每一行的中位数,将结果给到median这一列的每一行 ids$median=apply(dat,1,median) #对ids$symbol按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序...(dat)=ids$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}save(gse_number,dat...(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息} save(gse_number,dat...(dat)=ids$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} save(gse_number,dat

    18720

    这种作者只提供了每组多个重复样本合并后数据的怎么办

    数据背景 GSE65031 这个数据为小鼠肺组织样本,总共有4个分组为三个时间节点 + 一个对照,每个分组有5个样本,但是测序的时候呢同一个组别中的这五个样本的 RNA 进行了 pool,然后再测序。...,问: 有4个分组为三个时间节点 + 一个对照的高通量RNA测序数据,每个分组有5个生物学重复样本,但是测序的时候呢同一个组别中的这五个样本的 RNA 进行了 pool,然后再测序。...但是感觉 这个时候 kimi 不是很智能,他并没有给出一个很好的处理方式: 对于您提到的高通量RNA测序数据分析,其中包含三个时间节点和一个对照组,每个分组有5个生物学重复样本,且这些样本的RNA在测序前进行了...考虑生物学重复:由于每个组别中的样本RNA进行了pooling,这可能会影响对生物学重复的分析。在分析时,需要考虑到这一点,并可能需要使用更复杂的统计模型来估计生物学变异。...早期分享的关于mfuzz 分析的帖子: Mfuzz做转录变化的时间趋势分析后对每个趋势分组挑一个代表性基因 使用Mfuzz包做时间序列分析 关闭利用Mfuzz包对转录变化的时间趋势进行分析(学徒作业参考

    5210

    35行代码搞定事件研究法(下)

    注意 I,本代码主要使用data.table包完成,关于data.table包的相应知识会在涉及的时候进行讲解。在以后的课堂中,我们会重点介绍data.table这个包。...此处,我们没有添加任何条件,因此默认选中event的所有行。 对选中的变量进行操作(第二行代码)。此处,所有的操作都用大括号{}包裹了起来。 对event按照stk.id进行分组(第三行代码)。...在测试中,大猫设置了一个极端条件:模拟2500个股票(差不多是A股股票数),每个股票拥有1000个交易日的记录(差不多有4年的时间),平均50个交易日出现一个事件(模拟盈利公告这类事件的出现频率)。...语句“car :=” 表示在原数据集中新建一个名为 car 的变量,vapply(ars, sum)的含义是把超额收益率向量ars中的元素相加,double(1)指定输出的必须是一个标量(因为对于每个事件日...注意,此时最终得到的cunsum应该是一个和ars长度相等的向量。 如果我们希望对每个股票的CAR进行T检验,那么代码就为: ttest <- car[, .

    1.2K40

    热图到底是横向基因层面归一化还是依据纵向的样品呢?

    不同的细胞类型就是不同的数据集,每个数据集内部都是4个分组: IC(Immune Complexes)刺激:树突细胞被免疫复合物刺激,这是模拟体内免疫反应的一种实验条件。...在(Gene Expression Omnibus, GEO)中,可以通过提供的访问号码GSE200033和GSE200226获取这两个数据集的表达量矩阵。...,然后是卵清蛋白刺激和IC的稍微小一点的差异,然后每个组里面的5个重复其实也略微有一点点分组,可能是先做了3个重复然后补了2个样品。...: 那么,为什么这个时候我们不会选择横向基因层面归一化呢,因为我想看的巨噬细胞和树突细胞特异性基因是否在每个数据集内部高表达,而不是在数据集内部对比那4个分组的表达量差异。...学徒作业 正常情况下,应该是把上面的这两个矩阵合并后可视化,这个时候就可以继续横向基因层面归一化,可以看到具体的每个基因在两个数据集的差异来区分巨噬细胞和树突细胞数据集。

    7010

    🤩 xgboost | 经典机器学习大杀器之XGBoost!~

    ☹️ 当训练完成得到k棵树,我们要预测一个样本的分数,其实就是根据这个样本的特征,在每棵树中会落到对应的一个叶子节点,每个叶子节点就对应一个分数。...多分组 对于第一个变量,我们通过四舍五入实际年龄来创建年龄组。...目的是将分类变量的每个值转换为二进制特征,也就是0和1,也可以理解为稀疏矩阵。...每个变量的重要性可以通过Gain,Cover,frequency来评估: 1️⃣ Frequency。...某个特征被用于在所有树中拆分数据的次数。 2️⃣ Cover。首先得到某个特征被用于在所有树中拆分数据的次数,然后要利用经过这些拆分点的训练数据数量赋予权重。 3️⃣ Gain。

    34610

    文本情感分析:特征提取(TFIDF指标)&随机森林模型实现

    aggregate相当于把每个文档的词去重了一下,不是ID去重,在不同文档中也可能存在相同的词。...,不如添加辅助列,而FUN参数调用`sum`函数速度快,这句的意思就是按照id、term、label三列分组后对logic求和。...然后通过left_join合并之后,计算TFIDF=TF*IDF,就得到了每个文档每个词的TFIDF值,即为该词的特征值。..., randomForest中的参数,importance设定是否输出因变量在模型中的重要性,如果移除某个变量,模型方差增加的比例是它判断变量重要性的标准之一,proximity参数用于设定是否计算模型的临近矩阵...先构造一个n(缺失词)*length(训练集变量个数)的空矩阵, 然后将确实存在放入这个矩阵中,temp[,3]函数; 把空矩阵的变量名,改成训练集的变量名,对的上模型,names函数; 将缺失值与原值进行合并

    9.1K50

    R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现(二)

    aggregate相当于把每个文档的词去重了一下,不是ID去重,在不同文档中也可能存在相同的词。...,不如添加辅助列,而FUN参数调用`sum`函数速度快,这句的意思就是按照id、term、label三列分组后对logic求和。...然后通过left_join合并之后,计算TFIDF=TF*IDF,就得到了每个文档每个词的TFIDF值,即为该词的特征值。..., randomForest中的参数,importance设定是否输出因变量在模型中的重要性,如果移除某个变量,模型方差增加的比例是它判断变量重要性的标准之一,proximity参数用于设定是否计算模型的临近矩阵...先构造一个n(缺失词)*length(训练集变量个数)的空矩阵, 然后将确实存在放入这个矩阵中,temp[,3]函数; 把空矩阵的变量名,改成训练集的变量名,对的上模型,names函数; 将缺失值与原值进行合并

    1.8K20

    结肠腺癌细胞系过表达apoM的芯片数据分析

    acc=GPL23126 可以看到: 探针信息也需要自己注释 在 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...|grep -v "^#" > GPL23126_ids.txt 然后又是R里面的解析即可,如下所示的代码: library(data.table) library(stringr) # b=fread...GEO数据库里面的表达量芯片数据处理,主要的难点是表达量矩阵获取和探针的基因名字转换,搞定后只需要一定的生物学背景对数据进行合理的分组后就是标准的差异分析,富集分析。...主要是参考我八年前的笔记: 解读GEO数据存放规律及下载,一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够(单机版+R语言版) 根据分组信息做差异分析...- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够

    82941

    Mfuzz做转录变化的时间趋势分析后对每个趋势分组挑一个代表性基因

    通常情况下,我们对基因的分组是统计学显著的上下调即可,就需要我们的实验设计是两个分组, 比如癌症和正常,处理和对照等等。...最近交流群有粉丝提问他看到了一个Mfuzz做转录变化的时间趋势分析后对每个趋势分组挑一个代表性基因,是发表在NaTure PLaNTS 杂志的文章:《Jasmonate-mediated wound signalling...implemented in the Mfuzz package , 简单看了看文章,好像是没有描述具体的唯一的显示在图上的基因是如何挑选到的,毕竟Mfuzz做转录变化的时间趋势分析后的每个趋势分组里面的都是成百上千个基因...下面我们简单的演示一下: 读取每个样品的表达量矩阵 d='GSE120418_RAW/' fs = list.files(d,pattern = '_Col_') fs library(data.table...个模块 因为Mfuzz做转录变化的时间趋势分析后对每个趋势分组都是成百上千个基因,如下所示: cl.thres <- acore(eset,cl,min.acore=0.5) unlist(lapply

    5K21

    R练习50题 - 第一期

    问题分析 首先,我们需要把股票代码symbol中包含8的那些观测找出来。我们可以借助与stringr这个字符串处理包。这一步不难,稍微有些挑战的是去重。如果我们不去重,那么我们会得到非常多的重复观测。...unique:找出symbol中不重复的值。 在data.table的语法中,先进行列选择操作,再对列进行处理。所以上述语句会先执行str_detect,再执行unique。...练习2:每天上涨和下跌的股票各有多少? 问题分析 这一题需要引入分组的概念,并且按照“先分组,后统计”两步走。首先按照题意,我们需要为每个交易日date建立一个“组”。...这是因为data.table的第一个语句用来对列进行选择,由于我们这里需要对所有列进行统计,所以不需要进行任何操作。 keyby用来进行分组,是整个代码的核心。先来看keyby = ....由于在keyby语句中我们已经按照日期与涨跌进行了分组,所以这一步我们只需要统计每个组有多少个股票就可以了。我们在这里使用了uniqueN这个函数。

    2.5K40

    说好的内参基因稳定不变呢?它确差异表达了吗?

    GSM1572237 KD5 - treated GSM1572238 KD6 - treated GSM1572239 KD7 - treated GSM1572240 KD8 - treated 作者给出来的每个样品一个独立的表达量矩阵...有意思的是,默认情况下我们会读取表达量矩阵后看看常见的管家基因是否是高表达,来确定矩阵的准确性。...我们肉眼看到的差异其实是转录组测序本身的技术噪音,它一下子对两万多个基因进行定量,肯定是有一些哪怕是本身并不会在两个分组有明显差异表达量的基因也会表现出来差异,但是差异是否在可以接受的范围就需要严格的统计学检验了哦...提到过,必须要对你的转录水平的全局表达矩阵做好质量控制,最好是看到标准3张图: 左边的热图,说明我们实验的两个分组,normal和npc的很多基因表达量是有明显差异的 中间的PCA图,说明我们的normal...和npc两个分组非常明显的差异 右边的层次聚类也是如此,说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 如果分组在3张图里面体现不出来,实际上后续差异分析是有风险的。

    93230

    找不到差异就删样品吗

    J Cell Mol Med 2021 Jul; 之所以说这个数据集奇怪,因为它确实是单细胞,但是表达量矩阵看起来就跟传统的bulk转录组测序后的表达量矩阵一模一样,看起来非常像一个2分组的传统的bulk...,可以拆分成为不同细胞的表达量矩阵。...应该是两分组的传统的bulk转录组测序后的表达量矩阵的差异分析!....文献里面的差异分析首先就不再是我们看得到6vs6啦,而是6vs3的组合,可以看到差异非常明显: 差异非常明显 也就是说,作者进行了样品层面的挑挑拣拣,而且文章给出来了一些基因的 名字: From these...在每个月经周期中,通常只有一个卵母细胞会成熟并被排出,尽管在某些情况下可能会有多个。

    7810

    data.table包使用应该注意的一些细节

    因此对于不是非常巨大的文件,建议设置为1,不要使用全部核心 fread中sep是自动检测的   所以在循环读入文件的过程中,就算不同文件的分隔符不同,也可以循环一次性方便的读入; 还有就算后续改变了文件的分隔符...  as.matrix作用于data.table时会调用as.matrix.data.table,有一个rownames参数可以指定保留为行名的列 矩阵转换成data.table时可以保留列名   在...中的0.6就不等于0.6, 虽然很费解,但这是因为计算机在存储浮点数时出现的一些问题。...  类似于集合运算,data.table中fintersect, fsetdiff, funion,fsetequal函数能对不同数据框的行求交集,差集,并集等 可以直接对列按分隔符进行分割   应用...分隔,分割成c1,c2两列 支持类似于SQLs的分组运算   带有rollup, cube, groupingsets函数 参考资料 data.table 1.11.2 manual:https://cran.r-project.org

    1.5K10
    领券