DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二....(): 按列变量选择 filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合...DataFrame优化 1. data.table 众所周知，data.frame的几个缺点有： (1)大数据集打印缓慢 (2)内部搜索缓慢 (3)语法复杂 (4)缺乏内部的聚合操作 针对这几个问题，data.table...data.table还参考了NoSQL中流行的Key-Value形式，引入了setkey()函数,为数据框设置关键字索引。...DataFrame在R、Python和Spark三者中的联系 参考资料 1.Medium：6 Differences Between Pandas And Spark DataFrames 2.Quora
因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。...by ]语法做 但是如果我要将上述DT中的v3作为一个影响因素，作为tag，先按v1、v2汇总，再将对应的v4值分为v3=1和v3=2两类，查看v1、v2取值相同v3不同对应v4的情况，这个时候用dcast...如果TRUE，在工作台产生交互信息，默认options(datatable.verbose=TRUE) 对于前面的DT，我现在将f和d开头的列名的列作为测量变量，如下 pattern函数下面会讲...="id"； between 是data.table i 语法的扩展功能，between等同于x >= lower 并且 x 设置为TRUE的时候，...upper； incbounds 如果TRUE意味着包括边界，即= ，默认TRUE； 例如有基因组注释文件如下 我想取出在chr1上，start在16000到30000
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...2、cut()函数 cut(x, n)：将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right...[10,] 1 2 ##后续处理 ##计算组的长度和组内均值 > sapply(g,length) USA non-USA 48 45 > sapply(g,mean...#将返回1， 第一行第一列 a[row(a)==1&col(a)==2] #将返回6， 第一行第二列 2、一个网络例子： ?...data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。
data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。...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...="Hospice"] （3）还有一些复杂结构： dt[a=='B' & c2>3, b:=100] #其他结构 在dt数据集中，筛选a变量等于"B"，c2变量大于3，同时将添加b变量，数值等于...setkey(try,gender,buy_online) #设置key为两个变量，数据已经按照x值进行了重新排序 ans2 <- DT[list("M","Y")] #更为简洁，并且迅速...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。
将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...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...机器可读这个区域任何行号，默认1L,如果这行是空，就读下一行; skip跳过读取的行数，为1则从第二行开始读，设置了这个选项，就会自动忽略autostart选项，也可以是一个字符,skip="string...比如此例取出DT 中 X 列为"a"的行，和"a"进行merge。on参数的第一列必须是DT的第一列 DT[....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
黑色方框标出了在严重COVID-19和流感（FLU）组之间高度相关的细胞类型。 Fig. 2....phe 1] table(phe$Ident) # 169个样本 length(table(phe$Ident)) # 返回的数据tible格式，转成dataframe后为三列，第一列不同样本...(as.data.frame(tbl)) 使用 reshape2包 中的dcast函数 将数据从长格式转换为宽格式，并将结果保存在df变量中： dcast(..., x~y): dcast函数用于将数据从长格式转换为宽格式...这里的x~y是一个公式，指定了转换的规则： x：这通常是一个或多个变量，它们在转换后将成为数据框的行名。在转换过程中，x变量的每个唯一值都会成为结果数据框中的一行。...y：这是一个变量，它在转换后将成为数据框的列名。y变量的每个唯一值都会成为结果数据框中的一列。
inplace参数设置为True以保存更改。我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。...df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...17.设置特定的列作为索引 我们可以将DataFrame中的任何列设置为索引。 df_new.set_index('Geography') ?...考虑上一步（df_new）中的DataFrame。我们希望将小于6的客户的Balance设置为0。
Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...Replace 顾名思义，它允许替换dataframe中的值。第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以在同一个字典中多次替换。
areaSource=&traceId=五、%in%1、%in%和==的区别：==是将X中的每个元素和y中的每个元素一对一比较，%in%是将x中的每一个元素分别和y中的所有元素全部比较> x=c(1,3,5,1...TRUE在某些只能用logical的情况下，如通过logical取子集时，善用!.../表示R.project的上一级菜单ex2 1,check.names = F)row.names=1表示使用第一列为行名，需注意行名中不能出现重复...\t"表示以tab（制表符）为分隔符b=data.table::fread('soft.txt',data.table = F)fread函数是一种较为智能的读文件函数，可以在日后实践中多尝试。...忘记c就是忘记创建向量直接写了元素；忘记引号就是把要写的字符直接打成了变量，而变量本身不存在，所以经常会报错；忘记逗号主要是在数据框取某些行或列，只写了行或列的条件，没写逗号表示出行或列，另外就是在创建数据框的不同列时忘记用逗号分隔
Springer International Publishing, 2017.❞ 该数据有62个重组自交系（RIL），在4个地点进行试验，随机区组，每个地点2个重复，每个小区种植20株，随机选择5株的表型平均值作为观测值...使用lme4包进行blue值计算 这里，使用lme4包进行blue值计算，然后使用emmeans包进行预测均值（predict means）的计算，这样就可以将predict means作为表型值进行GWAS...(m1) re1 = emmeans(m1,"RIL") %>% as.data.frame() head(re1) 这里， RIL作为固定因子 地点和品种互作，作为随机因子 地点内区组，作为随机因子...95%的同学，在计算GWAS分析表型值计算时，都是用上面的模型计算出blue值，然后直接进行计算，其实还有更好的模型。...比如设置每个地点的残差异质，然后和残差同质的模型进行LRT检验，选择最优的模型。 比如设置每个地点与品种的互作的方差异质，比较方差同质的模型，选择最优的模型。 下节见。
rugplot 这是一个不太常用的图表类型，其绘图方式比较朴素：即原原本本的将变量出现的位置绘制在相应坐标轴上，同时忽略出现次数的影响。 ? 2....，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line...这里以seaborn中的小费数据集进行绘制，得到如下回归图表： ? 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系，在探索数据相关性时也较为实用。...heatmap 原原本本的将一组数据以热力图矩阵的形式展现出来，同时可通过设置数值上下限和颜色板实现更为美观的效果。...data，pandas.dataframe对象，以上几个参数一般为data中的某一列 stripplot 常规的散点图接口，可通过jitter参数开启散点左右"抖动"效果（实际即为在水平方向上加了一个随机数控制
问题的提出 在处理数据的时候，我们常常需要按照日期对数据进行分类汇总，例如每周、每月、每年汇总等。常见的做法是建立一个用于分类的变量，然后再按照这个变量进行汇总。...本期大猫将教大家使用 data.table包的 keyby语句完成上述任务。...使用 data.table的好处是： 不需要事先创建分类变量，啥时想分类了，直接分就可以（group on the fly） 速度特别、特别快！ 代码非常、非常简洁！（也就十几个字符！）...按照“是否为周三”进行分类 如果我们想把样本分成两组，一组是周三（True），一组是非周三（False），则只要使用 wday(date)==3来生成一列值为 True或者 False的向量就行。...按照“每个三天”分类 为了按照任意间隔进行分类，我们需要用到 data.table包中的 ceiling_date函数。
Series对象的apply方法是指对其中的每个元素进行映射。 pd.Series方法将变量area_split_series的中list元素转为Series。...第1个参数的数据类型是函数对象，是将抽出的行或者列作为Series对象，可以利用Series对象的方法做聚合运算。 第2 个参数为关键字参数axis，数据类型为整型，默认为0。...当axis=0时，会将DataFrame中的每一列抽出来做聚合运算，当axis=1时，会将DataFrame中的每一行抽出来做聚合运算。...image.png 上图表示的意思是在第1列中250个值不为空，第2列中87个值不为空，第3列中22个值不为空，第4列中9个值不为空，第5列中2个值不为空。...统计计数.png 5.得出结果 对上一步的DataFrame对象的每一行做求和的聚合运算，就完成本文的最终目标：统计area字段中每个国家出现的次数。
1. pd.iterrows()函数 iterrows() 是在DataFrame中的行进行迭代的一个生成器，它返回每行的索引及一个包含行本身的对象。...在应用中，我们可以执行以下操作： Aggregation ：计算一些摘要统计- Transformation ：执行一些特定组的操作- Filtration：根据某些条件下丢弃数据 下面我们一一来看一看...分分割方法有多种 obj.groupby(‘key’)- obj.groupby([‘key1’,‘key2’])- obj.groupby(key,axis=1) 现在让我们看看如何将分组对象应用于DataFrame...Royals 4 2014 701 2.3 Aggregations（聚合）这个很重要 聚合函数返回每个组的单个聚合值。...DataFrame的数据表，然而agg()则每次只传入一列,从列的角度进行输出。
data.table 1、I/O性能： data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指，这里以一个1.6G多的2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何，...可怜的机器呀，内存和磁盘要撑爆了~ 使用data.table内的I/O函数进行导入： rm(list=ls()) gc() library("data.table") system.time(...rm(list=ls()) gc() 2、索引切片聚合 data.table中提供了将行索引、列切片、分组功能于一体的数据处理模型。...注意以上新建列时，如果只有一列，列名比较自由，写成字符串或者变量都可以，但是新建多列，必须严格按照左侧列名为字符串向量，右侧为列表的模式，当然你也可以使用第二种写法。...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[,.
例如，使用setkey()将id设置为product_info中的一个键： setkey(product_info, id) 同样的，函数无任何返回，但我们已经为原始数据设置了键，而且原来的数据看起来也没变化...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...自动将keyby对应的分组向量设置为键。..."data.frame" setDT()可以将任意的data.frame转换为data.table，并设置键。
8.随机变量： 离散随机变量：取值为可数集合的随机变量。 (当我们说一个集合是“可数”的时候，这意味着这个集合中的元素可以通过自然数来一一对应。...换句话说，如果一个集合中的元素可以用自然数来编号，那么这个集合就是可数的) 连续随机变量：取值为实数区间内的随机变量。..., df3], axis=0) print(merged) 数据排序： '''排序并不会改变缺失值的位置，而是在排序结果中相应位置进行排序''' # 按某一列UP升序 sorted_df = df.sort_values...第一个排序结果将根据"A"列的值以降序排序，第二个排序结果将根据"A"列和"B"列的值进行降序排序。'''...每个类别（A, B, C）的所有'Value'值被求和。 结果显示每个'Category'组中'Value'的总和。'''
以mtcars这个R自带的数据集为例，我们知道mtcars[1]的运行结果，是选择这个数据集的第一行，结果如下： ? mtcars[1,1]的运行结果，是选择第一行第一列的元素，结果如下： ?...可见，在DT的i中输入一个数字和用一般的提取符号`[`只输入一个数字的结果完全一样，就是提取这个数据集中的某一行。...接下来，我们在by的位置加上一个1，代码如下： mtcars[1, .SD, 1] 再来看看运行结果： ? 这时多了一列变量，变量名缺失，且只有一行观测值为数字“1”。...最后，我们将j中的1添加进去，代码与结果如下： mtcars[1, 1, 1] ?...结 果分析 从这样一段拆解当中，我们大致就可以明白为什么会出现这样的结果了，整体的运行思路就是：首先选出了第一行，而后在by中以一个变量名默认为NA的变量为基准，最后在j中生成了一个默认变量名为V1的变量
你还可以检查每部电影的索引，或者"moives_1": ? 或者"moives_2": ? 需要注意的是，这个方法在索引值不唯一的情况下不起作用。...该Series的nlargest()函数能够轻松地计算出Series中前3个最大值： ? 事实上我们在该Series中需要的是索引： ?...如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片： ? MultiIndexed Series重塑 Titanic数据集的Survived列由1和0组成，因此你可以对这一列计算总的存活率： ?...注意到，该数据类型为类别变量，该类别变量自动排好序了（有序的类别变量）。 Style a DataFrame 上一个技巧在你想要修改整个jupyter notebook中的显示会很有用。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： ? 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?
，可以在R中查看 covariates_file_name = paste(base.dir, "/data/Covariates.txt", sep="") # 读取协变量文件 covariates_file...= data.table::fread(covariates_file_name, header=T) # 读取协变量文件，可在R中查看 output_file_name = tempfile() #...将输出文件设置为临时文件 pvOutputThreshold = 1e-2 # 定义gene-SNP associations的显著性P值 errorCovariance = numeric() #...# 指定SNP文件的分隔符 snps$fileOmitCharacters = "NA" # 定义缺失值 snps$fileSkipRows = 1 # 跳过第一行（适用于第一行是列名的情况...） snps$fileSkipColumns = 1 # 跳过第一列（适用于第一列是SNP ID的情况 snps$fileSliceSize = 2000 # 每次读取2000条数据
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