如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。
-关于Katoolin3- Katoolin3是一款功能强大的工具，可以帮助广大研究人员将Kali Linux中的各种工具轻松移植到Debian和Ubuntu等Linux操作系统中。...2、代码包列表更新：Katoolin3会自动检测不可用的代码库，并将其从列表中移除。 3、支持代码包删除：允许用户自由删除Katoolin3安装的代码包。...4、升级不影响系统稳定性：Katoolin3只会在其运行过程中更新代码包版本。 5、更好地利用APT生态系统。 6、维护Kali工具将更加轻松容易。...不过，我们在安装工具时最好选择自己需要的工具，而不要直接安装所有Kali工具。...-工具使用- Katoolin3的程序执行流程是通过提供一个选项列表来实现的，我们可以从中进行选择： 0) ... 1) ... 2) ... 安装工具 如需安装软件包，请输入相应的编号。
这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。...（例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep(x,times)重复x，times次；使用..."R11.txt", sep = "\t", header = T) #读取R11.txt文件，header = T表示将数据的第一行作为标题 ?...list将全部对象装进里面，rm（）全部清除 #去重复 a.distinct = dplyr::distinct(a1, Species) #将species这一列中所有项均显示一遍（只显示这一列），...dplyr::rename(a2.2, Flower = Species) #将a2.2数据中的Species标题改成Flower后显示 ?
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...返回匹配到键值所在列(V2列)所有行中的第一行 > DT["A", mult ="first"] V1 V2 V3 V4 1: 1 A -1.1727 1 2、nomatch参数——未匹配样本处理...返回匹配到键值所在列(V2列)所有包含变量值A或D的所有行： DT[c("A","D"), nomatch = 0] V1 V2 V3 V4 1: 1 A -1.1727 1 2: 2 A...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？
这一部分介绍一下R和Python数据处理用到的筛选、衍生以及计算函数。主要介绍如何使用R语言和Python中的两个程序包进行数据处理，R语言中的dplyr和Python中的dfply第三方包。...共10列，对应每个钻石的一些参数值。...注意Python与R语言中有点不同，Python中使用X记录了每一步的结果，当需要选择结果中的列的是需要使用X，而R语言则不需要这个中间变量。...c的列； everything(）：所有列。...，这里需要注意的是，查看某列有几个唯一值，python中需要先select()函数选择这一列，然后再使用distinct,或者先distinct，再使用select；若直接使用distinct，则所有列全部输出
忘记保存，白费时间 效率低，时间长 现在，我们将学习对处理数据有用的两个软件包： dplyr是用于简化表格数据操作的软件包。 tidyr使您可以在不同的数据格式之间快速转换。...两个软件包中的命令都可以与管道函数（％>％）很好地配合使用，这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...image.png image.png 1.数据框格式（DataFrame） 一般，我们的excel包括行（col）与列（row），在R语言中，经常对excel操作的对象称之为Dataframe，那么在进行数据查看时候...head(mtcars)，可以看到数据的前面6行，属于数据的一个预览。但是看不到各个列的属性。 %>%管道函数，其实就是将f（）写在了数据的后面，下面示例的两个操作，都得到df，效果一样。...只不过 %>%看起来更简单，将mtcars赋予新的tibble。 df以后的输出，很简洁，能看到32*11的数据行与列，也能看到各列的属性。
❝在近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下..._if, _at, _all 「dplyr」 以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...这是由 base R 提供的，但它并没有很好的文档，我们花了一段时间才发现它是有用的，而不仅仅是理论上的好奇。 我们可以使用数据框让汇总函数返回多列。...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。 你如何转移已经存在的代码？...1), z = c(-1, 1)) # 找到满足每一个数值列都大于 0 的所有的行 df %>% filter(across(where(is.numeric), ~ .x > 0)) #> # A
("AER") # 删除环境中的“AER”包 从‘C:/Users/myxc/Documents/R/win-library/4.1’中删除程序包 (因为没有指定‘lib’) > # 如何将本计算机环境中的所有...（R无备份功能） Tip: 如何将本计算机环境中的所有R包移植到另一台计算机？...（R无备份功能） # 导出原计算机环境中的所有R包，将所有R包的名字导出为一个文件 > backup_R_package = installed.packages()[,1] > save(backup_R_package...> z [1] 4 8 12 16 20 > rep(x, y) # 将数值向量x中的每个元素对应数值向量y中的数值进行重复 [1] 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4...3] # 矩阵x中第三列出去第一个元素的剩下的所有元素 [1] 10 11 12 使用维名称访问元素 > x # 矩阵x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。...# 将所有因子列转化成字符 my_data %>% mutate_if(is.factor, as.character) # 将左右数字列四舍五入 my_data %>% mutate_if(is.numeric
)以dplyr包为例 官方包的文档dplyr示例数据test % group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))R中的管道操作符...2：count统计某列的unique值count(test,Species)分类变量每个变量值的频数dplyr处理关系数据将2个表进行连接1.內连inner_join,取交集inner_join(test1..., test2, by = "x")满足两个条件：有相同变量名，相同变量名的列里有相同元素；2.左连left_join列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序left_join(test1, test2...,每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join交集表中test1部分的列semi_join(x = test1,
(package)将加载名为package的命名空间，并添加到包的搜索列表中。...如没有参数package即library()，则列出lib.loc指定的库中的所有可用包。library(help=package)将返回package的基本信息。...require() : require(package)将加载名为package的命名空间，并添加到包的搜索列表中，与library(package)一致。...source() : source使R直接接受来自命名文件、URL或表达式的输入，比如source(“Functions.R”)。...#全连（行➕列，不算重复）semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') #半连接，与y表匹配的x表所有记录（即以y为条件的x）anti_join(x = test2
本文是笔者近期使用R语言的一个记录。..." "character" 不是预想中的数值型，而是字符型。...其实apply是将每一行当作一个向量来处理的。因为第三列是字符型，所以当一行中只要有一个值是字符型，其他数值型的值都会被自动转换为字符型。...上面说了那么多，关键就是apply是把一行或者一列当作向量来处理的；R中的向量要求值类型一致。 我看到不少人，包括我自己，都曾经因为不知道这一点而吃亏。...<=a )\d+ 表示前面匹配了a和空格的数字。 最后 近期使用R语言的一些收获罗列于此，希望能对大家有所助益。
） 6.3 多列合并为一列：unit 6.4 将一列分离为多列：separat 正 文 先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作...） 2 变量重新编码 可用于将连续数据编码为分组数据，或者替代异常值等 在R中重新编码数据常用逻辑运算符，通过TRUE/FALSE等返回值，确定编码的位置。...包的下述五个函数用法【高级数据管理包】 # install.packages("dplyr") library(dplyr) #使用datasets包中的mtcars数据集做演示，首先将过长的数据整理成友好的...类似excel透视表反向操作 #gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量...key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <- data.frame(person=c('Alex
这些数值型变量是你要分析的目标，而分类变量则用于将数据分成不同的组。...如果你的数据已经存储在一个外部文件中（如CSV、Excel或RData），你需要使用适当的R函数（如read.csv(), readxl::read_excel(), load()等）将其加载到R环境中...在R中，你可以使用aov()函数来执行方差分析。这个函数需要一个公式，该公式描述了你要分析的数值型变量和分类变量之间的关系。...(变量中的水平数减1)和残差的自由度(观察总数减1和自变量中的水平数减1)； Sum Sq列显示平方和(即组均值与总体均值之间的总变化)。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。
(test, Species %in% c("setosa","versicolor")) # 选Species 是 setosa和versicolor的行， %in% 是用于判断前一个向量的元素是否在后一个向量中...(test2, test1, by = 'x') # 左连，以前边左边这个test2的x为准，把test的呢内容匹配进去，确实数值用NA，不匹配的丢弃(3) full_joinleft_join(test2...表所有记录，不合并两表格，只针对x操作(5) 反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_joinanti_join(x = test2, y = test1, by = 'x') # 反向半连接...，返回不能够与y表匹配的x表所有记录，不合并两表格，只针对x操作(6) 简单合并bind_rows() # 两表列数相同，行+行 简单纵扩bind_cols() # 两表行数相同，列+列 简单横扩test1...bind_cols(test2,test3) #行数不同，如何？5. how to learn R packages(1) check help document by ??
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。...dplyr这个包我以前没有接触过，从这个入手，又能学习到新东西真不错。一、软件的安装镜像设置就是为了加快R包的安装下载速度，节约时间。...# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #.../2与上面操作中的就不同了bind_rows(test1, test2) #需要两个表格列数相同bind_cols(test1, test3) #需要两个数据框有相同的行数写在最后，今天成功手动安装了RStutio...的镜像设置，练习了dplyr的使用。
新建一个数据框并赋值给bioplanet这个变量（赋值符号<-还记得嘛）括号里是“列名”=列值，这里列名要加双引号。这里涉及的几个给列填充数值的函数有 rep，重复，括号中填要重复的字符和重复次数。...这是一种组织表格数据的方式，提供了一种能够跨包使用的统一的数据格式。 有多统一？ 每个变量（variable）占一列，每个情况（case，姑且这么翻译）和观测值（observation）占一行。...expand（列出每列值所有可能的组合，天哪我是写到这里的时候刚看懂的！） 来看示例 ? ? 我是看到了结果才知道我干了啥的喂。就是选中的列中的值各种组合，成为一个新表。...二、Dplyr能实现的小动作 1.arrange 排序 按某一/两列值的大小，按照升/降对行排序。...•semi_join只保留第二个表格中包含的id ? 只是把表1中的gene4去掉了，但并没有加上表2的annotion列。 •anti-join只保留第二个表格中不包含的id ?
epiDisplay 包的函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式的汇总输出，它将变量按行排列，把最小值和最大值放在最后两列以方便查看数据的全距。...数值型变量的描述性统计分析 本节将讨论数值型变量的集中趋势、离散程度和分布形状等。这里我们关注 3 个连续型变量：年龄（age）、母亲怀孕前体重（lwt）和婴儿出生时体重（bwt）。...除了上面提到的函数 summary( )，R 中还有很多用于计算特定统计量的函数（见第二章）。...在 R 中完成这个任务有多种方式，下面先从基本包的函数 aggregate( )和 tapply( )开始介绍。...如果直接使用 list(birthwt$smoke)，则上面分组列的名称将会是“Group.1”而不是“smoke”。
vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")select(test, one_of(vars))#选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用...one_of函数R语言中使用vars参数指定数据框中需要分析的字段索引范围在R语言中，我们经常需要对数据框进行分析和处理。...数据框是一种二维的表格结构，其中包含了多个变量(字段)和观测值(行)。在进行数据分析时，有时我们只对数据框中的特定字段感兴趣，而不需要使用所有的字段。...索引范围可以是一个连续的整数向量，也可以是一个布尔向量。...保留同时存在于两个表中的观测左连left_joinleft_join(test1, test2, by = 'x')#保留 test1 中的所有观测全连full_joinfull_join( test1
R语言第二章数据处理③删除重复数据 ================================================ 这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。...主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...dplyr包删除数据框中的重复行 函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...根据所有列删除重复的行（完全一样的观测值）： my_data %>% distinct() 根据特定列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, .keep_all...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量
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