如何修复`$<-.data.frame`替换有x行，数据有y行错误？ - 腾讯云开发者社区

(x = c('b','e','f','x'), z = c("A","B","C",'D')test2 data.frame(x = c('a','b',...= 'x') #不在乎test1与test2是否匹配半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinsemi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')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')简单合并bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols...()函数则需要两个数据框有相同的行数test1 data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test2 data.frame(x = c(5,6...), y = c(50,60))test3 data.frame(z = c(100,200,300,400))bind_rows(test1, test2)bind_rows(test1, test2

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day6-白雪

(x = c('b','e','f','x'), + z = c("A","B","C",'D'))> test2 data.frame(x = c('a'...没有的为NA x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA> left_join(test2, test1, by = 'x') 同上 x y z1 a 1 x') #显示2表中x与1表不同的数据 x y1 a 12 c 33 d 4简单合并bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数>...test1 data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))> test1 x y1 1 102 2 203 3 304 4 40> test2 data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))> test2 x y1 5 502 6 60> test3 data.frame(z = c(100,200,300,400

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Jelys Note之生信入门class3

，不必须由x生成 x=c(30,50,60,38) y=c("jj","ss","ff","tt") y[x>40]---这样是不可以的 x与y有对应关系！...将行名改为flower1、2、3、4、5、 rownames(a)= paste0("flower",1:nrow(a)) 1:nrow(a)行名是取1到a个数值的数，1、2、3...完全不会出问题！...eg.x=test1,y=test3 merge(test1,test3,by.x="name",by.y="NAME“）大小写相同的同列名！内容有交集，要想连接！可以先改成一样的！！...as（）——转变【可自行搜索-左连接、右连接、取合集】【如何按照数据框的某一列给整个数据框排序/去重复】【内置数据有数据框，但不是所有都是数据框】 -------------------------...x>0]，x[y]，x与y有关联有对应，人名与分数相关（12）删除变量函数：删除一个rm(l) 删除多个 rm(df1,df2) 清空控制台ctrl+l不等于数据消失！！！

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R tips：debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子

UseMethod("print"))(x) 可以看到，ggplot2对象p在绘制图形时发生了错误：第一个调用方法是print泛型方法，然后方法分发到print.ggplot方法上(#2)，再然后是调用...不过对于要修复这个问题来说，目前的信息已经足够了。如何使用RStudio进行debug代码以及如何自由的查看R中的函数源码，在以前的R tips推文中都曾经说过。...解决方案既然data这个数据有问题，可以在出错代码前，先将data中的AsIs对象给还原了，AsIs可以使用unclass复原，比如如下示例： # I 数值 I(1) # [1] 1 class(...) # } # invisible(x) #} 调用代码是data x)，它是被直接调用的（第8行）。...而且默认情况下，ggplot2对象的类名中有一个更优先的类名gg，如下所示： p2 % ggplot(aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))

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生信技能树-R语言-day3

table(g %in% s)sum(g %in% s) # sum也可以length(intersect(g,s)) #交集会去掉重复g[s %in% g] #只对s负责，和g没有关系#生成10个随机数:...向量，矩阵，数据框）数据框新建新建数据框data.frame()读取数据框 read.csv()> df1 data.frame(gene = paste0("gene",1:4),+...= “x列的名字”, by.y = “y列的名字”) （没有相同的列的名字）矩阵新建（不适用$提取）m = matrix(向量，nrow = 分成多少行就写几的数字 )矩阵的行列写成了[]形式...2 5 8[3,] 3 6 9矩阵取子集m[x,y]矩阵的转置和转换 t()转置（将行和列互转，要先给列改名，不然转置没有区别> colnames(m) 如何判断是矩阵还是数据框根据生成她的函数用

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

数据框 data.frame 数据框约等于表格：1.数据框不是一个具体文件，只是R语言内部的一个数据；2.数据框每一列只能有一种数据类型图片新建和读取数据框 #新建和读取数据框 df1 data.frame...读取文件的时候注意文件路径，默认只会从工作目录中读取文件，否则可能出现报错 df2 图片数据框属性数据框属性 # dim(df1) # nrow(df1) #输出行数 ncol(df1) #输出列数...df1[,3] df1[,ncol(df1)] #ncol()函数统计列数，一共多少列，就是取最后一列 #如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...其中x，y分别对应着test1以及test3 #merge函数可以进行两个数据框的左右连接 merge(test1,test3,by.x='name',by.y = 'NAME', all.x = TRUE...表示按列排序 merge(test1,test3,by.x='name',by.y = 'NAME', all = T) #取两个表的合集 #调整数据框中列的顺序，可以用重新取子集的方式 a <-

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生信入门第六天

(x = c('b','e','f','x'), z = c("A","B","C",'D'))test1test2 data.frame(x = c('a...(x = test1, y = test2, by = 'x') #半连接, 返回能够与y表匹配的x表所有记录，不合并两表格，只针对x操作(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 data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test1test2...data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))test2test3 data.frame(z = c(100,200,300,400))test3bind_rows

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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

可见它是属于data.table和data.frame类，并且取列，维数，都可以采用data.frame的方法。...DF = data.frame(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) #新建data.frame DF DT=as.data.table(DF...2:4] #除了2到4行剩余的行 DT["a",on="x"] #on 参数，DT[D,on=c("x","y")]取DT上"x","y"列上与D上“x"、"y"的列相关联的行，与D进行merge...(x)]如果有几个key的话推荐用on DT[x!="b" | y!=3] #x列不等于"b"或者y列不等于3的行 DT[.("b", 3), on=....by，on，with等参数 by 对数据进行分组 on DT[D,on=c("x","y")]取DT上"x","y"列上与D上"x","y”列相关联的行，并与D进行merge DT[X, on="x

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R语言数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

、列名)dim为维度，对数据框使用，输出(行数，列数)，nrow输出行数，ncol输出列数dim(df1)nrow(df1)ncol(df1)rowname输出行名，colname输出列名*注意没有"s...(df1$score) #对取出的向量可以进行运算坐标取子集df1[2,2] #取出(行数，列数)的单元格df1[2,] #取出第二行的所有内容df1[,2] #取出第二列的所有内容，同df1$df1[...c(140,145,110,138))test3merge(test1,test2,by="name") #两个表格共同的列名是name，只取出列名有交集的merge(test1,test3,by.x...= "name",by.y = "NAME") #test1与test3的共同列列名不一致，需要分别指出作为公共列的列名也可以借助dplyr包中的函数test1 data.frame(name =...(已保存在工作目录),求gene1列的平均值load(file="y.Rdata")class(y)# $不支持矩阵，因此不能在这里使用class(y[,1])mean(as.numeric(y[,1]

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R3数据结构和文件读取

%in%）、%in%，输出的是逻辑值（x[x%in%y]，此时理解函数意义，x有哪些元素在y存在（会每个位置都比较），而x==y对应位置相同，所以会循环补齐）不会去重复、并集union、差集setdiff...（1）按照逻辑值（[]里面是逻辑值，与x对应，不必由x生成）：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量（13个彩色球取出蓝色和绿色，x[x%in%y]，13个数取>7,x[x>7]）；（2）按照位置：中括号里是由...>0]#相当于向量[逻辑值]，逻辑值，与x对应，不必由x生成## [1] "gene1" "gene2"## 代码思维#如何取数据框的最后一列？...左连接可以使用merge(x, y, by="common_column", all.x = TRUE)实现，其中x和y是要连接的两个数据集，by指定用于连接的列名，all.x设置为TRUE表示保留左侧数据集的所有行...右连接可以使用merge(x, y, by = "common_column",all.y=TRUE)实现，其中all.y设置为TRUE表示保留右侧数据集的所有行。

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R语言中管道操作符 %>%, %T>%, %$% 和 %%

2.求这个10000个数的绝对值，然后乘以50。 3.把结果转换成一个100行100列的矩阵。 4.计算矩阵中每行的均值，并四舍五入只保留整数。 5.把结果除以7求余数，并话出余数的直方图。...1.取10000个符合正态分布的随机数。 2.求这个10000个数的绝对值，然后乘以50。 3.把结果转换成一个100行100列的矩阵。 4.计算矩阵中每行的均值，并四舍五入只保留整数。...下面定义一个10行3列的data.frame，列名分别为x,y,z，获取x列大于5的数据集。使用 %$% 把列名x直接传到右侧进行判断。这里.代表左侧的完整数据对象。...一行代码就实现了需求，而且这里不需要显示的定义中间变量。 set.seed(123) data.frame(x=1:10,y=rnorm(10),z=letters[1:10]) %$% ....[x>5,] 如果不使用%$%，我们通常的代码写法为： library(magrittr) set.seed(123) dfdata.frame(x=1:10,y=rnorm(10),z=letters

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使用dplyr包对表格整理

构建数据框 > df1data.frame(x=c("a","b","c"),y=1:3) > df2data.frame(z=c("B","D","H"),g=c(2,5,3)) > df3data.frame(x=c("g","b"),y=c(2,5)) > df1 x y 1 a 1 2 b 2 3 c 3 > df2 z g 1 B 2 2 D 5 3 H 3 > df3...x y 1 g 2 2 b 5 按行合并 df_rbind<-bind_rows(df1,df3) > df_rbind x y 1 a 1 2 b 2 3 c 3 4 g 2 5 b 5 按列合并...> df_colbind<-bind_cols(df1,df2) > df_colbind x y z g 1 a 1 B 2 2 b 2 D 5 3 c 3 H 3 bind_rows/bind_cols...()还可以合并列表前提是两个列表结构一样，比如按行bind则要求列数一样。

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R学习数据结构和简单处理

，“：”生成连续的数字生成更复杂的向量 rep("x",times = 4)#重复 seq(from = 2,to = 16,by = 2)#参数名称可省，2到16间每2个数取一个 rnorm(n =...4)#随机取4个数 paste0(rep("x",times = 3),1:3)#两两组合，无间隔符 paste(rep("x",times = 3),1:3,sep=",")#两两组合，有间隔符，默认为空格...+函数名可查看帮助文档为方便后续修改，能用函数代替，就不要手动去数矩阵二维数组，每个元素都有相同的类型创建矩阵 y<-matrix(1:20,nrow = 5,ncol = 4,byrow=T)...(df) 新建列 df$class 行名两个数据框的连接 test1 data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon...= "name",by.y = "NAME") 原有两个数据框，新建一个数据框，根据相同的一列合并筛选数据框中的数据 df$class[df$class>2] 引用自生信技能树，小洁老师

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2023.4生信马拉松day3-数据结构

(df1) #只看行数ncol(df1) #只看列数#经常把行列搞反怎么办，跟我念三遍：row是横排成行；colum是纵队为列；rownames(df1) #看所有行名colnames(df1)...load("gands.Rdata")seq(from=2,to=100,by=2)g[seq(2,100,2)]## 代码思维#如何取数据框的最后一列？...df1[,3]df1[,ncol(df1)]#如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...[test$Species %in% c("a","c"),] #如果把这里的%in%换成 == 的话会出现循环补齐，是不对滴；#上次已经辨析过：x == y和x %in% y的区别：前者是x和y对应位置一对一比较...，是等位运算；后者是x每一个元素都要和y里所有的元素比一遍；4.数据框修改#改一个格df1[3,3] <- 5df1#改一整列df1$score <- c(12,23,50,2) df1#？

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生信入门马拉松之R语言基础-脚本项目管理、条件循环、表达矩阵和一丢丢数据挖掘(Day 7)

","no"))#我的错误代码，小洁老师曾经讲过的点，我又犯了是a错误。...(x,length)代码会返回一个向量2.10 两个数据框的连接test1 data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon','Sophie'),...30个数里最大的5个？...表达矩阵相关画图3.1 表达矩阵画箱线图数据：表达矩阵画箱线图代码的模版:ggplot(data = )+geom_point(mapping = aes(x = ?,y = ?))...基因表达芯片转录组单细胞突变、甲基化、拷贝数变异。。。7.4 怎么筛选基因？

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

中的第一列 ggplot2对行名并不友好，通常要使样本名转化为data.frame中的第一列，防止在后续代码运行过程中行名丢失图片图片 step2 把原来的行名转变为第一列图片 step3 宽变长...：test、gene、count数均在一行上（将上图的宽数据变为长数据）图片 6.2实操代码 6.2.1 如何生成一个matrix set.seed(10086) #设置种子数使随机生成的数固定 exp...rownames_to_column() %>% #将行名转化为1列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #对data.frame...函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的ID的方法 ## (1)分步解法 a = colnames(y) b = x$file_name k...colnames(y) = x$ID[k] ## (2)一步解法 load("matchtest.Rdata") colnames(y) = x$ID[match(colnames(y),x$file_name

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data.table包不讲武德，欺负老实人

重演错误：将x列变为a1 > df$x = "a1" Warning messages: 1: In set(x, j = name, value = value) : Coercing 'character...，就不会出现这种错误： df = data.frame(x = 1:10,y = rnorm(10),z = paste0("ttt",1:10)) df str(df) df$x = "a1" df...> df = data.frame(x = 1:10,y = rnorm(10),z = paste0("ttt",1:10)) > df x y z 1 1 -0.5037848...把赋值的行和被赋值的一致将被赋值的行，弄成一样长度的df$x = rep("a1",dim(df)[1]) df = data.table(x = 1:10,y = rnorm(10),z = paste0...’ and 'data.frame': 10 obs. of 3 variables: $ x: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $ y: num 0.148 -0.795

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R语言基础概要

) 与矩阵有关的基本操作生成m行n列的0矩阵 M = matrix(0,c(m,n)) 按行合并矩阵X和Y形成新矩阵M。...(X和Y列数需相同） > M = rbind(X,Y) 按列合并矩阵X和Y形成新矩阵M。...(X和Y行数需相同） > M = cbind(X,Y) 矩阵M的列名 > colnames(M) 矩阵M的行名 > rownames(M) 矩阵M的行数 > nrow(M) 矩阵M的列数 > ncol(...创建数据框Data > Data = data.frame(...)...name1的变量 > Data$name1 数据框Data中第i个变量形成的数据框 > Data[i] 合并数据框D1和D2，需要D1和D2中有至少一个相同的变量 > merge(D1,D2) 与逻辑型数据有关的基本操作

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Day03 生信马拉松-data.frame

数...的最后一列df1[,3]df1[,ncol(df1)] #ncol()可以输出列数，所以为最后一列2.提取data.frame除最后一列的其他列df1[,-ncol(df1)] #"-"表示反选，“！”..." 改所有行名6.两个data.frame连接test1 data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon','Sophie'),...weight = c(140,145,110,138))test3merge(test1,test2,by="name")merge(test1,test3,by.x...= "name",by.y = "NAME")#x对应test1,y对应test3#如果需要data.frame合并保留不完整数据?

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线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例

（数字）总价：（数值）价格：按平方计算的平均价格（数值）面积：房屋的平方（数字）起居室数（字符）客厅数（字符）厨房：厨房数量（数字）浴室数量（字符）房子高度建筑类型：包括塔楼（1）、平房...,aes(x = V2, y = V1)) + geom_tile(aes(fill = value )) + 如上所述，DOM的很大一部分丢失了。...,aes(x = Var2, y = Var1)) + geom_tile(aes(fill = value)) + scale_fill_manual(values = c("grey20","white...= long, y = lat, group = group), BeijingLoc data.frame('Long'=116.4075,'Lat' = 39.904) 建筑结构 makeEDA...训练精度 g1x=Prediction,y=True)) + geom_jitter() + geom_smooth(method='lm',size=.5

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生信学习小组Day6笔记—Chocolate Ice

day6-白雪

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