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

如何同时使用lapply和ifelse,但在R中保留df中的原始值

在R中,可以使用lapply和ifelse函数来同时处理数据框df中的值,并保留原始值。lapply函数用于对列表、向量或数据框中的每个元素应用相同的函数操作。ifelse函数用于根据条件选择性地对向量进行操作。

下面是一个示例代码,演示如何同时使用lapply和ifelse函数来保留df中的原始值:

代码语言:txt
复制
# 创建一个示例数据框df
df <- data.frame(A = c(1, 2, 3, 4),
                 B = c(5, 6, 7, 8))

# 使用lapply和ifelse函数处理df中的值
df <- as.data.frame(lapply(df, function(x) ifelse(x > 3, x * 2, x)))

# 输出处理后的数据框df
df

在上述代码中,我们首先创建了一个示例数据框df,包含两列A和B。然后,使用lapply函数对df中的每一列应用一个匿名函数。这个匿名函数使用ifelse函数来判断每个元素是否大于3,如果大于3,则将其乘以2,否则保持原始值不变。最后,将处理后的结果重新赋值给df,得到保留原始值的数据框。

需要注意的是,lapply函数返回的是一个列表,因此我们使用as.data.frame函数将其转换为数据框。

这种方法可以应用于任何需要同时使用lapply和ifelse函数来处理数据框中的值,并保留原始值的情况。根据具体的需求,可以根据条件自定义ifelse函数的逻辑。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

以上是腾讯云提供的一些相关产品,可以根据具体需求选择适合的产品来支持云计算和开发工作。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于R竞争风险模型列线图

作者:科研猫 | 西红柿 责编:科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型cmprsk包加载到R使用cuminc()函数crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据单变量分析多变量分析。...以往推文我们已经详细描述了基于R语言实现方法,这里不再赘述。那么,您如何看待竞争风险模型呢?如何绘制竞争风险模型列线图?在这里,我们演示如何绘制基于R列线图。...因此,应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包regplot()函数可以绘制更多美观列线图。但是,它目前仅接受由coxph(),lm()glm()函数返回回归对象。...因此,为了绘制竞争风险模型列线图,我们需要对原始数据集进行加权,以创建用于竞争风险模型分析新数据集。mstate包crprep()函数主要功能是创建此加权数据集,如下面的R代码所示。...RriskRegression包可以对基于竞争风险模型构建预测模型进行进一步评估,例如计算C指数绘制校准曲线等。

4K20

生信入门马拉松之R语言基础-脚本项目管理、条件循环、表达矩阵一丢丢数据挖掘(Day 7)

R语言基础学习笔记-Day71. 复习R包stringr字符串操作几个函数-长度、拆分、提取、字符检测、替换删除。...2.3 if条件语句控制代码运行elseif(F){}啥都不敢if(F){}elese{}#运行else后{}代码2.4 ifelse函数只有3个参数ifelse(x,yes,no)x:逻辑或逻辑向量...yes:逻辑T时返回no,逻辑F时返回ifelse函数str_detect()函数连用,王炸炸炸!!!...-lapply,批量操作### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量每个元素实施相同操作lapply(1:4,rnorm)x = list(a = 1:10,...right_join(test1,test2,by="name")#右连接full_join(test1,test2,by="name")#左右数据都保留思考题如何挑出30个数里最大5个?

14900

给数据科学家10个提示技巧Vol.4

该博客由一群数据科学家所运营,专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术(从机器学习人工智能到业务领域)。 1 引言 前面已经介绍了一些数据分析技巧,主要是用PythonR实现。...2 R 2.1 对不同元素进行累积计数 有时,我们会遇到有重复元素列表(或向量),并需要对其中包含不同进行累积计数,这时只需要累加列表(或向量)中新元素出现次数。...在R,可以利用na.omit=True删除缺失,这种方法适用于缺失较少情况;若数据缺失较多,可利用样本信息进行补齐,方法如下: df[sapply(df, is.numeric)] <- lapply...(df[sapply(df, is.numeric)], function(x) ifelse(is.na(x), mean(x, na.rm = TRUE), x)) df ?...relocate()是dplyr1.0.0新添加

44540

gggibbous带你绘制月亮散点图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一个案例使用「gggibbous」包绘制月亮散点图,下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用,添加了详细注释希望各位观众老爷能够喜...= max(df$N2) # 计算'df'数据框'N2'列最大 # 根据'kind''.pred_class'列创建新'class'列,用于描述组合类型 df$class = paste0(...packing <- lapply(df, function(x) { # 按'detector'列对子数据框进行排序 x = x[order(detector)] # 从子数据框中提取...'detector''N2'列,并保留唯一行 radius = x[, c("detector", "N2"), with = FALSE] |> unique() # 计算用于圆形布局....pred_class` |> as.numeric() # 计算x数据框每个元素纵坐标,并存储在'y0'列 x$r = out[index]$radius # 将x数据框每个元素半径信息存储在

16820

2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

),不可以是多个逻辑组成向量; -(2)当逻辑为TRUE时执行大括号内代码,如果为FALSE就不执行; -(3)如果要执行代码只有一行可以不加大于号; -(4)实例:安装R满分操作——根据一个包是否已安装来决定要不要安装这个包...(stringr) a = read.csv("group.csv") g = str_split(a$title," ",simplify = T) g[,4] # 2.如何把上一题结果Control...()函数【重点】 -(1)三个参数:ifelse(x,yes,no) -(2)x:逻辑或逻辑向量 -(3)yes:逻辑为TRUE时返回 -(4)no:逻辑为FALSE时返回 -(5)支持单个逻辑...(x>0,"+","-") 4. ifelse()+str_detect()【王炸】 str_detect()可以检测样本是不是含有某个字符,然后返回逻辑ifelse()对逻辑T/F进行替换 samples...如何挑出30个数里最大五个 -(1)排序 -(2)取最后五个 图片 3.向量/列表隐式循环-lapply() 对列表/向量每个元素实施相同操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图

3.6K80

转录组数据时间序列分析,你学会了吗

上周公众号处理了不同时间序列数据集,但因为是内置数据集,很多分析流程都已经被pipeline函数包装了,那如果是自己时间序列数据集该怎么分析呢?...lapply(fs, function(f){ ceiling(fread(file.path(d,f ),data.table = F)[,5])#Ceiling函数返回最接近输入但大于输入...<- t(limma::avereps( t(dat) , ID = colnames(dat)))##对相同时间序列表达取平均 avereps_df[1:4,1:4] colnames(avereps_df...所以得引进它⬇ Package ‘maSigPro’ 安装 # BiocManager::install('maSigPro') library(maSigPro) 读取原始文件 # 1.读取原始数据...rsq = 0.6, # 逐步回归中R-squared截至 # vars ="each") ##会给出时间点实验条件所有组合对应差异基因列表 save

2.7K10

R语言数据结构(包含向量向量化详细解释)

更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言核心。深入理解向量对R数据结构及其操作,函数开发应用有着重要意义。...向量有哪些基本类型 两大类,原子向量列表(又叫递归向量) 原子向量有6种类型:逻辑型,整型,双精度型,字符型,复数型原始型。整型双精度型统称为数值型向量。...3.3向量化ifelse函数 ifelse(b,u,v) b是布尔向量,uv是向量。返回向量。...其中进行是x每一个元素一次进行ifelse逻辑判断,返回相应,自动进行了循环补齐。所以ifelse是向量化。...还有合并 apply族函数在数据框用法 apply lapply sapply apply 如果数据框每一列数据类型相同,则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框某些列应用。

7K20

生信马拉松 Day7

#新增列名为new,为Sepal.Length * Sepal.Width一列 2.4 管道符 #原始代码 x1 = select(iris,-5) #选择除了第5列iris数据集 x2 = as.matrix...条件循环,if,for 碎碎念:这个东西每次好久不用就想不起格式要重新查,脑子是个好东西,就是漏厉害 rm(list=ls()) #if格式 if (){ #if后面的括号里只能是一个逻辑...,不可以是多个逻辑组成向量 } #if+else格式 if (){ }else{ } #ifelse格式 ifelse( , ,) #第一个逗号前是逻辑 #for格式 for(){...(list, FUN, …) # 对列表/向量每个元素实施相同操作 lapply(1:4,rnorm) #=rnorm(1),rnom(2),rnorm(3),rnom(4),得到一个分别是...2种方法 2.如何把数据框某列“ ”转换为NA iris$Species[iris$Species=='']=NA 3.如何删除多余信息 #这里示例数据,a$tumor_stage.diagnoses

23700

实践|随机森林中缺失处理方法

除了在网上找到一些过度清理数据集之外,缺失无处不在。事实上,数据集越复杂、越大,出现缺失可能性就越大。缺失是统计研究一个令人着迷领域,但在实践它们往往很麻烦。...< SY_i节点2所有X_ij ≥ SY_i扔进去。...我们现在修复 x 并估计给定 X=x 条件期望方差,与上一篇文章完全相同。...,使用 NA 获得与上一篇文章使用 NA 第一次分析得到非常接近!...结论 在本文[1],我们讨论了 MIA,它是随机森林中分裂方法一种改进,用于处理缺失。由于它是在 GRF DRF 实现,因此它可以被广泛使用,我们看到小例子表明它工作得非常好。

24120

比较不同流程(limmavoom,edgeR,DESeq2 )差异分析区别

其实陆陆续续也有过学习念头,但在对自己各种纵容下,想法又逐渐隐没。直到2月前,机缘巧合参加了生信技能树培训,才进一步强化了自己学习生信技术信念。...几天前,曾老师在群里给我布置了一份学徒作业,比较不同流程(limma/voom,edgeR,DESeq2 )差异分析区别,拟使用数据集是TCGA-BRCAcounts矩阵。...作为非肿瘤口生信新人,秉着无知者无畏态度试了一试。以下是具体过程。 代码主要来源于小洁老师(不是我吹,听了小洁老师课,傻子也能学会R代码)。 R包安装 # R包太多,这里略了。...2.使用gdc-client工具下载 因使用是Rstudio-Server Rstudio_3.6.3_CentOS7,gdc-client安装有点波折,解决方法参考https://my.oschina.net...0.60, 0.40), text.scale = c(2, 3, 4, 1.5,1.5, 2)) png("upset.png") p1 dev.off() 第一个是3大R火山图如图

4.8K63

R语言数据分析有意思小例子:Prince歌词挖掘 — 1

原文地址 Lyric Analysis with NLP & Machine Learning with R 原文主要内容 深入挖掘Prince音乐歌词,通过文本挖掘探索性数据分析来进一步了解这位伟大艺术家职业生涯...同时,Prince颇具实验精神,音乐风格横跨黑白乐界,几乎每次出新专辑都会融合新音乐元素。上世纪80年代初,他所开创独特音乐风格,被称为“明尼阿波利斯之声”,影响了许多音乐人。...US.Pop US.R.B (peak positions for the US Pop and R&B charts)我理解为另外两个排行榜上排名 prince...== "controversy") glimpse(prince[138,]) 3、 查看数据维度 dim(prince) 我用到数据原文有些出入少了两行,因为读入原始数据时候有提示 Warning...37年 yearpeak变量中有一些缺失 缺失可以先保留,根据后续具体分析内容在做处理 8、将年份划分为年代 library(dplyr) prince% mutate(

73920

不同差异分析方法拿到上下调基因影响什么了?

plot(my_deg[ids,'logFC'],paper_deg[ids,'FC']) plot(my_deg[ids,'logFC'],log2(paper_deg[ids,'FC'])) 我作者...)基因,否则为stable基因 ) table(paper_deg$g) 而我们表达量芯片默认差异分析需要同时卡logFC,所以有火山图如下所示: 火山图 从火山图可以看到我给出阈值是很奇怪,...$group) symbols_list = dfl[-4] df= melt(dat[unlist(lapply(symbols_list, head)),]) df$group = rep(group_list...这个时候,虽然我们搞清楚了,确实是两个方法有冲突,而且冲突原因就在于对统计学p容忍度以及对变化倍数阈值选择。...,比如胰岛素信号转导通路: 胰岛素信号转导通路 可惜是这个文章完全就没有使用下调基因列表或者生物学功能,感兴趣可以去读一下:Systems Analysis of the Human Pulmonary

16710

R语言小专题

——将这些Sepal.LengthSepal.Width列输出——从小到大排序三、条件语句循环语句专题1)if 条件语句基本格式:if (i>1) {print("+")else{print(..."-")}2)‼️重点函数:ifelse()ifelse(x,yes,no)x:逻辑或逻辑向量yes:逻辑为true时返回no:逻辑是false时返回 x = rnorm(3) x [1]...0.9616716 -0.1292150 1.7251983 ifelse(x>0,"+","-") [1] "+" "-" "+"⚠️ifelse()str_detect()函数连用超牛用途...4.9500000 3.3833333 1.4500000 0.2333333 2)对列表元素进行操作 lapply()test <- list(x = 36:33,y =...[1] 33.5$z[1] 28.53)简化隐式循环(由于lapply输出格式也是列表不便于观看,因此可以使用sapply函数)sapply(test,mean) #输出形式是矩阵 x y

85030

R语言中 apply 函数详解

因此,在PythonR中都有大量函数工具可以帮助我们完成这项任务,这一点也不奇怪。 今天,我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛一组“apply”函数。...使用tapply()非常容易,因为它会自动从item_cat 向量 获取唯一,并几乎立即对数据应用所需函数。...现在,这个函数不能同时应用于list1list2所有元素。...类似地,我们可以获得数据框每个物种每列摘要: tapply(iris_df$Sepal.Width, iris_df$Species, mean) ?...尾注 到目前为止,我们学习了Rapply()函数族各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作极其有效方法。本文介绍了这些函数基础知识,目的是让你了解这些函数是如何工作

20.2K40
领券