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分组后合并分组列中的字符串如何操作？

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas的问题，如图所示。...下面是他的原始数据： 序号 需求 处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B...如果不去重，就不用unique，完美地解决粉丝的问题！ 后来他自己参考月神的文章，拯救pandas计划（17）——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接，也写出来了，如图所示。...这篇文章主要盘点了一个pandas的基础问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【IF】提问，感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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对dataframe的一列做数据操作，列表推导式和apply那个效率高啊？

二、实现过程 这里【ChatGPT】给出了一个思路，如下所示： 通常情况下，使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现，比apply更加高效。...在进行简单的运算时，如对某一列数据进行加减乘除等操作，可以通过以下代码使用列表推导式： df['new_col'] = [x*2 for x in df['old_col']] 如果需要进行复杂的函数操作...，则可以使用apply函数，例如： def my_function(x): # 进行一些复杂的操作 return result df['new_col'] = df['old_col'].apply...此时可以考虑使用向量化操作或并行计算来提高效率。 后来【瑜亮老师】也补充了一个回答，如下图所示： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...'d','e']) data Out[7]: a b c d e one 0 1 2 3 4 two 5 6 7 8 9 three 10 11 12 13 14 #对列的操作方法有如下几种...10 12 data.ix[['one','one'],['a','e','d','d','d']] Out[28]: a e d d d one 0 4 3 3 3 one 0 4 3 3 3 #对行的操作有如下几种...，至于这个原理，可以看下前面的对列的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.3K30

R07-R语言的综合应用

str_length(x) # 1.检测字符串长度str_split(x," ") # 2.字符串拆分（以空格隔开的字符串拆分）拆分后以列表格式呈现str_sub(x,5,9)...(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #数据框新增一列，名称是new，结果是Sepal.Length * Sepal.Width两列的乘积连续的步骤1....<0，T则输出“-”，F则输出0（套娃模式）二、for循环for(i in x){CODE} # 对x里的每个元素i进行同一操作for( i in 1:4){print(i)} #对1:4中的每个元素进行循环输出批量画图..., 2, mean)apply(test, 1, sum)向量/列表的隐式循环---lapplylapply(list, FUN, …) #对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm...) #对1:4中的每个元素进行rnorm操作5.数据框的连接inner_join #取交集连接full_join #全连接left_join(test1,test2,by="name") #左连接

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R语言基础提升与总结

* Sepal.Width)⭐只是在控制台上对数据框test进行了一些操作，实际上的test还是只有5列！...，按列拼接成为一个矩阵 do.call完成批量操作4 表达矩阵画箱线图4.1 表达矩阵的概念基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示其中矩阵的行代表某个基因在不同样本（不同处理，或时间点等）中的表达水平列表示某个样本中各个基因的表达水平...4.2 如何把基因和count变为数据框的列名？...——applyapply(X,MARGIN,FUN…)X：数据框/矩阵名称MARGIN：取值=1表示行；取值=2表示列FUN：具体函数对X的每一行/每一列进行FUN这个函数test<- iris[1:6,1...:4]apply(test, 2, mean)apply(test, 1, sum)5.2 列表的隐式循环——lapply 不涉及行和列test <- list(x = 36:33,y = 32:35,

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大，data.table的列索引摒弃了data.frame时代的向量化参数，而使用list参数进行列索引。...(carrier,tailnum)] #但心里要清楚列索引接受的条件是含有列表的列表，而且这里的列表作为变量给出，而非data.frame时代的字符串向量。 行列同时索引毫无压力。...列索引的位置不仅支持列名索引，可以直接支持内建函数操作。 mydata[,.(flight/1000,carrier,tailnum)] 支持直接在列索引位置新建列，赋值符号为:=。...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。...以上语法加入了新的参数.SDcols和.SD,咋一看摸不着头脑，其实是在按照carrier,origin,dest三个维度分组的基础上，对每个子块特定列进行均值运算。

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

str_length(x) length(x) 2. str_split(字符串,"拆分符号") 拆分字符串 图片 -（1）拆分之后成为了了列表，列表的每个元素对应原来的每个元素拆分的结果 -（2）列表使用不方便...以上操作根据此前学过的知识新增列的话这么写： 图片 4.简单了解：select() 、filter()筛选列、行 5.补充知识：管道符%>% -（1）当遇到连续的步骤时：多次赋值，会产生多个中间的变量；...；对行循环继承行名，对列循环继承列名； -（2）用apply()批量画图 par(mfrow = c(2,2)) apply(iris[,1:4], 2, plot) #如果有写不下的参数，可以继续写在...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个 图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图...找出logFC最小的10个基因和logFC最大的10个基因(symbol列就是基因名) #我的答案： rm(list = ls()) load("test1.Rdata") library(dplyr)

3.6K80

Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

x + y)2.select(),按列筛选,按名称选择变量(1)按列号筛选select(test,1)# 筛选test数据集的第一列iris %>% select(1:3)# 筛选iris数据集的第一到第三列...filter(test, Species == "setosa")starwars %>% filter(species == "Human")4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序...), 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...,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,

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R语言入门（一）之数据处理

（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...#列的合并 d1$Quality = "NAU" #在d1数据后加一列，列的名称为Quality，内容均为"NAU" ?...d1group = paste0(d1Flower,"_",d1Quality, "=",d1 #在d1数据后加一列，列的名称为group，内容为每行的”Flower_Quality=Sepal.Length...d1condition = paste(d1Flower, d1 #在d1数据后加一列，列的名称为condition ，内容为每行的”Flower_Quality” ?...", stringsAsFactors = F) #指的是读入的数据中的字符串数据是否要变成属性数据，stringsAsFactors=FALSE就是不变 成属性数据，按字符串读入。

10.1K40

生信技巧第3课-请你务必学好R语言

长期更新列表： 视频讲解-R爬取生信软件列表到思维导图 生信技巧第二课-使用markdown记录和分享笔记 本期视频，学会R语言，方便你我他~~~ 为什么需要学习R语言呢？...那么对应每列下面的数据就叫做记录或者观测。用data.frame( 字段1,字段2,…. )创建 ) 列表：与数据框类似,区别就是每一列向量类型和长度可以不一致。...用list( 字段1, 字段2,….. )创建 数组：其形式就像我们玩的模方,每一个面都是一个矩阵数据,用array(数据,各维度的最大值,各维度的名称) 了解变量的基础操作函数 str,class,names...数据对象的高级操作 前面我们对向量，数据框，数组，列表都了解了，也知道如何查看数据的特性，但是要进行高级转换，就需要一些时间来学习apply系列函数，aggregate，split等函数的用法。...也可以用一些包，比如reshape2，dplyr。 当然，R里面的字符串对象是另外完全不一样的操作模式，建议大家自行搜索学习。

1.1K40

跟小洁老师学习R语言的第七天

xstr_length(x)#检测字符串内的字符数，空格也算length(x)#向量里面元素的个数2.字符串拆分str_split(x," ")#以空格为分隔符号将字符串拆分开x2 = str_split...= list()for(i in 1:length(x)){ s=s+x[[i]] result[[i]] = c(x[[i]],s)}resultdo.call(cbind,result)创建列表的三种方式..."),#我要把哪些列合并成一列 names_to = "gene",#原来的列名变成什么 values_to = "count")#原来的数值变成什么...FUN是函数test<- iris[1:6,1:4]apply(test, 2, mean)apply(test, 1, sum)#2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素...（向量）实施相同的操作test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test#返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile

1.5K10

从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) 图片 图片 select和filter 筛选出来的结果是数据框 3.连续操作，优秀的管道符号...list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...", ##新的列的名字 values_to = "count") ## 把原来列中的数值一一对应形成一个新的数值列'count' 图片 library(ggplot2...图片 图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30...:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply(test,mean) lapply(test,fivenum) lapply

2.5K30

R语言-专题

x### 1.检测字符串长度str_length(x)length(x) #返回字符串的个数2.str_splitsplit返回列表，但是列表不能进行计算，对列表进行取子集### 2.字符串拆分str_split...library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小# distinct，数据框按照某一列去重复...(a$title," ",simplify = T)gg[,4]# 2.如何把上一题结果中的Control和Vemurafenib改成全部小写？...10个数a= norm(100)tail(sort(a),10)2.列表的隐式循环—lapply输入数据是列表，输出数据也是列表### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素...（向量）实施相同的操作test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test#返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile

1.6K00

R语言学习笔记

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 5...注意，使用rev()函数反序的话，参数只能为矩阵的行名称，如果想使用某一列作为反序的参考，需要使用sort()函数，后面介绍。...使用order()函数可以解决这个问题。 sort()函数对矩阵排序的话只有一种情况，就是排序参数是矩阵的行名称，这个时候sort函数是可以的。这是为什么呢？...小问题：如何根据两列来排序？...数据框实际上是一个列表。列表中的元素是向量，这些向量构成数据框的列，每一列必须具有相同的长度，所以数据框是矩形结构，而且数据框的列必须命名。

2.3K100

0765-7.0.3-如何在Kerberos环境下用Ranger对Hive中的列使用自定义UDF脱敏

文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...测试环境 1.操作系统Redhat7.6 2.CDP DC7.0.3 3.集群已启用Kerberos 4.使用root用户操作 使用自定义UDF进行脱敏 2.1 授予表的权限给用户 1.在Ranger中创建策略...目前用户ranger_user1拥有对t1表的select权限 2.2 授予使用UDF的权限给用户 1.将自定义UDF的jar包上传到服务器，并上传到HDFS，该自定义UDF函数的作用是将数字1-9按照...6.再次使用测试用户进行验证，使用UDF函数成功 ? 2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ?

4.9K30

Learn R 专题1-3

ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) #嵌套写法 先里后外 [1] "0" for循环 图片 图片 #variable是元素代称；vector是向量名字 { }中是对元素进行操作的...14 #do.call 将列表里的元素进行批量的操作；cbind是按列拼接起来（向量长度得是相同的） 长脚本管理方式 if(T){} #运行{}中的代码;可折叠 if(F){} #跳过{}中的代码...#X 是数据框/矩阵名；MARGING为1表示行；为2表示列，FUN是函数 ；对x的每一行/列进行FUN这个函数;...用于写函数的参数 > test<- iris[1:6,1:4] > apply(test...1000) #每个基因的方差排序 每行计算方差,取后1000个 names(tail(sort(apply(test,1,var)),1000)) # 将后1000个的基因名称提取出来 对列表/向量中的每个元素...$z [1] 30 29 28 27 返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) > lapply(test,mean) #输出结果仍为列表 $x [1]

1.4K00

「R」用purrr实现迭代

一起复习一下吧~ 函数有3个好处： 更容易看清代码意图 更容易对需求变化做出反应（改变） 更容易减少程序bug 除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作...使用purrr函数替代for循环的目的是将常见的列表问题分解为独立的几部分： 对于列表的单个元素，我们能找到解决办法吗？如果可以，我们就能使用purrr将该方法扩展到列表的所有元素。...$r.squared) #> 4 6 8 #> 0.509 0.465 0.423 因为提取命名成分操作非常普遍，所以purrr提供了一种更简单的快捷方式：使用字符串。...当使用映射函数重复多次操作时，某次操作失败的概率大大增加。...0.933 0.304 #> $ : num [1:5] 6.961 3.642 13.405 0.536 -2.078 #> $ : int [1:5] 8 8 8 6 11 第1个参数是一个函数列表或包含函数名称的字符串向量

4.8K20

Day07 生信马拉松-数据整理中的R

str_remove_all(x," ") #删除全部目标字符 2.玩转data.frame--dplyr包 2.1 arrange，数据框按照某一列排序,实际参数不能加" " library(dplyr...,5]) } par(mfrow = c(2,2)) apply(iris[,1:4], 2, jimmy) 4.2 lapply(list, FUN, …)函数--参数与自定义函数相似 4.2.1 对列表...step1 对matrix进行转置：使gene名变为列名，将样本名转化为data.frame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...() %>% #将行名转化为1列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #对data.frame新增一列分组信息 # 宽变长操作 pdat

21700
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