# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
(y)] #返回y列，返回data.table DT[, sum(y)] #对y列求和 DT[, ....(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v) DT[, ....(sum(y)), by=x] # 对x列进行分组后对各分组y列求总和 DT[, sum(y), keyby=x] #对x列进行分组后对各分组y列求和，并且结果按照x排序 DT[, sum(y)..., by=x][order(x)] #和上面一样，采取data.table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...SD就包括了页写选定的特定列，可以对这些子集应用函数处理 allow.cartesian FALSE防止结果超出nrow(x)+nrow(i)行，常常因为i中有重复的列而超出。
介绍一种按照日期范围——例如按照周、月、季度或者年——对其进行分组的超简便处理方式：R语言的cut()函数。...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...可以看到，计算结果中的第一列实际上是“SELLERID.CLIENT”，我们需要把它拆分成两列并调换顺序才行。...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。
data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。....SDcols常于.SD用在一起，他可以指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集。...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？...(x)] 还有 data$x 如果有很多名字很长的指标，data.table中如果按列进行遍历呢？ data[,1]是不行的，选中列的方式是用列名。...2016-11-28补充： 留言区大神给了一个比较好的选中列的方式，其中主要就是对with的使用： data.table取列时，可以用data[,1,with=FALSE]取data的第一列
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...▌选择行/列的子集 下面的代码能够从整个数据集中筛选出所有行及 funded_amnt 列： datatable_df[:,'funded_amnt'] ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____...▌过滤行 在 datatable 中，过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。下面就来展示如何过滤掉 loan_amnt 中大于 funding_amnt 的值，如下所示。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...▌选择行/列的子集 下面的代码能够从整个数据集中筛选出所有行及 funded_amnt 列： datatable_df[:,'funded_amnt'] ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%time datatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___...▌过滤行 在 datatable 中，过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。下面就来展示如何过滤掉 loan_amnt 中大于 funding_amnt 的值，如下所示。
语法格式： DT[i, j, by] 释义为对data.table对象DT，使用i选择行，然后按照by计算j。...列进行操作 # 返回第二列为一个向量 DT[, V2] ## [1] "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C" # 返回第二列与第三列为一个data.table...DT[, sum(V1)] ## [1] 18 # 返回V1列的和，V3列的标准差为一个data.table DT[, ....列设定一个键，输出返回不可视 # 返回满足键列（V2）值为A的所有行 setkey(DT, V2) DT["A"] ## V1 V2 V3 V4 ## 1: 1 A 0.341 1...有A或C值行V4列的和 DT[c("A", "C"), sum(V4)] ## [1] 52 # 对A,C分别求和 DT[c("A", "C"), sum(V4), by=.EACHI] ## V2
例如代码DF[2:3, sum(B), by = group]，其中i的部分为2:3，表示对行的选择；j的部分为sum(B)，表示对列进行运算；by的部分对应by = group，表示按照变量group...Matt 是这样想的：在data.frame中，如果我们想要选择region这个变量为特定值的关泽，那么代码就会是下面这样： > DF[DF$region == "US", sum(population...[, v1 := i] # 1 s 上面两行代码做的都是同一件事：把变量v1从第1行到第1000行的值分别设置为1至1000。...因为任何对列的处理都必须导致数据集在内存中的复制，也即假如我们的内存是 4G，那么在使用data.frame的情况下，我们最大就只能处理 2G 的数据集！...在这个2012年（注意dplyr的最早版本在2016年！）的帖子中，一个用户需要处理以下数据集（这里只显示前6行） ? 他想首先按照gene_id分组，然后分别计算特定变量的极值和均值。
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。...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。...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[,....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。...(carrier,origin,dest) 先按照三个维度进行全部的分组； .SDcols=c("arr_delay","dep_delay")则分别在筛选每一个子数据块儿上的特定列； lapply(.
构建子集时，能够自动根据语义计算表达式，因此可以直接使用列名，像with()和subset()那样。...1个参数是行筛选器，第2个则对筛选后的数据进行适当的计算。...这样挺麻烦的，因此data.table包提供了对列进行原地赋值的符号:=，例如product_stats开始是这样的： product_stats #> id material size weight...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。...并且需要对它们的子集进行一些计算，也可以用类似的语法来解决。
包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...，R层次的C代码 data.table TRUE返回data.table，FALSE返回data.frame 可见1.8GB的数据读入94秒，读入文件速度非常快 fwrite 对数据框数据进行处理后...，默认_； subset 指定要铸造的子集;利用； margins 函数尚不能应用（作者还没写好），预计设定编辑汇总方向； fill 填充缺失值； drop 设置成FALSE...显示没有联合成功的行列 value.var 填充值的列，默认会猜测 现在我需要取数据DT的v1,v2两列相同的情况作为汇总的一类，对它们的v4值取平均，转换如下，...，可以用beween foverlaps 寻找重叠的区域,返回index对,x是数据很大但都是小区域的data.table，用来检索，y是检索用的资料，数据较小，都是大区域。
的部分函数在使用的过程中会直接对原来的数据进行改写，为了防止原来的数据被改变，使用拷贝的文件。...对列进行计算 sum()、mean()、median()、min()、max()...先对order1进行升序，再在order1的基础上对order2进行降序 > setorder(dt, number, -money) > dt name money number...by这列提取非重复的行 uniqueN(dt, by = c("")) 计数非重复的行 > unique(dt, by = c("name")) d e c name money...9 组合data.table 按相同的列内容进行data.table组合 ?
(V2),V3) 对V1，V3升序排序，对V2降序排序 ※arrange的语法非常简单，功能也很强大，我们再也不要用order()函数了 select( ) 选择列 select(df,V1,V2,V3...) 去重 distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 在基础包里面也有一个去重函数unique() ※注意distinct()可以针对某些列进行去重，而unique()只能对整个数据框进行去重...①第一个参数都是数据集df ②查询条件都是关于如何操作数据集的，在列上面进行操作 ③返回的都是新的数据集，不会改变原始数据集 在介绍下一个包之前，我们先来引入一个dplyr包的综合运用： grouped...如果你的日常处理数据量非常大，有上亿行的数据处理需求，这个时候你完全可以放心大胆的使用data.table 这个包异常的高效，速度非常的快！！...(sum(v1),sd(v3))] data.table居然支持直接在j上进行列的计算，看到这里是不是觉得超牛逼，关键是代码非常简洁，一句话的事，就帮我们完成数据的筛选和计算了！ DT[,.
，只需将其转换为data.table summary(as.data.table(task_iris)) Roles(行列) 为行和列指定角色，这些roles决定着任务的一些特性 比如，前面构造的mtcars...，一般用来指定训练集和测试集 任务调整(Task Mutators) 这部分内容其实在建立任务之前进行，但是mlr3也提供了task的修改方法 $filter()选取数据子集 $select()选取子特征...task = tsk("iris") # 选择特定的特征 task$select(c("Sepal.Width", "Sepal.Length")) # 选择特定的行 task$filter(1:3...3.5 ## 2: setosa 4.9 3.0 ## 3: setosa 4.7 3.2 $rbind() 和 $cbind()对任务添加额外的行和列...# 添加额外的行 task$cbind(data.table(foo = letters[1:3])) task$head() ## Species Sepal.Length Sepal.Width
函数可以避免此前的错误a 0] #先取出列名为gene的向量，在给出一个一一对应的逻辑值向量数据框修改修改数据相当于定位取出数据后赋值，赋值需对应元素或向量...3.筛选test中，Species列的值为a或c的行test[test$Species %in% c("a","c"),]#注意本题至少有三个问题，第一是值a，c为字符型，要加""，第二是向量是c()不是
data.table) melb <- fread("datasets/melb_data.csv") 示例1 第一个示例是关于基于数据集中的现有列创建新列。...示例2 对于第二个示例，我们通过应用几个过滤器创建原始数据集的子集。这个子集包括价值超过100万美元，类型为h的房子。...另一方面，data.table仅使用列名就足够了。 示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。...我们还可以按升序或降序对结果进行排序。...data.table中使用减号获得降序结果。 示例5 在最后一个示例中，我们将看到如何更改列名。例如，我们可以更改类型和距离列的名称。
大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！...一般为了对样品进行分组注释我们还需要在GEO网站下载样品Metadata信息表SraRunTable.txt，接下来就需要在R中对输出结果进行操作，转化为我们想要的基因表达counts矩阵。...symbol table(duplicated(symbol)) #统计重复基因名 ###使用aggregate根据symbol列中的相同基因进行合并 counts <- aggregate(...tpm, by=list(symbol), FUN=sum) ###使用aggregat 将symbol列中的相同基因进行合并 tpm <- column_to_rownames(tpm,'Group...这里只展示了获取基因表达的TPM值，如果还想了解如何获得FPKM值请参考文章：获取基因有效长度的N种方法中第二部分内容以及Counts FPKM RPKM TPM 的转化。
想要回答这个问题，我们需要GSEA富集方法的结果。GSEA分是根据处理后的差异倍数值对基因进行从大到小排序, 用来表示基因在两组间的表达量变化趋势。...(rawcount2),g2s$geneid),"symbol"] #匹配counts行名对应的symbol table(duplicated(symbol)) #统计重复基因名 ****使用aggregate...根据symbol列中的相同基因进行合并 counts <- aggregate(rawcount2, by=list(symbol), FUN=sum) View(counts) library(tibble...dds2 <- DESeq(dds) #提取差异分析结果，trt组对untrt组的差异分析结果 tmp <- results(dds2,contrast=c("group_list","KD","control...")) DEG_DESeq2 <- as.data.frame(tmp[order(tmp$padj),]) head(DEG_DESeq2) #去除差异分析结果中包含NA值的行 DEG_DESeq2
用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...正则表达式 R与stringr分别使用grepl()和str_detect()来进行，我比较喜欢基础R的，不知你喜欢安装包还是用基本的。...与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。...滤除行 filter() ## 键操作 数据聚合 基于组合变量生成数据汇总，以前称为split-apply-combine。summarize是一个多面手，用于返回自定义范围的汇总统计值。...为了提升性能，可以设置键，类似数据库的主键，方便二进制算法提取目标子集行。 ?
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