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

R语言】根据映射关系来替换数据框中内容

前面给大家介绍过☞R替换函数gsub,还给大家举了一个临床样本分类具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中数据进行替换。...例如将数据框中转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体例子来进行分享。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始gsub函数 #先将bed文件中内容存放在result1中 result1...=bed #将NM开头转录本号后面的内容提取出来,然后跟相应基因名字贴到一起 #直接替换result第四列注释信息 result1$V4=paste0(symbol,gsub("NM_.*?...参考资料: ☞R替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA反向互补序列

3.8K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

R数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

1、R数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array...,都可以修改 x1[3] <- 30 #删除,凡是能够访问到地方,都可以删除 x1[-3] x1 <- x1[-3] #查找/过滤 x1[x1 >= 4] 2、R数据结构-Factor Factor...order(data[, 1]),] data <- read.csv('1.csv', fileEncoding='utf8', stringsAsFactors=FALSE); data[, 2] 3、R数据结构...,设置为NULL,即为删除, #注意,删除之后,它后面的位置索引都自动减一 j$sex <- NULL; j #四、检索 j=='Joe' #五、查看长度 length(j) 4、R数据结构-DataFrame...#定义数据框 age <- c(21, 22, 23) name <- c('KEN', 'John', 'JIMI') f <- data.frame(age, name); f #如果列没有内容

2.3K90

【Techo Day腾讯技术开放日】如何查看 Series、DataFrame 对象数据

查看一部分数据我们可以使用 head() 和 tail() 方法来查看 Series 对象或 DataFrame 对象一小部分数据,默认查看元素个数为 5 个,head() 展示头部 5 个元素,...当 Series 对象或 DataFrame 对象包含数据较多时,使用 head() 或 tail() 查看数据结构会非常方便。...2.2 数据在过去,pandas 建议使用 Series.values 或 DataFrame.values 从 Series 对象 或 DataFrame 对象中提取数据。...排序5.1 按索引排序根据条件对数据集排序是很常见一种操作,要对行或列索引进行排序(按字典顺序),可使用 sort_index 方法,它将返回一个已排序新对象,例如:import numpy as...当对一个 DataFrame 对象进行排序时,你可能希望根据一个或多个列中值进行排序。将一个或多个列名字传递给 sort_values by 选项即可达到该目的。

2.2K20

如何根据日期自动提醒表格中内容

金山文档作为老牌文档应用,推出了新功能轻维表,是一款新式在线协作表格,具有传统表格强大内核发动机,是专为多人协作场景设计增强版表格软件,可以支持快速搭建轻量应用。...由于金山文档轻维表是一款以表格为基础,同时引入了数据库理念「全新协作效率应用」,可以广泛使用在例如项目管理、信息管理、团队任务分配多种不同场景。金山文档轻维表如何根据日期自动提醒发送表格中内容?...在团队中,项目PM经常需要及时提醒某一个事项开始时间和结束时间,如何在项目开始时自动提醒相关人员及时处理呢?...发送效果如下:如何实现金山文档轻维表根据日期自动提醒发送表格中内容?我们进入腾讯云HiFlow场景连接器,按照以下图示流程进行配置:那么将会在项目开始时,自动在工作群内提醒对应的人员进行跟进。...行政人事:员工生日自动提醒、发送生日祝福员工入职纪念日自动发送邮件祝福运营员工值班自动提醒上下班及解答线上活动上下线自动提醒此外,除了基于日期提醒,还可以进行数据写入、数据同步、数据读取等多种玩法,期待你探索交流

4K22

R 数据整理(五:根据分类新增列种种方法)

有时候,我们需要对数据框添加新列,比较常见场景就是需要根据现有数据某列增加新分类。比如样本分为正常与肿瘤,成绩按照排名区分低、中、高。 比较粗暴方式当然就是循环了。...可是,众所周知,R 不喜欢循环,因此这里总结一些其他的如向量化处理方法。...这里先创建一个数据框: > my_d = data.frame(a = sample(30:100, 100, replace = T), b = sample(LETTERS[1:5], 100, replace...这里主要是针对列数据为分类变量,比如样本名等。...其可以根据逻辑值返回结果进行创建等长向量,分别对应True 与False 条件: > head(my_d) a b c 1 73 A pass 2 48 E not pass

64910

Java如何根据历史数据预测下个月数据

现在在 AI 大环境当中,有很多人解除到关于预测模型,而且现在客户接触到了 AI 这块内容之后,也不管现在项目是什么样子,就开始让我们开发去做关于预测相关内容,今天了不起就来带大家看看如何使用...模型评估:使用统计指标(如决定系数 (R^2)、均方误差等)来评估模型拟合优度。 预测:使用拟合模型进行预测。 检验假设:检查模型假设是否成立(如线性关系、误差项正态性和同方差性等)。...在Java中,你可以使用多种库来进行此类预测,包括Apache Commons Math、Weka、DL4J(DeepLearning4j)等,或者直接调用R或Python预测模型(通过JNI或JPype...训练模型:使用历史数据训练线性回归模型。 预测:使用训练好模型预测下一个月数据。...getSlope():返回回归线斜率。 getIntercept():返回回归线截距。 getRSquare() 或 getRSquared():返回决定系数(R²),它是模型拟合度度量。

17810

如何系统学习 R 语言数据挖掘

“ ——以上是一位咨询学员像我们提出疑问。和这位同学相似,很多同学在入门数据挖掘领域遭到了极大阻力,也丧失了继续学习兴趣。那么,正确入门数据挖掘领域姿势是什么呢?...据挖掘本身融合了统计学、数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科,并不是新技术。 3. 数据挖掘之所以能够应用不是因为算法,算法是以前就有的。数据挖掘应用原因是大数据和云计算。...在前期你需要做大量数据清洗和字段扩充工作。数据挖掘和报告展现只占30%左右; 5....按照需要解决问题,主要分为三大类,见下图: ? 2. 需要熟悉至少一门编程语言。如R,Python,SPSS Modeler,SAS,WEKA等。...经典图书推荐:《数据挖掘:概念与技术》、《数据挖掘导论》、《机器学习实战》、《数据库系统概论》、《R语言实战》

73760

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (下)

] 再被 stack(0) 之后变成 (列 → 行) 行索引 = [r2, c] 列索引 = r1 重塑 DataFrame 这时行索引有两层,第一层是代号,第二层是特征,而列索引只有一层 (地区)...] 再被 stack(1) 之后变成 (列 → 行) 行索引 = [r2, r1] 列索引 = c 重塑 DataFrame 这时行索引有两层,第一层是代号,第二层是地区,而列索引只有一层 (特征)...] 再被 stack(0) 之后变成 (列 → 行) 行索引 = [r1, c] 列索引 = r2 重塑 DataFrame 这时行索引有两层,第一层是地区,第二层是特征,而列索引只有一层 (代号)...6 数据分组和整合 DataFrame数据可以根据某些规则分组,然后在每组数据上计算出不同统计量。...现在我们唯一欠缺如何画图或可视化数据,下帖从最基础可视化工具 Matplotlib 开始讲。Stay Tuned!

4.7K40

如何使用R语言解决可恶数据

数据分析过程中最头疼应该是如何应付脏数据,脏数据存在将会对后期建模、挖掘等工作造成严重错误,所以必须谨慎处理那些脏数据。...脏数据存在形式主要有如下几种情况: 1)缺失值 2)异常值 3)数据不一致性 下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据。...一、缺失值 缺失值,顾名思义就是一种数据遗漏,根据CRM中常见缺失值做一个汇总: 1)会员信息缺失,如身份证号、手机号、性别、年龄等 2)消费数据缺失,如消费次数、消费金额、客单价,卡余等 3)产品信息缺失...,如批次、价格、折扣、所属类别等 根据实际业务需求不同,可以对缺失值采用不同处理办法,如需要给会员推送短信,而某些会员恰好手机号不存在,可以考虑剔除;如性别不知道,可以使用众数替代;如年龄未知,可以考虑用均值替换...二、异常值 异常值也是非常痛恨一类脏数据,异常值往往会拉高或拉低数据整体情况,为克服异常值影响,我们需要对异常值进行处理。首先,我们需要识别出哪些值是异常值或离群点,其次如何处理这些异常值。

1.4K50

如何使用R语言解决可恶数据

数据分析过程中最头疼应该是如何应付脏数据,脏数据存在将会对后期建模、挖掘等工作造成严重错误,所以必须谨慎处理那些脏数据。...脏数据存在形式主要有如下几种情况: 1)缺失值 2)异常值 3)数据不一致性 下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据。...一、缺失值 缺失值,顾名思义就是一种数据遗漏,根据CRM中常见缺失值做一个汇总: 1)会员信息缺失,如身份证号、手机号、性别、年龄等 2)消费数据缺失,如消费次数、消费金额、客单价,卡余等 3)产品信息缺失...,如批次、价格、折扣、所属类别等 根据实际业务需求不同,可以对缺失值采用不同处理办法,如需要给会员推送短信,而某些会员恰好手机号不存在,可以考虑剔除;如性别不知道,可以使用众数替代;如年龄未知,可以考虑用均值替换...二、异常值 异常值也是非常痛恨一类脏数据,异常值往往会拉高或拉低数据整体情况,为克服异常值影响,我们需要对异常值进行处理。首先,我们需要识别出哪些值是异常值或离群点,其次如何处理这些异常值。

1K50

数据时代,如何根据业务选择合适分布式框架

内容来源:2018 年 5 月 5 日,小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比:存储与计算》演讲分享。...如何根据业务选取合适技术方案,相信一定是大家都比较关心问题,这次分享就简单谈一谈我对现在比较主流分布式框架理解,希望能和大家一起学习进步。...如图所示原始文档内容在存储时候首先会进行分词,然后这些分词会被组合成字典,每个字典后有对应链表,链表保存就是该分词所在文档ID。这样就可以通过一些关键字快速定位到文档信息。...上图是Storm统计词群过程,首先由spout从输入源中读取一条数据,然后上游bolt接收数据进行分词,接着下游bolt根据key值接收数据并将数据入库,最终得到统计结果。 ?...以上为今天全部分享内容,谢谢大家! IT大咖说 | 关于版权 本文由“IT大咖说(ID:itdakashuo)”原创,转载时请注明作者、出处及微信公众号。

85030

根据时间字段导入数据问题总结 (r6笔记第6天)

在之前博文中介绍过如何通过exchange partition,split partition达到快速数据切换,对于上百G大表来说,速度都在秒级完成 对于大分区重新分区来说,上面的步骤已经够用了...,但是对于数据清理来说,工作才刚刚开始,这是一种逻辑数据清理,因为目前分区表中重新分区后没有数据,对于历史数据可以选择按照分区逻辑使用insert append方式进行数据导入。...因为分区规则是按照时间字段,所以在数据导入时候犯了一个错误,就是简单使用下面的形式来导入数据。...不过还是有一定隐患,后面会单独说。 按照表数据量,每天增量数据都在百万,千万,所以按照天来导入还是比较合理,如果按照月,可能时间会很长,而且不好控制。...比如 SYSDATE-31 ------------------- 2015-06-20 17:30:23 我们就根据sysdate-i方式来得到相应日期。

75260

如何根据用户行为,拆解能有效提升转化数据关键路径?

最近在思考根据用户行为划分用户分层应用。 我们一般关注新用户转化,因为我们要清晰每个环节流失,并针对性提升转化率以优化用户体验。...明确关键行为点 遵循“All to Key ”(全部到关键)原则,先尽量完整把用户在产品内各个行为点,都罗列出来,再根据产品属性、需求、用户情况等,提炼出转化链路里关键行为点。...分析数据转化与量级 将已有行为点转化率和量级数据整理出来。量级绝对值数据,是为了对比数据有效性,太小量级数据,率值无法说明问题。...根据行为进行用户分层 这里给出一份示例,对于一个用户付费型产品,可以对用户进行这三类九级分层,分层依据就是关键行为点是否具备,这里由于产品不同,对关键行为点定义不同,所以留白了一部分,供大家去思考制定...所以这里我总结原则就是“因材施教”(Individualized),就像老师教学生,不能一套方法一套教材普世教之,而更应该是根据学生认知吸收特征,制定分类教学方法,达到对于每个个体学生最好提升效果

46220
领券