如何根据r dplyr中的两个条件将值替换为NA？_使用R中的条件将值转换为NA_如何根据R中的条件将NA替换为字符串？ - 腾讯云开发者社区

数据选取与简单操作： which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素...sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 split 按照指定条件分割数据 rbind 行合并 cbind 列合并...包 dplyr包的数据合并，一般用left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来，但，y中没有的则不放过来。...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱数据库SQL-R连接与SQL语句执行...四、不等长合并 1、plyr包 rbind.fill函数可以很好将数据进行合并，并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。

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day6-白雪

#含有多个函数使用的代码以及方法R包的安装和加载镜像设置# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置> options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...，它是为了设置R的环境变量（这里先不说它）；而.Rprofile就是一个代码文件，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动Rstudio时完成的）就是在运行Rstudio的时候...引用自微信公众号生信星球图片count统计某列的unique值计算数据对象（vector、dataframe）的unique独特值： unique函数从vector向量、dataframe 中删除重复项...') #将test1和test2根据X合并成一个，没有的内容直接显示NA x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA5 a ...by = '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

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R（二）近期记录

其实apply是将每一行当作一个向量来处理的。因为第三列是字符型，所以当一行中只要有一个值是字符型，其他数值型的值都会被自动转换为字符型。...上面说了那么多，关键就是apply是把一行或者一列当作向量来处理的；R中的向量要求值类型一致。我看到不少人，包括我自己，都曾经因为不知道这一点而吃亏。...当然，上面的两个例子中代码都不是最佳的，只是为了说明问题姑且那样写。移动文件 R语言对目录和文件的操作有一些基本的支持。...按行合并list中的向量用dplyr包中的bind_rows函数实现 > lis <- list( + a=1:5, + b=2:6, + d=3:7 + ) > library(dplyr...比如，如何从“d 0 a 1 b 2 c 3 a 6 d 9”中只提取紧接在a后面的数字。

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「R」数据操作（五）：dplyr 介绍与数据过滤

这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集（2013）。准备这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。...## lag(): dplyr, stats 注意一下你导入tidyverse包时给出的冲突信息（Conflicts），它告诉你dplyr覆盖了R基础包中的函数。...，只含TRUE和FALSE fctr代表因子，R用它来代表含固定可能值的分类变量 date代表日期 dplyr基础这部分我们学习5个关键的dplyr函数，它可以让我们解决遇到的大部分数据操作问题：...根据值选择观察（记录），filter() 对行重新排序，arrange() 根据名字选择变量，select() 根据已知的变量创建新的变量，mutate() 将许多值塌缩为单个描述性汇总，summarize...x == y ## [1] NA # 我们不知道如果你想确定一个值是不是缺失了，使用is.na()： is.na(x) ## [1] TRUE filter()仅仅会包含条件是TRUE的行，把是

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中产生缺失值。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0）其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据框。

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5R语言综合运用

例如，若要选择数据框df中的列x和y，可以使用以下代码：library(dplyr)，df <- select(df, x, y)，filter函数用于筛选数据框中的行，它接受一个逻辑条件作为参数，返回符合条件的行...is installing" ## [1] "package stringr is installing" #练习7-1---- # 1.读取group.csv,从第二列中提取圈出来的信息 # 2.如何把上一题结果中的...这两个函数都用于将字符串转换为小写字母，但是它们有以下区别：库依赖：str_to_lower()需要先安装和加载stringr包，而tolower()是R的内置函数，不需要任何额外的库。...总的来说，两个函数都可以用于将字符串转换为小写字母，但str_to_lower()更具特定性，而tolower()则更通用且直接可用。...a、b两列的值，按照以下条件生成向量x： #a< -1 且b<0.05,则x对应的值为down； #a>1 且b<0.05,则x对应的值为up； #其他情况，x对应的值为no # 统计up、down、no

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数据处理第3部分：选择行的基本和高级的方法

在这篇文章中，我们将介绍如何挑选您的数据。除了filter的基础知识外，它还介绍了一些更好的方法，用near（）和between（）挑选数字列，或用正则表达式过滤字符串列。...这有两个主要选项：base R的grepl（）函数，或stringr包中的str_detect（）。无论何时寻找部分匹配，重要的是要记住R是区分大小写的。...以上示例基于单个条件返回行，但filter选项还允许AND和OR样式过滤器： *filter（condition1，condition2）将返回满足两个条件的行。...*filter（xor（condition1，condition2）将返回只满足其中一个条件的所有行，而不是满足两个条件时。可以组合多个AND，OR和NOT条件。...（）将根据您的进一步说明过滤所有列 *filter_if（）需要一个返回布尔值的函数来指示要过滤的列。

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tidyverse|数据分析常规操作-分组汇总（sumamrise+group_by)

一 summarize汇总汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用 1.1 summarise完成指定变量的汇总统计均值，标准差，最小值，个数和逻辑值...summarise_at配合vars，可以更灵活的筛选符合条件的列，然后进行汇总 iris %>% summarise_at(vars(ends_with("Length"),Petal.Width...is.na(x)) ：返回非缺失值的梳理； n_distinct(x)：返回唯一值的数量。...#1 setosa 50 #2 versicolor 50 #3 virginica 50 2.3 逻辑值的计数和比例当与数值型函数一同使用时， TRUE 会转换为 1，...这使得 sum() 和 mean() 非常适用于逻辑值：sum(x) 可以找出 x 中 TRUE 的数量， mean(x) 则可以找出比例 . iris %>% group_by(Species

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生信学习小组Day6笔记—Chocolate Ice

安装与加载R包镜像设置目的：加快加载速度方法：应用R的配置文件：Rprofile说起来这个，就必须提到Rstudio最重要的两个配置文件：在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，其中一个就是....Renviron，它是为了设置R的环境变量（这里先不说它）；而.Rprofile就是一个代码文件，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动Rstudio时完成的） -----...-微信公众号：生信星球首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件；然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置...”)：安装Biocductor的包加载R包library(包)或者require(包)Rstudio中包只需要安装一次，但每次启动都需要重新加载R包dplyr包的五个基础函数以R自带的iris数据框为例...两个实用技能管道操作管道操作是一种强大的工具，能够通过管道将数据从一个函数传给另外一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。

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「R」用purrr实现迭代

for循环包装在函数中，然后再调用函数，而不是使用for循环，因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...，一般来说，我们应该检查一下y中错误对象所对应的x值，或者使用y中的正常结果进行一些处理： is_ok = y$error %>% map_lgl(is_null) x[!...此处是给出R实现的一种思想）根据这个函数，我们可以涉及map3()、map4()等等，但这样实在无聊。...> #> 2 Mary NA F A 这里我们使用reduce结合dplyr中的full_join()将它们轻松合并为一个数据框。

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

2、按条件行筛选从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量现在data.table与dplyr from_dplyr =...setkey(try,gender,buy_online) #设置key为两个变量，数据已经按照x值进行了重新排序 ans2 <- DT[list("M","Y")] #更为简洁，并且迅速...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。（2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进：链式操作是啥意思呢？...nomatch参数用于控制，当在i中没有到匹配数据的返回结果，默认为NA，也能设定为0。...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？

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tidyverse

背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...tidyr 与 dplyr 包是用 R 语言中用来处理各种数据整合分析的包，可以说是 R 数据整合的“瑞士军刀”，tidyr 包负责将数据重新整合，dplyr 包可以完成数据的排序，筛选，分类计算等都等操作...掌握这两个包就可以完成绝大部分的数据处理工作。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据长数据宽数据 1.3...这些概念非常形象地描述了数据转换的过程。melt 将数据转换为长数据，cast 重新调整变量。tidyr 数据转换也是类似的方法。

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专题3 条件和循环

条件和循环一.条件语句###1.if(){ }如果(逻辑值，不是逻辑值向量)就{}(1)只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做可以用于管理代码块i = -1if (i0,"+","-")## [1] "+"x = rnorm(3) # 可以是逻辑值或逻辑值向量...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F)}dplyr包中case_when简化ifelselibrary...(dplyr)# case_when() # 可用于将数据转换为分类因子df NA NA low引用自生信技能树

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R语言第二章数据处理(9)数据合并

这里的数据仍使用merge函数中的两个数据(略有修改)：作者信息数据和书籍信息数据。依照下面介绍的合并条件，这两个数据既有相同的内容，又有彼此中不存在的内容。...要求必须有相同列名的列 type为合并方式 inner，行：显示x，y中共有的行; 列：显示x，y中的所有列 left，行：显示x中所有的行; 列：显示x，y中的所有列，未匹配到的值，不论字符数字，全显示为...NA right，行：显示y中所有的行; 列：显示x，y中的所有列，未匹配到的值，不论字符数字，全显示为NA full，先显示x中所有的行在y中的匹配结果，接着显示y中未匹配上的内容 match匹配的规则...first，只匹配y中的第一个记录 match，匹配y中所有记录如何理解inne，left，right，可以看之前的博客： Python数据处理从零开始----第二章（pandas）（十）pandas...包的join函数 dplyr包是plyr包的升级，join函数在dplyr包中是个系列函数。

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R语言之 dplyr 包

我们可以用函数 as_tibble( ) 将传统的数据框转换为 tibble，也可以用函数 as.data.frame( ) 将 tibble 转换成传统的数据框。...(ped == 0 | ped == 9, NA, ped), # 将变量ped中的0和9变成NA income = ifelse(income == 9, NA, income), # 将变量...income中的9变成NA am = ifelse(am == 99, NA, am), # 将变量am中的99变成NA reason = ifelse(reason ==...9, NA, reason), # 将变量reason中的9变成NA bps = ifelse(bps == 0 | bps == 999, NA, bps), # 将变量bps中的0和999变成..., NA, wt), # 将变量wt中的0和大于99的值变成NA ht = ifelse(ht == 0 | ht > 300, NA, ht) # 将变量ht中的0和大于300的值变成

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「R」dplyr 列式计算

最后我们将简要介绍一下历史，说明为什么我们更喜欢 across() 而不是后一种方法（即 _if(), _at(), _all() 变体函数）以及如何将你的旧代码转换为新的语法实现。...载入包： library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) 基本用法 across() 有两个主要的参数：第一个参数是 .cols ，它用来选择你想要操作的列。..._at() 函数是「dplyr」中唯一你需要手动引用变量名的地方，这让它们比较奇怪且难以记忆。为什么过了这么久才发现 across()？...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。你如何转移已经存在的代码？...幸运的是，将已有的代码转换为使用 across() 实现通常是非常直观的：去掉函数 _if(), _at() and _all() 后缀调用 across()，第一个参数如下：后面如果还有参数，保持原样即可

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玩转数据处理120题｜R语言版本

难度：⭐⭐ R语言解法 # 神方法table table(df$grammer) 6 缺失值处理题目：将空值用上下值的平均值填充难度：⭐⭐⭐ 上下两数的均值 df['popularity'] =...R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...检查数据中是否含有任何缺失值难度：⭐⭐⭐ R解法 # 这个包的结果呈现非常有趣 library(mice) md.pattern(df) 46 数据转换题目：将salary列类型转换为浮点数难度...R解法 colSums(is.na(df)) 54 缺失值处理题目：提取日期列含有空值的行难度：⭐⭐ 期望结果 ?...is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),] # 或者根据前几题的经验，非数字就是'--' df % filter(`换手率(%)` !

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R中重复值、缺失值及空格值的处理

1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...：unique，用于清洗数据中的重复值。...“dplyr”包中的distinct() 函数更强大： distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 unique()是对整个数据框进行去重，而distinct()可以针对某些列进行去重...2、R中缺失值的处理缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。

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干货 | 男朋友老是说自己R语言很6，快来用这40道题目检测他

4 Excel文件格式是最常用的储存数据文件格式之一。了解如何将Excel文件转化为R语言格式非常重要。下面是一个Excel文件，其中数据储存在第三个工作表中。...10 R语言读取了一数据集并存储在变量“dataframe”中。缺失值以NA表示。...21 “dplyr”是R中最流行的工具包之一，它包括5个核心数据处理函数。下面选项中的哪一个不是dplyr中的核心函数？...<50) C) 以上全部 D) 以上都不是答案: (A) dplyr中的filter函数使用“,”来添加条件，而不是“&”。...Feature1 Feature2 B NA C 30 D 40 E 50 以下哪个命令将创建一个名为“missing”、值为1的列，其中变量“Feature2”具有缺失值？

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Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

)以dplyr包为例官方包的文档dplyr示例数据test % select(Species, Sepal.Length)3.filter()筛选行/返回具有匹配条件的行可以按照某分类变量的值进行数据筛选...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left_join(test1, test2...,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语言数据集合并、数据增减、不等长合并

day6-白雪

R（二）近期记录

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

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