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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)

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table) 同时,data.table与data.frame数据呈现方面,还有有所不同的。...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 =...3、第三种方式:key-merge setkey(DT,x) setkey(X,V1) merge(DT, X) 预先设置两个数据集的key后,也可以用比较常见的merge函数来进行数据合并。...—————————————————————— 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。

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数据处理|R-dplyr

dplyr包实现数据的清洗处理,包括数据整合、关联、排序、筛选、汇总、分组等。...Q:按品种分组,分别计算花萼宽度的均方差 summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width)) 8)连接操作符 dplyr包里还新引进了一个操作符,%...(x,y,by = NULL) #内连接,合并数据仅保留匹配的记录 by设置两个数据集用于匹配的字段名,默认使用全部同名字段进行匹配,如果两个数据集需要匹配的字段名不同,可以直接用等号指定匹配的字段名...11)数据合并 dplyr包中也添加了类似cbind()函数和rbind()函数功能的函数,它们是bind_cols()函数和bind_rows()函数。...注意:bind_rows()函数需要两个合并对象有相同的列数,而bind_cols()函数则需要两个合并对象有相同的行数。

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    生信星球Day4 学习R包

    今日学习内容:如何安装R包?...查看使用bioconductor的默认镜像R最重要的两个配置文件: 一是.Renviron,能够设置R的环境变量; 二是.Rprofile,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...(dplyr)dplyr五个基础函数mutate() 新增列,(x,列名=相关数据)select() 筛选列,(x,列号或列名)filter() 筛选行,(x,列名==想要的行)需要逻辑判断arrange...值,即统计同类项连接两个表的不同方式inner_join() 內连,取交集,by="x"基于x的列left_join() 左连,保留前一个表,以此多舍少补后一个表full_join() 全连semi_join...(x= ,y= ,by="某列") 半连接,返回能够与y表匹配的x表所有记录anti_join(x= ,y= ,by="某列") 反连接,返回无法与y表匹配的x表所有记录简单合并bind_rows(

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    生信入门 第六天

    丢弃(2) left_joinleft_join(test1, test2, by = 'x') # 左连,以前面左边这个test1的x为准,把test2的内容匹配过去,不匹配的cases丢弃left_join...(test2, test1, by = 'x') # 左连,以前边左边这个test2的x为准,把test的呢内容匹配进去,确实数值用NA,不匹配的丢弃(3) full_joinleft_join(test2...'x') #半连接, 返回能够与y表匹配的x表所有记录,不合并两表格,只针对x操作(5) 反连接:返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_joinanti_join(x = test2, y = test1..., by = 'x') # 反向半连接,返回不能够与y表匹配的x表所有记录,不合并两表格,只针对x操作(6) 简单合并bind_rows() # 两表列数相同,行+行 简单纵扩bind_cols() #...bind_cols(test2,test3) #行数不同,如何?5. how to learn R packages(1) check help document by ??

    12110

    R语言数据框深度解析:从创建到数据操作,一文掌握核心技能

    数据框由不同的行和列构成,不同的列可以是不同类型(数值型、字符型、逻辑型等)的数据,比如可以其中一列是数值型,另一列是逻辑型,另一列是字符型,等。但是同一列中必须是相同的类型。...如果需要读取不同类型的文件(例如,分隔符不是逗号的文件、.xlsx 文件或其他文本格式),可以使用tidyverse包提供的功能,例如readr和readxl。...#使用 `aggregate` 聚合 aggregate(Score ~ Gender, data = df, FUN = mean) # 按“Gender”分组求均值 #使用 `dplyr`...具有共同信息的两个数据框可以合并到一个数据框中。...假设有两个数据框 df5 和 df6,它们通过公共列 ID 进行合并。

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    R 数据整理(七:使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0)

    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。...2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...对于即将合并的新列,需要使用引号;但对于想要合并的多个列名,可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...2.11 处理关系数据 参见:中的join 函数介绍部分 2.12 数据框的列拆分与合并 参见:34....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。

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    生信学习-Day6-学习R包

    在这个特定的例子中,向量 vars 包含了两个元素,它们都是字符串:"Petal.Length" 和 "Petal.Width"。这两个字符串通常对应于数据框中的列名。...group_by(Species):这一步将数据按照Species列的不同值进行分组,即将数据集分成多个子集,每个子集包含相同Species值的数据。...包中的 inner_join 函数来合并两个数据框(data frames)的命令。...内连接的特点是只包含两个数据框中键值匹配的行。如果 test1 中的某行在其 "x" 列中的值在 test2 的 "x" 列中没有对应值,则这行不会出现在结果中,反之亦然。...结果将是一个新的数据框,其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行,而不包含在test2中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的筛选,以保留与另一个数据集相关的数据。

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    Python 中类似 tidyverse 的数据处理工具

    Python 中类似 tidyverse 的数据处理工具在 Python 中,有许多类似于 R 的 tidyverse 的数据处理工具包,尽管它们没有完全整合在一个生态系统中,但它们可以组合使用,达到类似...支持过滤、分组、聚合、整合数据等操作。API 设计与 R 中的 data.frame 类似,非常适合表格数据的操作。...Dask对应 tidyverse 的功能:用于处理超大规模数据,类似 dplyr 的分布式操作。功能特点:适合处理超过内存大小的数据,提供与 pandas 类似的 API。支持延迟计算和分布式计算。...提供与 pandas 类似的 API,且可扩展到多节点计算。如何组合这些工具实现类似 tidyverse 的功能?可以将上述工具组合使用来构建类似于 R 的 tidyverse 工作流。...:dask、pyspark.pandas管道操作:dfply如果你对特定的功能有需求,可以进一步选择和组合这些工具!

    17900

    GMSB文章九:微生物的相关关系组间波动

    secom_linear 函数可以评估不同分组(例如,健康组与疾病组)中微生物分类群之间的线性相关性,帮助研究者理解不同分类群如何相互作用以及它们在不同状态下的相互关系。...在不同分组之间,微生物分类群的相互关系表现出显著的波动性。这种波动性反映了微生物群落结构在不同环境或条件下的动态变化,是评估微生物群落稳定性和功能多样性的关键指标。...通过定量分析这些波动,研究者可以深入理解微生物群落如何响应外部扰动,以及它们在不同生态位中的作用和相互依赖性。.../data/GMSB-data/df_v1.csv", show_col_types = FALSE)数据预处理提取差异物种丰度表合并分组变量和差异物种丰度表Primary group: 按照频率分组G1...函数会返回两个主要的结果对象:corr_th 和 corr_fl,分别代表阈值相关性矩阵和完整相关性矩阵。这些矩阵提供了不同物种或分类水平之间的线性相关性估计。

    10110

    并查集数据结构及其实例-- day15

    它管理一系列不相交的集合,并支持两种操作: 合并(Union):把两个不相交的集合合并为一个集合。 查询(Find):查询两个元素是否在同一个集合中。...数据结构 并查集的重要思想在于:用集合中的一个元素代表集合。 如果把集合比喻成帮派,而代表元素则是帮主,接下来我们利用这个比喻,看看并查集是如何运作的。 最开始,所有大侠各自为战。...现在我们假设4、5、6号也进行了一番帮派合并,江湖局势变成下面这样: 现在假设2号想与6号比,跟刚刚说的一样,喊帮主1号和4号出来打一架(帮主真辛苦啊)。...初始时,每个节点都属于不同的连通分量。遍历每一条边,判断这条边连接的两个顶点是否属于相同的连通分量。...如果两个顶点属于不同的连通分量,则说明在遍历到当前的边之前,这两个顶点之间不连通,因此当前的边不会导致环出现,合并这两个顶点的连通分量。

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    学习小组Day6——学习R包

    图片2.高级模式——修改Rstudio配置文件图片生信星球2.安装包可以从CRAN、Biocductor及Github下载安装,指令不同CRAN:install.packages("包")Biocductor...:BiocManager::install("包")Github:devtools::install_github()3.加载library和require,两个函数均可dplyr基础函数1.arrange...()排序2.mutate()新增列或修改列3.slect()、filter()筛选列、行4.优秀的管道符%>%(传递)5.summarise()汇总,一般与group_by()分组连用表格的连接(dplyr...,左边表格有的就保留5.anti_join反连接去除右边表格有的,仅保留左表格独有的行6.简单合并:bind_rows()和bind_cols()1.相当于rbind(),cbind(),按行合并、按列合并...2.按行合并要求两表格有相同的列;按列合并要求两表格有相同的行

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    R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    4.1.4.3 read.csv() 和 read.csv2() 这两个函数为了不同国家中的csv文件的定义,read.csv2()是读取";"分隔,“,”分小数的文件。...正则表达式中,R语言的通配符$,*等,如果匹配它们需要用"\",如果匹配“\”,得上“\\”了。其他的还是和别的语言一致的。 ?...()创建新列, 例如, 通过已有变量,调用函数增加新的变量 summarise() 汇总数值 group_by() 分组观察值,分开和合并 sample_n() 和 sample_frac() 随机抽样...另外,dplyr从magrittr包引入了管道%>%,在合并几个函数时非常有用。...与之前的函数嵌套从里到外调用不同,管道是从左到右依次传递,例如: install.packages("dplyr") library(dplyr) head(iris) # Sepal.Length

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    使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

    职场白领和学生通常都会对Excel有一定的熟悉度,原因如下: 教育背景:在许多教育课程中,特别是与商业、经济、工程、生物统计、社会科学等相关的领域,Excel作为数据处理和分析的基本工具被广泛教授。...掌握这些技能可以显著提升使用Excel的能力。 在R编程语言中 处理表格数据通常依赖于dplyr和tidyr这样的包,它们提供了强大的数据操作功能。...通过dplyr和tidyr包,我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。 在R语言中,即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包,也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...然而,基础包的函数非常强大,对于简单的数据处理任务来说,它们是完全足够的。此外,对于复杂的数据处理任务,或者当需要编写自定义函数时,基础包的函数也非常重要。...在不使用Pandas的情况下,合并数据需要手动实现连接逻辑: # 假设 data1 和 data2 是两个已经加载的列表,我们要按 'common_column' 合并 data1_common =

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    学习R包

    dplyr包有很多函数,为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突,使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...eg:先按照Species分组,计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean...)count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连inner_join,取交集左连left_join全连full_join半连接:返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinSemi-Join...注意返回的表的不同反连接:返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join注意返回的表的不同简单合并在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意,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函数和R包的学习方式快速查看函数帮助文档?

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    R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

    ,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据; 2、merge函数是匹配到a,b数据集的并,都有的才匹配出来,如果a、b数据集ID不同,要用all=T(下面有all用法的代码)。...id R M 1 1 9 7 2 2 7 2 其中,all=T代表全连接,all.x=T代表左联结;all.y=T代表右连接 2、dplyr包 dplyr包的数据合并, 一般用left_join...命令是让这两个向量粘合在一起生成新的字符串向量,粘合后的新字符之间没有间隔。...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...#————————————————————————————不等长合并 #如何解决合并时数据不等长问题——两种方法:do.call函数以及rbind.fill函数(plyr包) #rbind.fill函数只能合并数据框格式

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    R语言安装R包DAY6-Gaozsi

    # 先按照Species分组,计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(...Sepal.Length), sd(Sepal.Length))4.dplyr两个实用技能#管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)test %>% #对象 group_by(...> left_join(x, y, by = "key")#如果x中的key变量,在y中有多个同样的key,那么所有的结合可能都会罗列出来left_join(x, y1, by = "key")#右连接...full_join(x, y, by = "key")#半连接:返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinsemi_join(x =x, y =y, by = 'key')#反连接:返回无法与y...表匹配的x表的所记录anti_joinanti_join(x =x, y =y, by = 'key')#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||R语言基础(三)_R包

    :102),] 这里的“,”怎么理解呢,在我们上一期推文中提到,提取元素时z[x,y]指代提取z中第x行,第y列,如果我们只需要提取行,则应该写作z[x,],同理,如果只需要提取列,应该写作z[,y]...group_by(test, Species) #按照Species分组 # 先按照Species分组,计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 summarise(group_by(...test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) dplyr的两个实用技能 1.count统计某列各元素出现的次数 count(test,Species...()和bind_cols() 简单合并(相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数) 需要注意:bind_rows()将行连接起来,需要两个表格的列数相同;同理bind_cols()将列连接起来...,需要两个表格的行数相同。

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