Python中将列表转换成为数据框有两种情况：第一种是两个不同列表转换成一个数据框，第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框。..."b" : b}#将列表a，b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种：将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...data=data.T#转置之后得到想要的结果 data.rename(columns={0:'a',1:'b'},inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print(data)...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas将列表（List）转换为数据框（Dataframe）的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索
读取纯文本 最近遇到一个问题，需要读取MsigDB/h.all.v7.2.symbols.gmt 文件进行分析： 这个文件有点奇葩呀，应该是对应每个开头的两个字符对应通路名和通路的网页注释页面，而字符与字符间通过制表符...： x_split <- strsplit(x_line, "\t") 每个向量会被按照指定符号切割，每个向量会被转换为列表对象，列表中的元素为按照换行符拆开的一个个元素。...接着我们需要将该列表元素再进行一些处理： names(x_split) <- vapply(x_split, function(x) x[1], character(1)) # 将每个列表的第一个元素，...HALLMARK_MITOTIC_SPINDLE" [5] "HALLMARK_WNT_BETA_CATENIN_SIGNALING" [6] "HALLMARK_TGF_BETA_SIGNALING" 纯文本-> 数据框...，一定要小心使用cbind 连接，因为不等长的连接会自动删除那些过长的列表中的元素（木桶中最短的那根板）
通常拿到了上下调差异基因列表，然后说的GO/KEGG数据库注释，指的是超几何分布检验。...可以看到，GO/KEGG是最出名的，但不是唯一的，起码和kegg数据库并列的就有Reactome数据库。...，因为数据框不能是不整齐的，所以没办法是宽的，每个基因集合里面的基因个数不一样，大概率都是不整齐的。...(glist)) 这样的列表如果想转换成为前面的数据框也很容易： TERM2GENE = do.call(rbind, lapply(names(genes_to_check), function(...x){ data.frame(gs_name=x,gene_symbol=glist[[x]]) })) 对象（遵循MSigDB的gmt文件标准） 前面的数据框或者列表，要弄成对象就比较麻烦了，需要做一些转换
一、前言 前几天在Python钻石群【一级大头虾选手】问了一个Python处理的问题，这里拿出来给大家分享下。...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...(my_function) 但需要注意的是，在处理大数据集时，apply函数可能会耗费较长时间。...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。
交集 s 包含了同时出现在 pd 和 exp 中的样本名称。根据交集重新排序表达矩阵和临床信息数据框：exp = exp[, s]重新排列表达矩阵 exp 的列，使其顺序与交集 s 中的样本顺序一致。...) # 关于scale的进一步学习：zz.scale.R4.2 解析4.2.1 dat = as.data.frame(t(exp))将表达矩阵 exp 转置后转换为数据框。...列唯一的行，同时保留所有其他列。...ids：要处理的数据框。symbol：指定根据哪一列进行去重（这里是 symbol 列）。.keep_all = TRUE：表示在去重时，保留所有列的数据。...5.2.5 差异基因热图过滤和重命名表达矩阵 exp = exp[deg$probe_id,]：将 exp 矩阵的行过滤为 deg 数据框中 probe_id 列对应的行。
R的项目文件（Rproj）：将所有与该项目相关的数据、脚本、文件等都存放在该项目文件夹下，每次通过运行Rproj文件启动项目，自动关联相关文件，便于统一管理和调试。...(m) #将矩阵转换成数据框的数据结构 a b c1 1 4 72 2 5 83 3 6 9重点：将数据框或举证转置之后，其数据结构都是矩阵。...gene2"#第一种方式还可以保留数据框的格式> df1[df1$score > 0,1,drop=F] gene1 gene12 gene2#将参数drop设置为FALSE，则只提取出对应的字段，...指定的列名称取交集，其余列均包含在新数据框中。...：描述：将两个数据框按照共同的列或行的名称进行合并。
文档—允许查看SQL错误代码列表和SQL保留字列表。 如果选择了一个表，则允许显示类文档(该表的类引用页)。选择命名空间所有SQL操作都会在特定名称空间中进行。...标签键已禁用;将代码复制到SQL代码区域时，现有选项卡将转换为单个空格。线返回和未保留多个空格。注释。 SQL代码区域支持单行和多行注释。在Show历史显示中保留并显示注释。...选项是显示模式（默认值），ODBC模式和逻辑模式。具有插入或更新的选择模式下拉列表允许指定输入数据是否将从显示格式转换为逻辑存储格式。对于此数据转换，必须使用选择运行时的选择模式编译SQL代码。...这允许取消长时间运行的查询的执行。查询数据显示如果选中了行号框，结果集将作为表返回，行计数器将显示为第一列(#)。 其余的列将按照指定的顺序显示。RowID (ID字段)可以显示或隐藏。...可以单击任何列标题，根据列值按升序或降序排列SQL语句。从Show History列表中执行SQL语句将更新其执行时间(本地日期和时间戳)，并增加其计数(执行次数)。
#取第二列 df1[c(1,3),1:2] # 取第一行和第三行以及第一列和第二列，注意逗号前后不同的向量，分别表示取得行和列！！！...,sort = T) #左连接，即新合并的数据框中，保留test1中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，sort表示按列排序 merge(test1,test3,by.x...='name',by.y = 'NAME', all.y = TRUE,sort = T)#右连接，即新合并的数据框中，保留test3中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，...,"b","c") #加列名 m m[2,] #矩阵取子集不支持使用$ m[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] m #矩阵中的重要函数 t(m) #行列的转置，行变列，列变行，行名和列名都跟着变换...as.data.frame(m) #将转换为数据框 #作图 pheatmap::pheatmap(m) #使用pheatmap包中的pheatmap函数做图，热图会先进行聚类，之后再作图。
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。...mutate_if（）对于将变量从一种类型转换为另一种类型特别有用。...# 将所有因子列转化成字符 my_data %>% mutate_if(is.factor, as.character) # 将左右数字列四舍五入 my_data %>% mutate_if(is.numeric
#正确答案a[a0的数据 gene change score1 gene1 up 52 gene2 up 3 #因为是一个矩阵，所以要有逗号来区分行和列数据的修改修改一个数据文件名...：merge(数据框1，数据框2，by = “共同列的名字”) (有一个相同列的名字)merge(数据框1，数据框2，by.x = “x列的名字”, by.y = “y列的名字”) （没有相同的列的名字...t()转置（将行和列互转，要先给列改名，不然转置没有区别> colnames(m) m a b c[1,] 1 4 7...9转换为数据框 m = as.data.frame()可以用class来判断是否转换成功list列表 新建> x <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3), +
sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...❞ 例如，下面的代码使用 sapply 函数将列表中的每个字符串转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表中的每个字符串执行...例如，下面的代码使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和 apply(x, 2,...6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置 下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置...下面的代码使用 sapply 函数计算列表中所有数字的平方和： # 创建列表 x <- list(1, 2, 3, 4, 5) # 使用 sapply 函数计算列表中所有数字的平方和 sapply(
2 数据框2.1 排序arrange(test,Sepal.Length)#按照某一列对整个数据框进行排序。...，仅保留首次出现的元素2.3 新增列mutate(test, new = Sepal.Length Sepal.Width)#未赋值则数据框的列数不发生变化或：test$new = test$Sepal.Length...test$Sepal.Width#该语句运行完数据框列数即增加无需赋值2.4 筛选列、行select() #筛选列filter() #筛选行2.5 管道符号x1 = select(iris,-5)...*1if(F){...} #{}内所有代码被跳过if(T){...} #{}内代码执行#针对限速步骤可以将限速步骤保存为.Rdata，之后加载该文件即可#下载数据的代码，可保留但不反复运行*2分成多个脚本...0.365#输出为列表，包含四个向量5 两个数据框的连接5.1 交集inner_join()取交集5.2 全连接full_join()#保留全部主要信息5.3 左连接left_join()#保留左表主要信息
点击“连接”后，页面会弹出“导航器”对话框。“导航器”左边显示表格的名称，右边显示表格的内容，选择表格后，点击“加载“就可以导入数据。...（4）查询设置：列出查询的属性和已应用步骤。 选中要编辑的列名，鼠标右键，可以出现：从表中删除列、以新名称复制列或替换值。通过此菜单，还可以更改数据类型。...image.png 每个步骤都会显示在“查询设置”窗格上的“已应用步骤”列表中。你可以使用此列表来撤消或查看特定更改，点击X即可。还可以更改步骤的名称。...Power BI 的可视化效果和建模工具最适用于列式数据，也就是我们通常看到的Excel按每一列名排列的数据。 但是，有时候给到你的是按行来排列的，如何实现行列转置呢？...点击Power Query编辑器中的“转置”，可以将行替换为列。 image.png 操作步骤动图演示： image.png 推荐：人人都需要的数据分析思维 image.png
点击“连接”后，页面会弹出“导航器”对话框。“导航器”左边显示表格的名称，右边显示表格的内容，选择表格后，点击“加载“就可以导入数据。...（4）查询设置：列出查询的属性和已应用步骤。 选中要编辑的列名，鼠标右键，可以出现：从表中删除列、以新名称复制列或替换值。通过此菜单，还可以更改数据类型。...image.png 每个步骤都会显示在“查询设置”窗格上的“已应用步骤”列表中。你可以使用此列表来撤消或查看特定更改，点击X即可。还可以更改步骤的名称。...Power BI 的可视化效果和建模工具最适用于列式数据，也就是我们通常看到的Excel按每一列名排列的数据。 但是，有时候给到你的是按行来排列的，如何实现行列转置呢？...点击Power Query编辑器中的“转置”，可以将行替换为列。 image.png 操作步骤动图演示： image.png 推荐：人人都需要的数据分析思维
下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。 R 的数据结构 在大多数情况下，结构化的数据是一个由很多行和很多列组成的数据集。在 R 中，这种数据集被称为数据框。...(x) 求 x 的全距 min(x) 求 x 的最小值 max(x) 求 x 的最大值 quantile(x) 求 x 的分位数 sum(x) 求 x 中所有元素的和 scale(x) 将 x 标准化...dim(mat1) # 32 dim(mat2) # 23 mat1 %*% mat2 1.3.3 转置：t( ) 矩阵的转置运算就是把矩阵的行和列互换。...1.6 数据框 数据框（dataframe）是一个由行和列组成的二维结构，其中行表示观测（observation）或记录（record），列表示变量（variable）或指标（indicator）。...在进行数据分析时，分析者需要对数据的类型熟稔于心，因为数据分析方法的选择与数据的类型是有密切联系的。R 提供了一系列用于判断某个对象的数据类型的函数，还提供了将某种数据类型转换为另一种数据类型的函数。
1.数据框 数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。...然后用逻辑向量返回数据框中的所有行，其中这些值为TRUE。...列表的组件命名数据框的列命名使用的函数都是names()。 查看list1组件的名称： names(list1) 创建列表时，将species向量与数据集df和向量number组合在一起。...write.table也是常用的导出函数，允许用户指定要使用的分隔符。此函数通常用于创建制表符分隔的文件。 注意：有时在将具有行名称的数据框写入文件时，列名称将从行名称列开始对齐。...为避免这种情况，可以在导出文件时设置参数col.names = NA，以确保所有列名称都与正确的列值对齐。 将向量写入文件需要与数据框的函数不同。
) df1修改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改所有行名colnames(df1)[2] <- "CHANGE" #列出所有行名后取出下标为...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中的向量出现在环境内，本身有名称，无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1...(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。...rownames(a)<-paste0("flower",1:5);a##是rownames不是rowname，可见tab的重要性#再次说明1：5可以换为1:nrow(a)# 4.探索列表取子集l[2]
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...test % #转换为数据框架 rownames_to_column() %>% #把行名变为正式的一列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each =...#apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名；#MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数test<- iris[1:6,1:4]apply(test, 2, mean
跟我念三遍：row是横排成行；colum是纵队为列；rownames(df1) #看所有行名colnames(df1) #看所有列名3.数据框取子集-（1）按列名取列——【最重要】df1$score...df1[,2] #取出来的列是向量df1[2] #不加逗号，可以取出列，并保留其数据框属性df1[c(1,3),1:2] #取第一行 第三行的前两个数（会继承行名、列名）#小tips：读懂error...y和x %in% y的区别：前者是x和y对应位置一对一比较，是等位运算；后者是x每一个元素都要和y里所有的元素比一遍；4.数据框修改#改一个格df1[3,3] <- 5df1#改一整列df1$score...$进行取子集m[2,]m[,1]m[2,3]m[2:3,1:2]#矩阵的转置和转换mt(m)as.data.frame(m) class(m) #看着是把m变成了数据框，但是没有赋值就没有发生过...iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。
) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...4 5 6 7 8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 split（x，f）；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因子，函数以列表的形式返回 > x = data.frame...pattern是一个具名参数，可以列出所有名称中含有字符串“s”的对象。...：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵...aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积
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