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R语言数据结构(三)数据框

必要时，会进行调整（通过make.names函数）。...即使check.names为FALSE，如果要保留""作为名称，也需要将此参数设置为FALSE。 stringsAsFactors: 逻辑值，指定是否将字符向量转换为因子向量。...行名是一个字符向量，可以通过row.names()函数获取或设置。 列名：数据框的每一列都有一个列名，用于标识不同的列。列名是一个字符向量，可以通过colnames()函数获取或设置。...行列索引号从1开始，表示第一行或第一列，负数表示排除对应位置的元素。名称是指数据框中每个向量的名称，可以用双引号或单引号包围。使用方括号[]访问数据框中的元素时，返回的结果仍然是一个数据框。...# 删除数据框中的第一行 df_deleted_row <- df[-1, ] cat("删除第一行后的数据框：\n") print(df_deleted_row) # 删除第一行后的数据框： #

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（数据科学学习手札07）R在数据框操作上方法的总结（初级篇）

：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <-...10 j > df1[df1$a >= 6 & df1$a <= 9,] a ID 6 6 f 7 7 g 8 8 h 9 9 i 方式2： 利用subset()函数来进行条件筛选，其第一个输入值为待筛选的数据框...（若输入多列则检测是否存在行的多列组合方式中有无满足重复的行），并返回对应每一列的逻辑型变量。...TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE 可以看出，bbb,aaa,ccc这三种组合方式在数据框中重复多次，因此对这三种方式第二次及以后出现的情况返回TRUE，其余的行返回FALSE 数据框删除方法...需要删除的行,!需要删除的列] 上面的duplicated(df)已经提取出df的所有重复行的逻辑型标号，因此只需要在删除方法里设置删除的标号为duplicated(df)的返回值即可： > df[!

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R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

#读取学生成绩的数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding='utf8'); #查看数 data #查看第一列数据 data[, 1] #把第一列数据转换为分类结构...data[, 1] <- factor(data[, 1]); #查看第一列数据 data[, 1] #作用一、统一映射为另一个标签数据 data[, 1] <- factor( data[,...1], labels=c('三年一班', '三年二班', '三年三班') ); #查看第一列数据 data[, 1] #作用二、处理异常数据 data <- read.csv('2.csv',...names(f)[names(f)=='name'] <- "name2" #修改行名 row.names(f) row.names(f) <- 0:2 f #删除行 f[-1,] f #注意，...删除后的DataFrame需要一个变量来接收，并不会直接修改原来的 nf <- f[-1, ] nf f <- f[-1, ] #删除列 f[, -1] f nf <- f[, -1] nf #增加行

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R语言基础-02（数据框、下载包）

="b",]test[test$Species=="a"|test$Species=="c",]test[test$Species %in% c("a","c"),]矩阵不支持$删除#删除 rm(l)#...删除一个rm(df1,df2)#删除多个rm(list = ls()) #清空下载包options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...：网络问题提示writable、permission：权限问题，管理员方式打开R图片读取表格、fread函数input <- read.csv("data/input.csv",header = T,row.names...",")#sep:"," " " ";" "/t"read.table()library(data.table)input <- fread("data/input.csv",header = T,row.names...= 1,sep = ",")Tips：输出文件时不要覆盖原文件需要用非proj的文件夹内的文件时，写全路径多用tabfread函数读取快且遇空行不易出错引用自生信技能树马拉松课程小洁老师R语言基础

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面试被问各种锁怎么办？

使用它时需要显示的声明吗？ 嗯，通常我不需要显示的使用这把锁，当我们对数据库表进行CRUD操作时MYSQL会自动给这个表加上元数据锁，并且这把锁会和所有企图改变表结构的SQL互斥。...反之，当有线程在更改表结构时，其他线程需要执行的DML也会被阻塞住。 嗯，那都有常见的那些操作算是在改变表结构呢？...嗯，存在Next-Key-Lock，并且这把锁会分两步确定加锁范围，第一步如下图： 第二步：它会看我们SQL中的Where条件所用到的列是否唯一。...你了解意向锁吗？ 嗯，了解一点！ 我们知道，在一个事务中对某个表进行增、删除、改操作时，会对被操作的行添加行锁。...（不然事务B中的update sql也不会被阻塞） 那什么时候两阶段锁会被释放呢？

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R语言基础教程——第8章：文件的输入与输出

（2）header 一个表示文件是否在第一行包含了变量的逻辑型变量。 如果header设置为TRUE，则要求第一行要比数据列的数量少一列。 （3）sep 分开数据的分隔符。默认sep=""。...除此情况外，在没有给定row.names参数时，读取的行名将会自动编号。 可以使用row.names = NULL强制行进行编号。 （8）col.names 指定列名的向量。...值在读取数据时候转换成NA （11）colClasses 用于指定列所属类的字符串向量。 （12）nrows 整型数。用于指定从文件中读取的最大行数。负数或其它无效值将会被忽略。...读取数据时忽略的行数。 （14）check.names 逻辑值。该参数值设置为TRUE时，数据框中的变量名将会被检查，以确保符在语法上是有效的变量名称。 （15）fill 逻辑值。...当此参数设置为TRUE时，数据文件中没有包围的字符串域的前边和后边的空格将会被去掉。 （17）blank.lines.skip 逻辑值，此参数值设置为TRUE时，数据文件中的空白行将被忽略。

4.6K31

R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

，如代码所示，此时列名不需添加""，df1为变量名，格式为列名=列的向量*matrix矩阵与向量一样只允许同一种数据类型，否则会被转换，可以理解为二维的向量，data.frame数据框允许不同列不同的数据类型...R语言将列名的特殊字符-转化了，该编号可能与其他数据中编号无法匹配，ex2 <- read.csv("ex2.csv“",row.names = 1,check.names = F) #row.names...=1指定第一列为行名，check.names=F指定不转化特殊字符#注意：数据框不允许重复的行名#rod = read.csv("rod.csv",row.names = 1) #再次重复：数据框不允许重复的列名...rm(l) #删除列表lrm(df1,df2) #删除变量df1与df2rm(list = ls()) #清空所有变量附作业答案及解释# 练习3-1# 1.读取exercise.csv这个文件，赋值给...test<-read.csv("exercise.csv")test# 2.求test第一列数值的中位数median(test[,1])#也可以写成median(test$Petal.Length)#

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 04 文件的读写与认知

txt") #列名不能正确表示，并且内容中的数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header = T) #通常读取txt格式文件，header参数表示将文件的第一行作为列名...，默认为F 图片 图片 读取csv文件 #2.读取ex2.csv ex2 <- read.csv("ex2.csv") 图片 ex2 <- read.csv("ex2.csv",row.names =...1,check.names = F) #row.names= 表示第一列为行名，注意行名不能重复，如果行名有重复，需要处理处理数据 # check.names= 表示检查看列名是否存在特殊符号，F表示保持原文件的符号...read.table("soft.txt") #表格不规则，有部分是空白，出现报错 图片 soft <- read.table("soft.txt",header = T,fill = T) #其实不对，会把部分第五列的数据删除掉...=参数可以打开问题文件，读取xlsx文件的优秀函数 b = import_list("jimmy.xlsx") b$Sheet1 export(b,"jimmyzhenbang.xlsx") #导出后也为多列表的

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R 数据质量分析①

FALSE FALSE > md.pattern(a) 日期 销量 195 1 1 0 6 1 0 1 0 6 6 备注：0表示变量的列中没有缺失...第一行给出了没有缺失值的数目（共多少行）。 第一列表示各缺失值的模式。 最后一行给出了每个变量的缺失值数目。 最后一列给出了变量的数目（这些变量存在缺失值）。...缺失值处理 行删除法：数据集中含有缺失值的行都会被删除，一般假定缺失数据是完全随机产生的，并且缺失值只是很少一部分，对结果不会造成大的影响。即：要有足够的样本量，并且删除缺失值后不会有大的偏差！...行删除的函数有na.omit()和complete.case() 删除含有缺失值的行 newdata<-na.omit(a) newdata<-a[complete.cases(a),] 删除含有缺失值的列...a[, which(na_flag == 0)] lapply(Y, na.omit) 预测插补法 > a <- read.csv("titanic.train.csv",header = T, row.names

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认识数据框

背景 数据框是一种表格式的数据结构，属于一种二维表，分为行和列。数据框旨在模拟数据集，与其他统计软件例如 SAS 或者 SPSS 中的数据集的概念一致。...不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。在一个数据框中，每一行的元素个数相同，每一列元素个数也相同，每一列的数据类型一致，都为一个向量，每一行内容还是一个数据框。...,FALSE) #读入 200 个基因的列表 bigtable genes200 <- read.csv("200genes.csv",header = T,stringsAsFactors = F,row.names...利用数据框的访问功能，一次实现 Excel Vlookup 功能 dta <- genes200[gene93,] dta #数据中包含没有检索到的 gene ID，返回值为 NA，利用 na.omit 删除包含...sx.voiceclouds.cn 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。

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R3数据结构和文件读取

第一次出现视为没有重复）length（X判断向量长度，连接paste0（rep（“studengt”，length（x），x）3个向量不一样长时，谁长取谁），unique去重复，输出的是数据，duplicated...，每列数据类型相同也可以），矩阵（matrix，只允许一种数据类型），列表（list），用class判断数据结构，因为有的函数只接受特定的数据类型，可用as转换（chat查询想要转换的东西对应的函数），...，ctrl+l，清空控制台rm(l)#删除一个rm(df1,df2)#删除多个rm(list = ls()) #删除全部，ls环境中所有变量，列出一个包里所有函数或数据jimmy <- function...有行名是需要用row.names=1归化#列名中有特殊字符如-会被R自动转换，因此需要check.names=F#注意：数据框不允许重复的行名rod = read.csv("rod.csv",row.names...= 1)#尝试将第一列设置行名但失败，因为有重复的字符(a,a,b,b)## Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep,

2.7K00

灵活拆分列：从数字到非数字拆分，只要拆分1次怎么办？| PBI函数及技巧

我们知道，在Power Query里，有一项拆分列的选项是“按照从数字到非数字的转换”进行拆分，通过这个选项，可以很轻松地将数字和非数字间隔出现的情况拆开： 拆分后，所有内容会被一次性拆解完毕，步骤公式和输出内容如下...： 到了这里，可能有的朋友会说，这个问题不是好简单吗？...显然，拆分后的结果被分成了很多列，并通过公式中最后一个列表参数进行控制，所以，我们这里可以修改其中的输出内容，只取所需要的列（1列，并且可以直接修改输出的列明），如“首段数字”： 得到了首段数字之后，...也借这个机会跟大家讲一下。 注意，这里不会删除中间存在的列表中的字符，大家可以自己体会一下。 再回到前面的问题，为什么不直接通过再合并的方式，把除第一项以外的内容直接做合并？...总的来说，这个问题不难，方法也很多，核心的思路是，当我们不能一下子得到最终全部结果时，我们可以先得到部分结果，然后再构造出剩下的结果——步步为营，是我们拆解问题、解决问题的常用思想，不仅仅是Power

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R数据读取（数据文件解析）

指定小数点数 colClasses指定列的数据类型格式 row.names指定各行名称，也可以是数字，指定某列为行名 校名 as.is =！...注意，colClasses和as.is对每列专用，而不是每个变量。因此，它对行标签列也同样适用（如果有的话）。...如果碰到该字符（除了在被引用的字符串内），该行中随后的内容将会被忽略。只包含如果确认数据文件中没有注释内容，用comment.char =“”会比较安全（也可能让速度比较快）。.../women1.txt", header = T, sep = "\t", row.names = 1) # **表中第一行一列元素被跳过** head(dataset4) ## height...并在完成时将改动后的对象赋值给xnew（只能输入一列） xnew <- edit(data.frame()) #可以通过工作表界面录入新数据。

2.4K41

数据结构-散列表（上）

我们通过散列函数把元素的键值映射为下标，然后将数据存储在数组中对应下标的位置。当我们按照键值查询元素时，我们用同样的散列函数，将键值转化数组下标，从对应的数组下标的位置取数据。...那第一个例子中，编号就是数组下标，所以 hash(key) 就等于 key。 刚刚举的学校运动会的例子，散列函数比较简单，也比较容易想到。...当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。...散列表跟数组一样，不仅支持插入、查找操作，还支持删除操作。对于使用线性探测法解决冲突的散列表，删除操作稍微有些特别。我们不能单纯地把要删除的元素设置为空。这是为什么呢？ 还记得我们刚讲的查找操作吗？...但是，如果这个空闲位置是我们后来删除的，就会导致原来的查找算法失效。本来存在的数据，会被认定为不存在。这个问题如何解决呢？ 我们可以将删除的元素，特殊标记为 deleted。

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Java基础篇：什么是hashCode 以及 hashCode()与equals()的联系

，最终便能产生一个相对比较好的或者说更加均匀的散列码，当然上面仅仅是个参考例子而已，我们也可以通过其他方式去实现，只要能使散列码更加均匀（所谓的均匀就是每个对象产生的散列码最好都不冲突）就行了。...hashCode() + new Integer(sex).hashCode(); } } java 7还提供了另外一个方法java.util.Objects.hash(Object… objects)，当我们需要组合多个散列值时可以调用该方法...这时候，即使我们重写了equals()方法，也不会有特定的效果的，因为不能确保两个equals()结果为true的两个对象会被散列在同一个存储区域，即 obj1.equals(obj2) 的结果为true...（注意：在HashSet中插入同一个元素（hashCode和equals均相等）时，新加入的元素会被舍弃，而在HashMap中插入同一个Key（Value 不同）时，原来的元素会被覆盖。）...： 删除前的大小size:3 删除后的大小size:3 在这里，我们发现了一个问题，当我们调用了remove删除r3对象，以为删除了r3,但事实上并没有删除，这就叫做内存泄露，就是不用的对象但是他还在内存中

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