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

我怎样才能让combn在dplyr::mutate中工作?

在dplyr::mutate中使用combn函数需要将其包含在一个自定义函数中,并使用purrr::map函数将其应用于每个元素。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
library(dplyr)
library(purrr)

# 自定义函数,使用combn函数计算组合
calculate_combn <- function(x) {
  combn(x, 2)
}

# 创建一个数据框
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3))

# 在mutate中使用自定义函数
df <- df %>% mutate(combinations = map(x, calculate_combn))

# 输出结果
df

在上述代码中,首先加载dplyr和purrr包。然后,定义一个自定义函数calculate_combn,该函数接受一个向量作为输入,并使用combn函数计算该向量中两两组合的结果。接下来,创建一个包含一个列x的数据框df。最后,使用mutate和map函数将calculate_combn应用于df中的每个元素,并将结果存储在新的列combinations中。

请注意,这只是一个示例代码,你可以根据实际需求进行修改和扩展。另外,腾讯云提供了多个与云计算相关的产品,例如云服务器、云数据库、云存储等,你可以根据具体场景选择适合的产品。你可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于腾讯云产品的信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用 R 语言从 PDF 文档中提取表格

本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO(世界卫生组织)的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告的表格里面提取数据。...报告的下载地址为:https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports/ 这个非常简单,的思路是直接获取网页的所有... 标签的 href 属性,然后过滤出链接含 .pdf 的,最后再用一个循环下载所有的 PDF 文件即可。...包,因此使用这个包之前你需要在电脑上安装 Java 和在 R 里面安装 rJava 包。...因为电脑系统的关系,不好演示,大家可以自己研究下,不难的。这里提供几个 tips,Java 安装之后可能还需要进行环境变量的配置。

3.6K10
  • 「R」dplyr 列式计算

    近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作,如 mutate_at() 时,发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期,看来后续要退休了,使用 across() 是它们的统一替代品,所以最近抽时间针对性的学习和翻译下..._at() 函数是 「dplyr唯一你需要手动引用变量名的地方,这它们比较奇怪且难以记忆。 为什么过了这么久才发现 across()?...但是 across() 的开发工作离不开以下三个最新发现: 你可以有一个数据框的列,它本身就是一个数据框。...我们可以使用数据框汇总函数返回多列。 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?...这与 mutate_if()、mutate_at() 和 mutate_all() 不同,后者一次只完成一个转换。

    2.4K10

    懒癌必备-dplyr和data.table你的数据分析事半功倍

    接下来,就为大家分享几个工作当中最常用来做数据分析用到的包,dplyr和data.table,保证你get到这两个包后,就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了!!...(贼笑中) dplyr包 R语言中最为重要的包(之一)! 它可以数据分析功能更加强大,代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它,使用它获取你想要的数据,而且它的语法非常简单,非常直白。...找到合适的packages并学习使用它,绝对会让我们数据分析工作事半功倍! 我们有没有发现dylyr包函数使用的一些规律? 有的!...data.table包 dplyr已经可以满足我们数据分析工作中大部分的需求,后来该包的作者又开发了一个炫酷吊炸天的包“data.table” 如果你的日常处理数据几万到十几万行,那么用dplyr...以上讲的这些只是工作data.table用得最多的功能,它的强大之处还远远不止这些!如果你想深入,可以去官网下载文档,你绝对值得拥有!

    2.4K70

    两个神奇的R包介绍,外加实用小抄

    (正常来说列名不需要加‘’,大概是因为示例这个列名是纯数字的缘故。) 其中,需合并的列名也可以列最后,这样,key=和value=可以省略。...unite:分割完了再合并回去 (此处想起一个小学老师,他把学校发的家庭作业本扣下了,让我们写家庭作业的时候每次给发一张纸(separate),说期末给我们一页页订起来(unite),当时虽然只有十岁...,但我知道他八成骗人。...准备工作: 准备好Rstudio 安装tydir:install.packages("dplyr") 加载tydir:library(dplyr) 一、测试数据 1.新建数据框 frame1<-data.frame...这是根据相同的列名进行合并,当在两个表格列名不一样时,需要在括号内加 by=c("col1"="col2") 其中col1和2分别是两个表格的需合并的列名 semi_join,anti_join

    2.5K40

    来增加dplyr的可操作性

    R中代码的运行过程 介绍!!运算符之前,有必要先了解一下R的代码是如何运行的。 R console输入一个代码,R就会返回代码的结果。...执行expression(语句)即可获得结果,执行在R叫做evaluation。 上述过程,baseR的函数parse可以进行解析工作,函数eval可以进行执行工作。...辅助dplyr完成编程工作 上面的例子,之所以group_var不起作用,是因为dplyr直接将group_var当做变量名,然后去mtcars寻找名字叫做group_var的列,这肯定是会报错的。...为了可以它执行,我们可以需要告诉dplyr,先对group_var求值,获得真正的分组名:gear,使用gear进行后续操作,这个先求值的操作可以通过!!运算符来完成。...mutate完成新变量名的编程 假如想要在mutate中使用变量对新变量进行设置,其结果并不会如愿,比如,将新变量名var_name赋值为“gear_new",使用var_name进行mutate操作

    2.4K31

    单基因生信分析流程(1)一文解决TCGA数据下载整理问题

    原因 平常科研工作,经常有师兄师姐师弟师妹问我:现在有一个单基因,该怎么开展生信研究?...出现这个问题的原因是:(1)目前生信研究火热也逐渐受到认可(2)许多医学生在开展实验研究的同时,如果结合生信,则自己的结论和工作量更加吸引到编辑和手审稿人(3)现有的geo、TCGA或者其他免费公开数据库确实是很多研究者的第一选择...%>% dplyr::filter(vital_status == 'Alive') %>% dplyr::select(-days_to_death) %>% reshape::rename...(OS=ifelse(OS=='Dead',1,0))%>% mutate(OS.Time=OS.Time/365) #合并两类患者,得到肾透明细胞癌的临床信息 survival_data <-...image.png 第二节 TCGA表达量下载 这里以肾透明细胞KIRC为例,下载其表达量数据。

    4.5K42

    R数据科学-1(dplyr

    数据分析的基础:Data Clean 数据清洗是数据处理的必备工作,而且往往需要花费大量时间去整理,去提取想要的数据,因为画图,报表都需要特定格式的数据。...忘记保存,白费时间 效率低,时间长 现在,我们将学习对处理数据有用的两个软件包: dplyr是用于简化表格数据操作的软件包。 tidyr使您可以不同的数据格式之间快速转换。...两个软件包的命令都可以与管道函数(%>%)很好地配合使用,这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...image.png image.png 1.数据框格式(DataFrame) 一般,我们的excel包括行(col)与列(row),R语言中,经常对excel操作的对象称之为Dataframe,那么进行数据查看时候...但是往往会打印出来很长,tidyr的tibble就解决了此问题,直接简单的看到数据结构及变量类型。

    1.6K20

    R语言一键批量完成差异统计和可视化

    今天来的目的就是完善单因素方差分析并且不适合方差分析的情况下的非参数检验也加入方案,其次可视化也做了一个完善。...(大家有想法的留言,将加在本框架内,完善差异检测方案) 那么为什么选在这样一个日子来完善这样一份代码呢?刘老师NBT上线不久,其中fig6很是怀念之前使用R语言出带显著性标记的柱状图。...于是才有了今天可视化方案的planB。当然刘老师亲自做的NBT的分析值得逐行运行,尤其是其中的物种分类的GraPhlan,算是到目前为止,见过的最为漂亮的物种分类树。...相信刘老师之后的文章解读部分会为大家详细解读。 ? 结合之前的工作同时结合刘老师的工作,设计了一个这样的思路:试图方便自己的工作,同时希望帮到大家。...字母标记箱线图代码 这部分代码来源自刘老师NBT的fig6,也正是这份代码,产生了重新升级差异分析的念头。说句题外话,刘老师的代码书写思路总有一种亲切的感觉。

    4.3K30

    「R」绘制分组排序点图

    R 包有看到过 maftools 可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,最近也想尝试使用改种图形来展示数据。...使用 ggplot2 实现这个图遇到了不少难点,实现的过程除了深入理解了 ggplot2,也同时感受到了它的灵活和限制。...theme() 的选项都不支持向量化,所以必须另辟蹊径。尝试过 geom_ribbon() 和 geom_area() 来实现都不行。...最后使用了 geom_rect(),是怎么保证矩形画出来的填充跟背景效果一致的? 怎么保证图中的红线比例不同的 panel 中一致? 怎么保证数据量只有 1-2 个这种情况也能画出图形?...$.gvar, .data$.dvar) %>% dplyr::mutate(x = seq_len(dplyr::n())) %>% dplyr::ungroup() ds <-

    1.6K30

    从一件数据清洗的小事说起

    ” 在这个时候,群里的大佬开始了扶贫工作,为萌新们开启了超人模式,直接上传dplyr代码到男性交友平台(github),代码如下: library(jsonlite) library(dplyr) library...怎么说呢,大姐,知道你是大佬的邪教粉,但是你真的对力量一无所知。“For循环很慢”只是一种很不科学的说法,就好比有人说CD的音质硬是要比Hi-res音轨要好,Win7的兼容性比Win10好。...其实这一期这么扯淡的讲这么多事情,只是为了说明一点,data.table真的有很好的性能,尤其处理海量数据方面(分组特别多的时候,相比dplyr和pandas有2x~10x的提升,来自官方文档)。...data.table之所以比dplyr要快,在于两者设计的哲学不同。dplyr的哲学和Linux类似:每个组件就做好一件事,当把所有组件拼在一起之后就是一个全功能的包了。这个理论利弊共存。...从好处来说,因为每个组件只做一件事(比如group、mutate),所以开发的时候耦合度低,容易开发维护,而且对于使用者来说也“更容易学习”。然而,他的弊端也是非常明显的,首先是效率不高。

    68010

    tidyHeatmap | 顶刊SCI热力图绘制工具,用它就对了~~

    前言 今天是的可视化课程上线的第300天,目前学员450人,每篇原创公众号都会记录这个人数,用来督促和激励的原创内容。...tidyHeatmap使用了ggplot2的语法,因此其使用方法与ggplot2比较相似。 tidyHeatmap可以帮助用户将复杂的数据进行可视化,以便更好地理解数据之间的关系。...另外,tidyHeatmap还支持使用其他R包的函数进行数据预处理,例如dplyr、reshape2、tidyr等,使得数据预处理变得更加灵活和高效。...::mutate(act = activation) |> tidyr::nest(data = -sample) |> dplyr::mutate(size = rnorm(n(),...4,0.5)) |> dplyr::mutate(age = runif(n(), 50, 200)) |> tidyr::unnest(data) # Plot pasilla_plus

    45910

    数据分析:宏基因组数据的荟萃分析

    数据分析:宏基因组数据的荟萃分析​介绍宏基因组数据的荟萃分析是一种综合多个独立宏基因组研究结果的方法,目的是揭示不同人群或样本微生物群落的共同特征和差异。...meta 包的 metagen 函数用于进行宏基因组数据的荟萃分析,其核心原理是综合多个独立研究的结果,以评估不同组别间微生物群落组成上的差异性,并得出更加全面和可靠的结论。...获取该模型微生物物种的效应值和效应值误差,它们将用于后续荟萃分析。...is.na(RE)) %>% dplyr::filter(FDR_Qvalue % dplyr::group_by(Species) %>% dplyr::mutate(RE_lower...is.na(RE)) %>% dplyr::filter(FDR_Qvalue % dplyr::group_by(Species) %>% dplyr::mutate(RE_lower

    9010

    csvtk:高效命令行版极简dplyr

    csvtk 并不想抢他们的风头,而是可以无痛的整合到各种处理流程。它凭借自己的特点,命令行里的文本处理更容易。...csvtk 的特点之一是对 header 的识别和处理,它可以你省去很多原本使用 awk 等命令时针对 header 行的代码。...+ 格式转化类 pretty 可以 csv 变成漂亮的对齐易读表格 + transpose 类似于 R 的 t() 对数据进行转置 csv2json 则可以数据转换为 json 格式 csv2md...dplyr,这类型的子命令中有不少都会你感觉熟悉。...对某一列进行正则表达处理增加新的一列 mutate2 对多列进行 awk 类似的字符和数学表达式处理,增加新列 + gather 类似于 dplyr 的 gather() 函数,数据「由宽变长」 sort

    3.7K60
    领券