一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas的问题，如图所示。...下面是他的原始数据： 序号 需求 处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B...如果不去重，就不用unique，完美地解决粉丝的问题！ 后来他自己参考月神的文章，拯救pandas计划（17）——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接，也写出来了，如图所示。...这篇文章主要盘点了一个pandas的基础问题，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。...最后感谢粉丝【IF】提问，感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 C++中提供了sort函数，可以让程序员轻松地调用排序算法，JAVA中也有相应的函数。...Arrays.sort(a); for (i=0;i<=4;i++) { System.out.println(a[i]+" "); } } } 2.基本元素从大到小排序： 由于要用到sort中的第二个参数...可以使用Interger.intvalue()获得其中int的值 下面a是int型数组，b是Interger型的数组，a拷贝到b中，方便从大到小排序。capare中返回值是1表示需要交换。...Arrays.sort(a,cmp); for (i=0;i<=4;i++) { System.out.println(a[i]); } } } 4.区间排序 如果只希望对数组中的一个区间进行排序...，那么就用到sort中的第二个和第三个参数sort(a,p1,p2,cmp)，表示对a数组的[p1,p2)（注意左闭右开）部分按cmp规则进行排序 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https:
举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行分组分类 const listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18...分组后： ?...group]; }); }; const sorted = groupBy(sortData, (item) => { return item.lastName; // 返回需要分组的对象...}); return sorted; }; // 分组前 console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData)); 二、...console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData));
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
= T) %>% apply(2,as.numeric) %>% rowMeans() * 1000 24 数据分组 题目：将数据根据学历进行分组并计算平均薪资 难度：⭐⭐⭐ 期望输出 education...,'col2','col3') 89 数据提取 题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ R语言解法 df[!...df的每一行均值 难度：⭐⭐ R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算 题目：对第二列计算移动平均值 难度：⭐⭐⭐ 备注 每次移动三个位置，不可以使用自定义函数 R语言解法 library...数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法...难度：⭐⭐ R语言解法 df %>% summarise(salary_sqrt = sqrt(salary)) 114 数据处理 题目：将上一题数据的linestaion列按_拆分 难度：⭐⭐
参考：李东风老师的R 语言实战 1. tidyverse 系统简介 假设数据以 tibble 格式保存。...按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名 如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。...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。...7 2 Quebec Qn2 7 3 Quebec Qn3 7 4 Quebec Qc1 7 5 Quebec Qc3 7 6 Quebec Qc2 7 这里有个小问题，交叉分组计算频数后的结果仍按照外层分类变量...将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。
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...，类似于 Excel 中的数据透视功能 pivot。...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...目前最新的版本中主要提供 pivot_longer，pivot_wider 等函数。
主要介绍使用pivot_longer进行长宽数据转换，这两个函数都是来自于tidyr包 问题背景 现在有一个表达矩阵，要画箱线图 但是，上面表格不满足向ggplot2画箱线图的函数传递参数的需求，要变换成数据框把所有数字变成一列传递给...首先行列转置 把原来的行名变成第一列 把原来的列名变成第二列 就变成数据框形式了。也就是把宽数据变成长数据。 代码如何实现？...= rep(c("control","treat"),each = 3)) # 按test的分组新加一列分组，用于画图上不同颜色 pdat = dat%>% pivot_longer(cols...= group))+ theme_bw() p 按位置找要变形的行写成下面这样也是可以的 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = 2:4,...values_to = "count") 生信技能树 注意：以下情况都可以解决 列名是字符型数据 列名中含有数值型数据，可以names_prefix/names_transform提取，可以用readr包中的
(popularity = score) 5 字符统计 题目：统计grammer列中每种编程语言出现的次数 难度：⭐⭐ Python解法 df['grammer'].value_counts() R...() * 1000 24 数据分组 题目：将数据根据学历进行分组并计算平均薪资 难度：⭐⭐⭐ 期望输出 education salary 不限 19600.000000 大专...题目：取出第33行数据 难度：⭐⭐ Python解法 df.iloc[32] R解法 df[33,] 31 数据计算 题目：计算salary列的中位数 难度：⭐⭐ Python解法 np.median...==0) R语言解法 which(df['col1'] %% 5==0) 92 数据计算 题目：计算第一列数字前一个与后一个的差值 难度：⭐⭐ Python解法 df['col1'].diff().tolist...题目：按行计算df的每一行均值 难度：⭐⭐ Python解法 df[['col1','col2','col3']].mean(axis=1) R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算 题目
除了 gt 包，还有以下一些有用的表格相关 R 包： `kableExtra`[2] - 处理 HTML/LaTex 非常好。...image-20201011221935178 添加组别 我们可以通过传入一个分组 tibble 将一个表分成不同的组别： yield_data_wide %>% head() %>% group_by...% group_by(crop) %>% gt( rowname_col = "Country" ) %>% fmt_number( columns = 2:5, # 按位置指定列...2 # 降低浮点数位 ) %>% summary_rows( groups = TRUE, columns = vars(`2014`, `2015`, `2016`), # 按名字指定列...注意下面我们使用 locations 参数标记要修饰的表格列，而这里并不是指在数据中的位置（2:5），另外我们还可以使用 vars(name)（类似上面） 设定。
) arrange(test, Sepal.Length) #按照一列的顺序将所有数据框从小到大排序，列名不带引号， arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小 排序...可以用来进行分组，通过str_detect函数识别数据中的关键词，然后进行分组 samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","...list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) ##给数据添加一列分组列 ##最终生成作图过程中间的转换的数据框dat 图片 pdat = dat...%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), ##选择那几列的列名合成在一起组成新的一列 names_to = "gene
查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据：按Ctrl+F打开查找窗口，输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“升序”或“降序”按钮。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...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。...以下是一些基础操作在R中的实现方式，以及一个实战案例。...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。
理解前提：熟知DataTable、DataView 求：更好方案 考虑这样一个场景： 某DataTable（下称dt）的B列是计算列（设置了Expression属性），是根据A列的数据计算而来，该dt被绑定到某个...DataGridView（下称dgv），A、B两列都要在dgv中显示，其中A列可编辑（ReadOnly=false）。...非得是焦点离开这一行（去到别的行，或者其它控件），计算列才会更新。——这段话信息量略大，不熟悉dgv提交机制的猿友可能得借助下面进一步的说明才能明白~老鸟请绕道。...当dgv绑定数据源后，它的每一行就对应了数据源中的一行（或叫一项），这就是我所谓的【源行】。...可以看到，计算列得到更新的关键有两处： dgv单元格的数据要提交到数据源相应单元格 源行结束编辑状态 按常规提交流程，必须使焦点离开单元格所在的行（只离开单元格都不行哦）才能达到目的，而我们的需求是，编辑的过程中就要实时更新
涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书 《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》 《R 实战》 其他推荐见...select 排序 arrange 行列增加/更新 基本的数学和比较逻辑运算符 + - * / > < == 偏移 dplyr:: lag lead 聚合 dplyr:: cumall cumany...count summarize 简单汇总 分组汇总 group_by, ungroup 汇总函数 合并 bind_rows bind_cols semi_join anti_join left_join...宽转长 pivot_longer, gather ?...基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、文档和《R 语言编程指南》 后几期主题 本期未讲述的内容？？？
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史，培养了一波又一波优秀的生信人才。前面提到R语言授课时的超纲练习题，已经分享过两位优秀学员的答案。...= 'GeneName'], # x是要进行分析的数据 + by = list(exp_new$GeneName), # by是进行运算的分组(list形式出现) +...包(思路与上述相近) exp_max3 % #合并探针的信息 inner_join(anno,by="ID") %>% #去掉多余信息,select支持按列名和列号同时选择...select(c(GeneName,2:7)) %>% #·增加一列，内容为每一行的平均数 mutate(rowMean =rowMeans(.[,-1])) %>% #把表达量的平均值按从大到小排序...基本语法 aggregate(x = any_data, by = group_list, FUN = any_function) # x: 进行运算的数据 # by: 进行运算的分组(以list形式)
全文并非是对数据整理的实操整理,主要整理在数据整理/清洗中常用的R包介绍 library(tidyr) library(dplyr) library(stringr) library(tibble) 1...1.3 按位置提取字符串 #提取x中第5和第9位的字符串 str_sub(x,5,9) 1.4 字符检测 str_detect(x2,"h") # 第一个参数为向量名，第二个是检测的关键词 str_starts..., new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test 2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1...ggplot2对行名并不友好，通常要使样本名转化为data.frame中的第一列，防止在后续代码运行过程中行名丢失 图片 图片 step2 把原来的行名转变为第一列 图片 step3 宽变长 ：test...() %>% #将行名转化为1列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #对data.frame新增一列分组信息 # 宽变长操作 pdat
在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...## x y z ## ## 1 1 3 5 ## 2 2 4 6 假如你想分别计算每行的均值...，变成了按行操作！...summarise(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2 × 1 ## m ## ## 1 3 ## 2 4 根据name这一列按照行计算均值
Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现
文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...产品的价格有很多不同的数值，一种常用的做法是将价格划分成不同的区间。例如下图所示的配置表。 现在对价格区间的键值进行反规范化，然后根据这个新的计算列建立一个物理关系。...在这个例子中，修复方法很简单：使用DISTINCT代替VALUES。一旦改用DISTINCT，就可以正常创建关系了。结果如下图所示。 正确设置关系后，可以按价格区间切片了。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析，包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...2 原因分析 让我们回顾一下计算列公式的简写版本（Sale表的PriceRangeKey列）： PriceRangeKey = CALCULATE ( VALUES( PriceRanges
数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法： 将符合目标的重复行全部删掉； 存在重复的行，根据需求保留一行 数据准备 使用...2）选择性删除 A：删除某一列存在重复的行 data2 <- data[!duplicated(data$ID_REF),] ? 删除了ID_REF列存在重复的行，搞定！...删除了ID_REF列和GSM74876列均重复的行，Done！ 择“优”录取 存在重复，但是不想完全删除，根据数据处理的目的保留一行。...表达量去重 芯片表达数据中，会存在一个基因多个探针的情况，此处选择在所有样本中表达量之和最大的探针。...library(tibble) data5 % #计算每个探针（行）的表达量均值 mutate(rowMean =rowMeans(.
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