按位置dplyr仅对特定行执行RowSums - 腾讯云开发者社区

rbind()按照横向的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起 rbind/cbind对数据合并的要求比较严格：合并的变量名必须一致；数据等长；指标顺序必须一致。...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...)) subset(airquality, Day == 1, select = -Temp) subset(airquality, select = Ozone:Wind) 三、数据纵横加总 R使用rowSums...函数对行求和，使用colSums函数对列求和。...2、dplyr包 dplyr::bind_rows() mpg cyl hp drat wt qsec vs am gear carb disp (dbl

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dplyr中的行操作

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。...简介 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) “rowwise()和group_by()很像，本身不做任何操作，但是使用了rowwise之后，再和mutate()...int> ## 1 1 3 5 3.5 ## 2 2 4 6 3.5 使用rowwise()之后，神奇的事情发生了，变成了按行操作...13 23 33 43 ## 5 5 14 24 34 44 ## 6 6 15 25 35 45 接下来要进行按行操作了...0.384 112 ## 5 5 0.121 0.207 0.293 0.379 116 ## 6 6 0.125 0.208 0.292 0.375 120 可以和``rowSums

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pseudobulks单细胞差异基因分析

Pseudobulk 分析概念：● Pseudobulk分析将单细胞RNA测序数据中的细胞按特定的条件（如样本、群体、时间点等）聚合为“伪散装”样本，然后对这些聚合样本进行差异表达分析。...● FindMarkers/FindAllmarkers分析：适用于细胞异质性较高的研究，或希望深入探索特定细胞亚群差异的场景。...lapply(names(bs), function(x){...}): 对于每一个ID（即 names(bs) 的每一个元素），执行函数体内部的操作。...简单来说，它会告诉你每个 bs 列表中的样本ID在 phe 数据框中的位置。....]: 这里使用这些位置索引来从 phe 数据框中提取相应行的 tissue.type 列，最终得到的 group_list 是一个向量，包含了 bs 中样本ID对应的组织类型。

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「R」dplyr 列式计算

本文是第一篇，介绍的是「列式计算」，后续还会有一篇介绍按行处理数据。...原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...它使用 tidy 选择语法（像 select() 那样），因此你可以按照位置、名字和类型来选择变量。...across() 统一了 _if 和 _at 的语义让我们可以随心按照位置、名字和类型选择变量，甚至是随心所欲地组合它们，这在以前是不可能的。...rowAny rowSums(x) > 0 df %>% filter(rowAny(across(where(is.numeric), ~ .x > 0))) #> #

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提取特定基因细胞亚群后富集分析-细胞相互作用

genesets$gs_name) expr <- AverageExpression(sce, assays = "RNA", slot = "data")[[1]] expr rowSums...###突然想到一个事，可以不把sce合并进去，而是直接把注释完成的celltype2替换进去 #按道理来说跟在第一步直接注释没多大区别吧？...if (any(is.na(indices))) { warning("TNK_phe中某些'Treg'类型的行名在Treg_phe中没有找到对应的行名") } table(TNK_phe$celltype...if (any(is.na(indices))) { warning("All_phe中某些'TNK'类型的行名在TNK_phe中没有找到对应的行名") } table(All_phe$celltype...netAnalysis_computeCentrality(object.list[[i]]) } # 计算链接的总数，不包括对角线上的值 num.link rowSums

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

require(dplyr))install.packages("dplyr",update = F,ask = F) if(!...140","tony 152") str_split(y," ") str_split(y," ",simplify = T) #简化拆分结果，简化成返回矩阵而不是列表 3. str_sub() 按位置提取字符串子集...，如果为FALSE就不执行； -（3）如果要执行的代码只有一行可以不加大于号； -（4）实例：安装R包的满分操作——根据一个包是否已安装来决定要不要安装这个包； if(!...rm(list = ls()) test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean) apply(test, 1, sum) #等价于 colMeans(test) rowSums...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2.

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

TIDYVERSE Dplyr Arrange rows Dplyr Count the observations Dplyr Distinct keep unique rows Dplyr Join...two tables Dplyr Join with one varibale Dplyr Mutate create, modify, and delete columns Dplyr Rename...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...Dplyr Filter keep rows that match a condition filter 函数用于根据条件筛选数据行，能够仅保留满足条件的观测，支持根据指定的条件表达式对数据框进行灵活的行筛选操作

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学习R包

本次以dplyr为例安装和加载R包镜像设置运行这两行代码options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options...安装R包安装命令：install.packages()或者BiocManager::install()具体使用哪一个命令取决于要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor，可以谷歌必应搜到存放位置...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...，包括大小写按列名筛选filter()筛选行arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc...两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)同时执行三件事（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）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

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

t <- c (1,2,2,5,7,9,6) which.max (t) #向量t中的最大值所在位置 >6 which.min(t) which(t==7)# 元素7所在位置 which(t>5) t...[which (t>5)]#返回具体值 3.1.4 将向量x赋予维度 x<-1:20 dim(x)行5列，按列填充 #矩阵 x<-1:20 dim(x)按列填充，遵循循环补齐原则 m 按行填充 4.2 给矩阵补充行名和列名 m <- matrix(x,nrow = 4,ncol = 5,...第1列 m[-1,2] m["R1","C1"] 4.4 矩阵的运算 m+1#矩阵m中每一个元素都加1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans...个数来计算 colSums(is.na(sleep))#计算每一列缺失值数目 rowSums(is.na(sleep)) c <- c(NA,1:20,NA,NA) d <- na.omit(c)#将NA

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跟小洁老师学习GEO的第二天

mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") cran_packages <- c('tidyr', 'tibble', 'dplyr...hgu133plus2.db) ls("package:hgu133plus2.db") ids <- toTable(hgu133plus2SYMBOL) head(ids) 方法2 读取GPL网页的表格文件，按列取子集...show_colnames =F, show_rownames = F, annotation_col=annotation_col ) # 按行标准化...library(dplyr) deg <- mutate(deg,probe_id=rownames(deg)) 2.加上探针注释 ids = ids[!...step2output.Rdata") #1.保留最大值 exp2 = exp[ids$probe_id,] identical(ids$probe_id,rownames(exp2)) ids = ids[order(rowSums

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

mydata[carrier %in% c("AA","AS"),] 支持在行索引位置使用%in% 函数。...列索引的位置不仅支持列名索引，可以直接支持内建函数操作。 mydata[,.(flight/1000,carrier,tailnum)] 支持直接在列索引位置新建列，赋值符号为:=。...以上语法加入了新的参数.SDcols和.SD,咋一看摸不着头脑，其实是在按照carrier,origin,dest三个维度分组的基础上，对每个子块特定列进行均值运算。...这里的执行逻辑是这样的： by=....本篇仅对data.table的基础常用函数做一个整理，如果想要学习期更为灵活高阶的用法，还请异步官方文档。左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

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「R」dplyr 行式计算

「原文来自：dplyr 文档」上一篇：「R」dplyr 列式计算通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。...这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。本文将讨论 3 种常见的使用案例：按行聚合（例如，计算 x, y, z 的均值）。...It doesn’t have to be you. — Jenny Bryan❞ 载入包 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) 创建行式操作需要一个特殊的分组类型...按行汇总统计 dplyr::summarise() 让一列多行的统计汇总变得非常简单，当它与 rowwise() 结合时，它也可以简便地操作汇总一行多列。...模拟我认为这是执行模拟的一种特别优雅的方式，因为它允许您存储模拟值以及生成它们的参数。

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玩转数据处理120题｜Pandas&R

Python解法 rowsums = df[['salary','new']].apply(np.sum, axis=1) res = df.iloc[np.where(rowsums > 60000)...列名："简称", 第[327, 328]行位置有缺失值列名："日期", 第[327, 328]行位置有缺失值列名："前收盘价(元)", 第[327, 328]行位置有缺失值列名："开盘价(元)"..., 第[327, 328]行位置有缺失值列名："最高价(元)", 第[327, 328]行位置有缺失值列名："最低价(元)", 第[327, 328]行位置有缺失值列名："收盘价(元)", 第[327..., 328]行位置有缺失值 ...................sign(df$col1 - lag(df$col1)) which(res - lag(res) == -2) - 1 # # [1] 3 5 7 12 14 17 19 96 数据计算题目：按行计算

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DAY06-R包学习

")library(dplyr)dplyr五个基础函数1.mutate()，新增列test 行，第 51-52 行和第 101-102 行的所有列，你需要使用逗号 , 在子集选择中明确区分行和列。...iris[c(1:2, 51:52, 101:102)]逗号尝试选择特定的行，但是语法实际指向了列，因为没有指定列的选择mutate(test,new = Sepal.Length*Sepal.Width...)按列筛选（1）按行号筛选select(test,1) #test的第一行所有数据select(test,c(1,5)) # select(test,Sepal.Length)（2）按照列名筛选select..., Species %in% c("setosa","versicolor")) #筛选 Species 为 "setosa" 或 "versicolor" 的行4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序

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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

R语言︱数据集分组大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...包 #dplyr中基本函数 filter——数据筛选（筛选观测值，行） filter(Hdma_dat,pclass == 1) ###################################...lapply函数可以对每组数据都执行同样的算法。Split和lapply两者结合可以实现本案例。 2.由于分组后的数据可以复用，因此本算法比aggregate性能更高。...5、which定位函数功能：返回服从条件的观测所在位置（行数），有一定的排序功能在其中。...data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。

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DESeq2差异表达分析

在鉴定了scRNA-seq簇的细胞类型之后，我们通常希望在特定细胞类型内的条件之间执行差异表达分析。虽然Seurat中存在执行此分析的函数，但这些分析的p值通常会被夸大，因为每个细胞都被视为样本。...注意：不要对这个数据集运行 head() ，因为它仍然会显示数千列，所以我们只查看了前六行和前六列。接下来，我们可以了解一下每个细胞的元数据。...我们将使用此信息来执行感兴趣的任何特定细胞类型的条件之间的差异表达分析。获取样本中细胞间聚合的必要指标首先，我们需要确定数据集中存在的群集数量和群集名称。...dim(sce) ## Remove lowly expressed genes which have less than 10 cells with any counts sce rowSums...我们需要做以下几个步骤：按细胞类型拆分数据变换矩阵，使基因成为行名，样本成为列名我们将按细胞类型划分数据；但是，并非所有样本都包含每种细胞类型的细胞。

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R语言第二章数据处理④数据框排序和重命名目录

目录 R语言第二章数据处理①选择列 R语言第二章数据处理②选择行 R语言第二章数据处理③删除重复数据 R语言第二章数据处理④数据框排序和重命名 =============================...您将学习如何轻松地：使用R函数arrange（）[dplyr包]按升序（从低到高）进行排序使用arrange（）结合函数desc（）[dplyr package]以降序（从高到低）对行进行排序 library...函数arrange（）可用于通过一个或多个变量对行重新排序（或排序）。...按Sepal.Length按升序重新排序行 #根据Sepal.Length值排序（升序） my_data %>% arrange(Sepal.Length) #根据Sepal.Length值排序（降序）...Sepal.Length"] <- "sepal_length" names(my_data)[names(my_data) == "Sepal.Width"] <- "sepal_width" my_data 根据列位置重命名

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R语言入门（一）之数据处理

a1.1 = a1[a1$chemical=="H2O", ] #形象的说：a1就是打开a1这个文件，a1$chemical就是定位到chemiacal==“H2O”这个位置;","就是显示显示所有符合的行...#数据特定列的选择 a2.2[, c("Species", "Sepal.Length", "Sepal.Width")] a2.2[,c(5,1,2)] dplyr::select(a2.2, 5,..."Fruits","location"), variable.name = "store", value.name = "price" ) #id.vars:标识变量（依旧在列上，位置保持不变的变量...", stringsAsFactors = F) #指的是读入的数据中的字符串数据是否要变成属性数据，stringsAsFactors=FALSE就是不变成属性数据，按字符串读入。...header = T，true则excel第一行用于列名称，具体数据从第二行开始；false则第一行即为具体数据。 a1=microbiology ? a2=published_papers ?

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Day6-学习R包

R包是多个函数的集合，编码和样本数据的集合，或者通俗讲，R包相当于R的插件（有可能不准确）存放位置：名为”library“的目录下必要性：丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析需要R包以dplyr...")加载library(dplyr)指定数据test dplyr五个基础函数新增列，mutate(test, new = Sepal.Length...* Sepal.Width)按列筛选，select(test,c(1,5))或者select(test, Petal.Length, Petal.Width)筛选行，filter(test, Species...== "setosa")按某1列或某几列对整个表格进行排序，arrange(test, Sepal.Length)汇总，对数据进行汇总操作，summarise(test, mean(Sepal.Length...), sd(Sepal.Length))dplyr的两个技能管道操作，相当于linux的管道符｜count统计某列的unique值count(test,Species)dplyr处理关系数据内连取交集，

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翻译｜给数据科学家的10个提示和技巧Vol.1

2 R 2.1 利用dplyr包实现多个列上连接数据框 dplyr包允许我们在多个列上连接两个数据框。...只需在by中添加列，这些列称之为“键”，比如by = c("x1" = "x2"， "y1" = "y2") ，结果如下所示： library(dplyr) set.seed(5) df1 <- tibble...as.data.frame(matrix(sample(1:100,12),ncol=3)) df V1 V2 V3 1 66 41 19 2 57 85 3 3 79 94 38 4 75 71 58 我们可以按行获取每一行的最大值对应的列名...，如下所示: colnames(df)[max.col(df,ties.method="random")] [1] "V1" "V2" "V2" "V1" 2.5 生成随机日期可以使用均匀分布从特定范围的.../usr/bin/python3 在许多.py文件中，脚本顶部可能出现shebang行。它的作用是设置解释器的位置。通过在脚本顶部添加#!

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