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R语言入门之数据类型

向量(Vectors) (1)向量本质上是由各种元素(字符串、数字等)组成的一维数据结构 a <- c(1,2,5.3,6,-2,4) # 数值型向量 b <- c("one","two","three...nrow=r, ncol=c, byrow=FALSE,dimnames=list(char_vector_rownames, char_vector_colnames)) 这里byrow=TRUE指数据先按行排列...,byrow=FALSE 是指数据排列 (默认值). dimnames 可以给行和提供相应的标签。...数据(Data Frames) (1)数据和矩阵最大的不同是数据的不同可以有不同类型的元素,即可以有的是数值型,有的字符型等。...myframe[3:5] # 提取数据的第3,4,5 myframe[c("ID","Age")] # 提取列名为‘ID’和‘Age'的两数据 myframe$X1 # 提取变量名为’X1‘的那一

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R3数据结构和文件读取

数据类型包括3种,数字字符,逻辑,数据类型转换as(chat查询想要转换的东西对应的函数)#2向量生成4种,c,:,(rep重复,seq(取出坐标为偶数的基因名),rnorm一组符合正态分布的数字),...colnames(df1)[2] <- "CHANGE"#4.数据取子集1$一次只能取1,2坐标,名字(一次可以取多),逻辑df1$gene #删掉score,tab键取文件/文件## [...具体操作如下:假设有一个数据为df,要按照其中的column_name进行排序,可通过以下代码实现:df<-df[order(df$column_name), ]这会返回按照column_name升序排列数据...这会返回按照column_name降序排列数据。...#如果要把矩阵中的字符都转换成数字,需改成数据class(y) #字符矩阵,最后一字符,其余为数字字符## [1] "matrix" "array"z <- as.data.frame(y);z

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数据结构

Tips:1.R的代码都是带括号的,括号必须是英文的2.显示工作路径getwd()3.向量是由元素组成的,元素可以是数字或者字符串4.表格R语言中改名叫数据向量元素:数字或者字符串(用chr表示)等...,根据它可以区分两个词:标量:一个元素(数字或者字符串)组成的变量向量:多个元素(数字或者字符串)组成的变量(补充:一个向量是一排有序排列的元素,以后会用到把一个向量作为数据中的一的情况。...read_csv是以sep=“,”分隔符的数据的标准读取函数,默认可将,分割符转化为空格,其余原分割符转过来,不要求每必须数据对齐,不可有空项read_table则可以读取以sep=(", or ;...(X) #查看列名rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号,1.2.3.4...colnames(X)[1]<-"bioplanet"意思是修改X数据的第一名为bioplanet,有的公司返回数据...X[x,]#第x行- X[,y]#第y- X[y] #也是第y(不带,号单独数字仅代表列数)- X[a:b]#第a列到第b(a到b直接都导出)- X[c(a,b)]#第a和第b(仅限a和b

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R语言18讲(三)

一,自己输入数据 首先R中的数据类型我们来分个: 1.按照数据模式分类: 数值型,字符型,逻辑型....数值型:顾名思义就是数字,如1,2,3等 字符型:就是各种字母和汉字以及符号等,如"a","B","good","好"等 逻辑型:就是真或假,即 TURE....如图: 矩阵–就是我们操场上做体操,横竖排列.一个点一个数据.我们用matrix(向量数据, 行数, 数 )创建....数据–就像我们的表格,第一行就是每一的名字,我们称之为字段,或者变量名.那么对应每下面的数据就叫做记录或 者观测.用data.frame( 字段1,字段2,…. )创建 列表–与数据类似...补充:数据的意外一种创建方式,就像我们EXCEL做表格里一样,直接自己填写每一格的数据,输入代码后,会出现一个弹出窗口是一个空表格,我们便可以直接在表格里填写数据,非常方便,代码和效果如下: 二.从其他数据源导入数据

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R语言新神器visdat包(一行代码看穿整个数据集)

这是一个非常简单,功能却非常强大的包 介绍 (1)visdat的目的是 vis_dat通过将数据中的变量显示为绘图,并使用vis_miss简要查看缺失的数据,帮助数据的可视化。...(2)visdat有6个功能函数: vis_dat()可视化一个数据,显示的类别,并显示缺少的数据。 vis_miss()只显示缺失的数据,并允许对缺失进行聚并重新排列。...通过图片的输出结果我们可以看出, Ozone; Solar.R;Temp ;Month Day这几列为数字型,而Wind这一为整数型。...通过设置sort_miss = TRUE,也可以缺失最多的排列: vis_miss(airquality, sort_miss = TRUE) ?...如果尝试不同时比较两个数据的差异,则会出现一个错误: chickwts_diff_2 <- chickwts chickwts_diff_2$new_col <- chickwts_diff_2$

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总结了67个pandas函数,完美解决数据处理,拿来即用!

导⼊数据 导出数据 查看数据 数据选取 数据处理 数据分组和排序 数据合并 # 使用之前,需要导入pandas库 import pandas as pd 导⼊数据 这里我为大家总结7个常见用法。...'] # 索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第⼀⾏ df.iloc[0,0] # 返回第⼀的第⼀个元素 df.loc[0,:] # 返回第⼀⾏(索引为默认的数字时,⽤法同df.iloc...),但需要注意的是loc是索引,iloc参数只接受数字参数 df.ix[[:5],["col1","col2"]] # 返回字段为col1和col2的前5条数据,可以理解为loc和 iloc的结合体...,ascending=False) # 按照col1降序排列数据 df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) # 先按col1升序排列,后...col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回⼀个col进⾏分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回⼀个进⾏分组的Groupby对象

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Excel 常用的九十九个技巧 Office 自学教程快速掌握办公技巧

24、输入身份证号或以 0 开头的字符数字串选择单元格区域后,单击鼠标右键选择【设置单元格格式】在对话中选择【数字】选项卡,再点击分类下属的【文本】-【确定】,设置完成后直接输入身份证号或以 0 开头的字符数字串就可以了...29、日期双位显示单元格数据区域内日期需要双位显示如 2020/01/01 时,可直接选中表内数据【Ctrl】+数字【1】调出【设置单元格格式】对话,选择【数字】选项卡,点击【自定义】,设置类型为...41、单元格上标数字输入如平方米(m2)可以现在单元格内输入:m2 然后选中 2 组合键【Ctrl+1】打开单元格设置对话字体特殊效果中勾选【上标】。...77、单元格内插入可视化迷你图选中数据区域 - 点击右下角 - 迷你图 - 折线图。78、快速定义名称的方法选中需要定义的区域,名称中输入内容,回车键确认。...94、快速提取字符串中的数字单元格内手动输入目标值,接着下 Ctrl+E,Excel 会自动识别截取规则,批量截取数字

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如何从 0 到 1 实现一个支持排序、查找、分页的表格组件(React版)

我们每天有可能都在与数据列表打交道,比如列表的分页、查找列表(搜索查询)、按照指定的升序降序排列这些需求,你可能再尝试使用 react-table or Ant Design table 这样的组件完成这些需求...同时表头旁边有上下箭头操作可以按照具体的某进行升序和降序排列,最后列表的最下方有个分页组件,我们可以进行分页的操作。...开始之前,我们来总结下项目的需求: 支持列表的分页 支持字符串、布尔值、数字及日期的升序和倒序排列 支持字符串、布尔值、数字和日期的数据查询 本案例不会借助其他的第三方组库(除了基础的React),我们从...(⬆️) 降序排列(⬇️) 重置排序或不排序(↕️) 以下表格,是针对不同类型的数据的升序和降序排列的总结,方便大家理解: Untitled 本示例只展示了按照单列的逻辑进行升序或降序,只要单击任意一的排序...接下来你可以这样继续改进它: 将查找布尔类型的输入更改为下拉 将查找日期类型的输入更改日期选择类型的输入 实现年龄、日期的范围搜索 尝试找到本案例存在的未知BUG 尝试用 Vue 框架改写本案例

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7道题,测测你的职场技能

“设置单元格格式”对话中,我们可以看到文本的数字格式代码为@。 既然@代表一个文本占位符,那么,如果想文本重复显示,是不是重复@就能实现呢?...(4)@代表的是文本占位符,而数字占位符,是用0来表示的。所以,当输入类似“56”,却想显示为“0056”的时候,可以“设置单元格格式”对话中,把数字格式代码修改为“0000”即可。...单击左表任意一单元格,Ctrl+A,全选整个单元格区域;然后,快捷键F5,弹出【定位】对话; 点击左下角的“定位条件”按钮,弹出的【定位条件】窗格中,可以对自己要进行定位的条件进行选择。...输入所需要的数据,如案例中输入的是“未知”;输入结束时,Ctrl+Enter组合键确认输入,此时,就会在选定的所有空白单元格里批量输入了相同的内容。...选中籍贯,Ctrl+F 快捷键打开【查找和替换】对话“查找内容”里输入“*北*”,“替换为”对话里输入“练习”,再点击【全部替换】。

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R语言的数据结构与转换

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 大多数情况下,结构化的数据是一个由很多行和很多组成的数据集。 R 中,这种数据集被称为数据。...在学习数据之前,我们先来认识一些用于存储数据数据结构:向量、因子、矩阵、数组和列表。 1.1 向量 向量(vector)是用于存储数值型、字符型、逻辑型数据的一维数组。...所以进行数据分析之前,经常需要将它们用函数 factor( ) 转换为因子。 # 先定义了一个变量 sex 表示性别,假设其取值 1 表示男性,2 表示女性。...与矩阵不同的是,数据里不同的可以是不同模式(数值型、字符型等)的数据数据可以通过函数 data.frame( ) 创建。...,要显示或使用数据的某一变量(),可以使用 $ 符号加上变量名。

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R语言数据结构DAY5-Gaozsi

向量和数据变量分为:1.标量(一个元素)如1,一个数字"huahua",字符使用时必须要加引号2.向量(多个元素有序排列)如c(1,2,3),依次排列的三个数字c("huahua","doudou...read.table#查看命令帮助变量赋值可以是数值,字符串,数据等。...:4]#第2到4个元素x[-(2:4)]#除了第2-4个元素x[c(1,5)] #第1个和第5个元素x[x==10]x[x<0]x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c(1,2,5)中的元素数据...colnames(a)rownames(a)dim(a)#数据的导出write.table(a,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F)#分隔符改为逗号,字符串不加双引号(...[x,]#第x行a[,y]#第ya[y] #也是第ya[a:b]#第a列到第ba[c(a,b)]#第a和第ba$列名#也可以提取(支持Tab自动补全)#提取某两做散点图plot(iris$

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数据类型与向量20230130

=5 T3)& and的意思,并列的条件都要满足 4==5 & 2>1 F4)| or的意思,满足其中一项. 4==5|2>1 T三、数据结构1)向量:基本构成,一个向量只属于一个类型2)数据...:格式类似于表格,但每一数据类型相同3)矩阵:matrix()eg:>matrix(1:15,3,5) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 4 7...matrix(c("d1","d2","d3",2,4,6),2,3,byrow = T) [,1] [,2] [,3][1,] "d1" "d2" "d3"[2,] "2" "4" "6"#注意数字排列顺序...,byrow=T可以先按行顺序排列,默认是4)列表四、小技巧——解决脚本乱码file——reopen with encoding——UTF-8——ok五、向量的生成1)合集: c() 可以包含数值型...,字符型和逻辑型2)连续数字:使用 ":",1:20是1到20的连续数字3)重复:rep(对象,times=重复次数)4)规律数列:seq(from= ,to= , by=) 5)随机数:rnorm(n

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据结构处理精讲

因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据结构的快捷处理。...;而data.table 会将非数字转化为字符 data.table数据也可使用dplyr包的管道,这里不作阐述。...,skip="string",那么会从包含该字符的行开始读; select,需要保留的列名或者号,不要其它的; drop,需要取掉的列名或者号,要其它的; colClasses,字符矢量,用于罕见的覆盖而不是常规使用...showProgress,工作台显示进程,当用file==""时,自动忽略此参数 verbose,是否交互和报告时间 data.table数据结构处理语法 data.table[ i , j ,...by]    i 决定显示的行,可以是整型,可以是字符,可以是表达式,j 是对数据进行求值,决定显示的,by对数据进行指定分组,除了by ,也可以添加其它的一系列参数: keyby,with,nomatch

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工作中必会的57个Excel小技巧

三、单元格显示 1、隐藏0值 文件 -选项 -高级 -去掉“具有零值.....”勾选 2、隐藏单元格内所有值 ctrl+1打开单元格设置窗口 -数字 -自定义 -右边文中输入三个分号;;; 3、隐藏编辑栏...、灰色表格线、标和行号 视图 -显示 -去掉各项的勾选 四、单元格选取 1 、选取当前表格 ctrl+a全选当前数据区域 2 、选取表格中的值/公式 ctrl+g打开定位窗口 -定位条件 -值/公式...7、输入身份证号或以0开始的数字 把单元格格式设置成文本,然后再输入 8、快速删除空行 选取表中某 - ctrl+g定位 -定位条件 -空值 -删除整行 9、快速插入空行 表右侧输入序号1,2,3....10、快速合并多行数据 插入批注 -选取多数据复制 -粘贴到批注中,然后再从批注中复制粘至单元格区域中即可。...审阅 -允许用户编辑区域 15、用excel进行汉英互译 审阅 -翻释 16、不复制隐藏的行 选取区域 - ctrl+g定位 -定位条件 -可见单元格 -复制 -粘贴 17、单元格强制换行 需要换行字符

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Excel表格中最经典的36个小技巧,全在这儿了

1、单元格内强制换行 单元格中某个字符alt+回车键,即可强制把光标换到下一行中。...技巧6、快速输入对号√ excel中输入符号最快的方式就是利用 alt+数字 的方式,比如输入√,你可以: alt不松,然后小键盘的数字键: 41420 技巧7、万元显示 一个空单元格输入10000...排列方式 ? 重排后效果 ? 技巧20:同时修改多个工作表 shift或ctrl键选取多个工作表,然后一个表中输入内容或修改格式,所有选中的表都会同步输入或修改。这样就不必逐个表修改了。...步骤2:来源输入里我们需要设置下拉菜单里要显示的内容,有两种设置方法。 1 直接输入法。来源后的里输入用“,”(英文逗号)连接的字符串:张一,吴汉青,刘能,将文胜,李大民 ?...如果销售员单元格B4:B8区域里,“来源”后输入或点最后的折叠按钮选这个区域。如下图所示。 ? 进行如上设置后,我们就可以销售员一看到下拉菜单了。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (137)-- 算法导论11.3 3题

假设 y' 是一个基数 2 p 表示的字符串,那么它可以被表示为一系列的数字,每个数字都是 2 p 的倍数。...由于 y' 可以被置换排列为 x 和 y,那么 x 和 y 中的每个字符也可以被表示为一系列的数字,每个数字都是 2 p 的倍数。...在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 360智脑: 首先,需要理解除法散函数的基本原理。除法散中,我们将每个字符映射到一个特定的数字,然后将整个字符串映射到这个数组中。...这与我们之前的假设矛盾。 这个特性函数中并不希望出现,因为它可能导致两个不同的字符串具有相同的散值,从而降低了散函数的准确性和可靠性。...因此,我们需要确保散函数不会导致这种情况的发生,以确保数据的安全性。

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GEO数据挖掘-基于芯片

根据交集重新排序表达矩阵和临床信息数据:exp = exp[, s]重新排列表达矩阵 exp 的,使其顺序与交集 s 中的样本顺序一致。...pd = pd[s, ]重新排列临床信息数据 pd 的行,使其顺序与交集 s 中的样本顺序一致。这样做的目的是确保在后续分析中,每个样本的表达数据和临床信息能够正确对应。...# 注意:最终的数据ids只能有两,第一列名是probe_id,第二列名是symbol,且都是字符型,否则后面代码要报错咯。...ids:要处理的数据。symbol:指定根据哪一进行去重(这里是 symbol )。.keep_all = TRUE:表示去重时,保留所有数据。...scale = "row"`:行标准化数据,使得每个基因的表达值同一范围内进行比较。

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Excel排序和行排序

文章背景:Excel二维表中记录着多行多数据,有时需要按行或排序,使数据更加清晰、易读。下面分别对排序和行排序进行介绍。...排序 视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bf2kyaamaaazaab47jfqnpvavwdazlaabqa.f10002.mp4?...对于商品编号一,存在文本型数字,因此,排序时会出现排序提醒。 将任意类似数字的内容排序 所有类似数字的文本会以数字大小排序。...分别将数字和以文本形式存储的的数字排序 首先排序的是数字,其次排序的是数字和字母混合的文本。...进行行排序时,数据区域不包括AExcel中,没有行标题的概念。因此,排序前如果中A的话,A也将参与排列,会排到12月份之后,而这不是我们想要的结果。

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Python数据分析—数据排序

本文目录 总结sort_values函数的用法 年龄对行进行升序排列 年龄对行进行降序排列 年龄升序身高降序排列数据进行排序 注意:本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立...2 年龄对行进行升序排列 若想年龄升序排列数据,可在python中输入如下语句: date_frame.sort_values(by = ['age']) 得到结果如下: ?...3 年龄对行进行降序排列 若想年龄降序排列数据,可在python中输入如下语句: date_frame.sort_values(by = ['age'], ascending = False...4 年龄升序身高降序排列数据 若想年龄升序身高降序排列数据,可在python中输入如下语句: date_frame.sort_values(by = ['age','height'], ascending...至此,python中对数据进行排序操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对数据进行别的操作 ? 。

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