文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

【R语言】根据映射关系来替换数据框中的内容

前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...假设我们手上有这个一个转录本ID和基因名字之间的对应关系，第一列是转录本ID，第二列是基因名字 然后我们手上还有一个这样的bed文件，里面是对应的5个基因的CDs区域在基因组上的坐标信息。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

4K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    30 个小例子帮你快速掌握Pandas

    这些方法根据索引或标签选择行和列。 loc：带标签选择 iloc：用索引选择 先创建20个随机indices。...DataFrame现在没有任何缺失值。 df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。...Balance hist 11.用isin描述条件 条件可能有几个值。在这种情况下，最好使用isin方法，而不是单独写入值。 我们只传递期望值的列表。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。

    10.8K10

    Python3分析CSV数据

    需要在逗号前设定行筛选条件，在逗号后设定列筛选条件。 例如，loc函数的条件设置为：Supplier Name列中姓名包含 Z，或者Cost列中的值大于600.0，并且需要所有的列。...，提供iloc函数根据行索引选取一个单独行作为列索引，提供reindex函数为数据框重新生成索引。...基本过程就是将每个输入文件读取到pandas数据框中，将所有数据框追加到一个数据框列表，然后使用concat 函数将所有数据框连接成一个数据框。...Python 的另一个内置模块NumPy 也提供了若干函数来垂直或平行连接数据。通常是将NumPy 导入为np。...，然后使用数据框函数将此对象转换为DataFrame，以便可以使用这两个函数计算列的总计和均值。

    6.7K10

    从小白到大师，这里有一份Pandas入门指南

    内存优化 在处理数据之前，了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用： 了解数据框使用的类型； 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...这种分类类型允许用索引替换重复值，还可以把实际值存在其他位置。教科书中的例子是国家。和多次存储相同的字符串「瑞士」或「波兰」比起来，为什么不简单地用 0 和 1 替换它们，并存储在字典中呢？...在得到的数据框中，「年龄」列是索引。 除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外，分解这条链。第一步是对年龄组分组。...norm_df() 将一个 DataFrame 和用 MinMaxScaling 扩展列的列表当做输入。

    1.7K30

    从小白到大师，这里有一份Pandas入门指南

    内存优化 在处理数据之前，了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用： 了解数据框使用的类型； 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...这种分类类型允许用索引替换重复值，还可以把实际值存在其他位置。教科书中的例子是国家。和多次存储相同的字符串「瑞士」或「波兰」比起来，为什么不简单地用 0 和 1 替换它们，并存储在字典中呢？...在得到的数据框中，「年龄」列是索引。 除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外，分解这条链。第一步是对年龄组分组。...norm_df() 将一个 DataFrame 和用 MinMaxScaling 扩展列的列表当做输入。

    1.7K30

    从小白到大师，这里有一份Pandas入门指南

    内存优化 在处理数据之前，了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用： 了解数据框使用的类型； 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...这种分类类型允许用索引替换重复值，还可以把实际值存在其他位置。教科书中的例子是国家。和多次存储相同的字符串「瑞士」或「波兰」比起来，为什么不简单地用 0 和 1 替换它们，并存储在字典中呢？...在得到的数据框中，「年龄」列是索引。 除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外，分解这条链。第一步是对年龄组分组。...norm_df() 将一个 DataFrame 和用 MinMaxScaling 扩展列的列表当做输入。

    1.8K11

    PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

    --- **获取Row元素的所有列名：** **选择一列或多列：select** **重载的select方法：** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4...--- 一种方式通过functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据---...( "id") + 1 ).show( false) 会同时显示id列 + id + 1列 还可以用where按条件选择 jdbcDF .where("id = 1 or c1 = 'b'" ).show...— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列，返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark

    30.5K10

    Python中Pandas库的相关操作

    它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。 2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...7.数据排序和排名：Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能，可以按照指定的列或条件对数据进行排序，并为每个元素分配排名。...# 检测缺失数据 df.isnull() # 删除包含缺失数据的行 df.dropna() # 替换缺失数据 df.fillna(value) 数据聚合和分组 # 对列进行求和 df['Age']...pd.concat([df1, df2], axis=1) # 按照行进行合并 pd.concat([df1, df2], axis=0) # 根据列进行连接 pd.merge(df1, df2,

    31130

    手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

    Medium上一位博主就分享了他一步步用Python替换掉十年前的“老情人”Excel的过程，一起来学习一下吧！ ?...使用index_col参数可以操作数据框中的索引列，如果将值0设置为none，它将使用第一列作为index。 ?...2、查看特定列的数据 ? 3、查看所有列的名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame的数据属性总结： ? 5、返回到DataFrame ? 6、查看DataFrame中的数据类型 ?...7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ?...简单的数据透视表，显示SepalWidth的总和，行列中的SepalLength和列标签中的名称。 现在让我们试着复杂化一些： ? 用fill_value参数将空白替换为0： ?

    8.4K30

    （数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

    数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。...，默认不放回，即False weights：根据axis的方向来定义该方向上的各行或列的入样概率，长度需与对应行或列的数目相等，当权重之和不为0时，会自动映射为和为1 a = [i for i in range...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中，经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析，在SQL中我们可以使用Select语句来选择，而在pandas中，也有几种相类似的方法： 方法1： A =...还可以通过将多个条件用括号括起来并用逻辑符号连接以达到多条件筛选的目的： df[(df['B']>=5)&(df['address'] == '重庆')] ?...11.数据框的排序 df.sort_values()方法对数据框进行排序： 参数介绍： by：为接下来的排序指定一列数据作为排序依据，即其他列随着这列的排序而被动的移动 df#原数据框 ?

    14.3K51

    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...文件，数据分隔符是;DataFrame.from_dict DataFrame.from_items DataFrame.from_records从其他对象例如Series、Numpy数组、字典创建数据框...4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择，本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件，不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑，而是要用&和|实现。...“且”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“且”，用&表示In: print(data2[(data2['col2']=='a') & (data2['col3']==True)]) Out:...col1 col2 col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“或”，用|表示In: print

    4.9K20

    干货 | 男朋友老是说自己R语言很6，快来用这40道题目检测他

    上图为两个数据框，数据1和数据2。...A）一个两列三行的矩阵 B)一个三列两行的矩阵 C)一个两列三行的数据框 D)一个三列两行的数据框 答案：（D） 上述所有选项定义的都是杂乱数据，因此选项D是正确答案。...31 下列哪一命令可以把以下名为maverick的数据框转换为下方显示的数据框？...33 创建一个表示另一变量是否有缺失值的特征数据，有时对于预测模型来说非常有用。 下方数据框中的某一列有缺失值。...36 有时候，我们会遇到这样的情况，即一个数据集包含两列，而我们希望知道其中一列的哪些元素不存在于另一列中。这在R中使用setdiff命令很容易实现。

    2K40

    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame，但对于少量的值，通常将其指定为 Python 字典会很方便，其中键是列名，值是数据。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集，让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

    19.6K20

    生信技能树 R语言入门 第一周总结

    一、基本概念R语言中有三种数据类型，分别是数值型（numeric），字符型（character），逻辑型（logical）R语言中有四种主要的数据结构，分别是向量（vector），数据框（data.frame...，by.x和by.y两个形式参数定义根据哪一列进行合并。...如果是根据行名合并，可使用cbind函数。可参考我的dataframe练习：https://cloud.tencent.com/developer/article/2238411?...读，用write存；R.data用load读，用save存读取文件有两种方式：一种用tab，一种用路径；路径可以复制粘贴，如果是在上一级的另一个文件夹中可以用.....忘记c就是忘记创建向量直接写了元素；忘记引号就是把要写的字符直接打成了变量，而变量本身不存在，所以经常会报错；忘记逗号主要是在数据框取某些行或列，只写了行或列的条件，没写逗号表示出行或列，另外就是在创建数据框的不同列时忘记用逗号分隔

    1.1K90

    独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

    人们往往会在一些流行的数据分析语言中用到它，如Python、Scala、以及R。 那么，为什么每个人都经常用到它呢？让我们通过PySpark数据框教程来看看原因。...让我们用这些行来创建数据框对象： PySpark数据框实例1：国际足联世界杯数据集 这里我们采用了国际足联世界杯参赛者的数据集。...数据框结构 来看一下结构，亦即这个数据框对象的数据结构，我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息，包括每列的数据类型和其可为空值的限制条件。 3....这个方法会提供我们指定列的统计概要信息，如果没有指定列名，它会提供这个数据框对象的统计信息。 5. 查询多列 如果我们要从数据框中查询多个指定列，我们可以用select方法。 6....查询不重复的多列组合 7. 过滤数据 为了过滤数据，根据指定的条件，我们使用filter命令。 这里我们的条件是Match ID等于1096，同时我们还要计算有多少记录或行被筛选出来。 8.

    6K10
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券