excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
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。...保留其最大值如下即可： data3 <- aggregate( . ~ ID_REF,data=data, max) 2 dplyr函数 A : ID_REF重复行，保留其均值，同aggregate函数结果一致...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。
桑基图（Sankey diagram），是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。...载入R包，数据 本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示，大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。也可后台回复“R-桑基图”获得示例数据以及R代码。...#install.packages("ggalluvial") library(ggalluvial) library(ggplot2) library(dplyr) #读入LIHC临床数据 LIHC...绘制桑基图 1 宽数据示例 对临床数据进行简单的处理，得到后四个变量的频数，整理成宽数据：以下处理过程可参考数据处理|R-dplyr，数据处理|数据框重铸 #分组计算频数 LIHCData <-...函数即可转换 #to_lodes_form生成alluvium和stratum列，主分组位于key列中 LIHC_long <- to_lodes_form(data.frame(LIHCData),
arrange提供根据列数值对data frame数据框行排序的功能 orders the rows of a data frame by the values of selected columns....创建一个dataframe ,这里用的数据是R自带的 df<-mtcars image.png 对数据降序排列 df2<-dplyr::arrange(mtcars, cyl, disp) 使用dplyr...::arrange(mtcars, cyl, disp),默认是升序排序，并且该方法不会改变数据框列的排列，可以指定多个值进行排序，这里我们指定cyl和disp两个值 image.png 对数据降序排序...df3<-dplyr::arrange(mtcars, desc(disp)) image.png 如果有缺失值NA，会排在最后 对其中一个变量正序排序，对另一个变量降序排序 df4<-dplyr:
6 ; ---- 不定方程解个数 x 取值范围为 ( 0 ~ n ) 该情况下 值 与 多重集 的组 r- 组合数是等价的 ; 此时的多重集中每个元素的个数 是限定在 0 到 某个数 n...之间的 ; 这是是之前的多重集排列公式无法计算的情况 , 此处使用生成函数可以统计 多重集 的 r- 组合数 ; 以下三个值是等价的 : ① 不定方程 x_1 + x_2 + \cdots..., 指定某元素 a_i 的个数 ; ---- 不定方程解个数 x 取值范围为 自然数 ( 0 ~ ∞ ) 符合多重集组合公式计算情况 该情况下 值 与 多重集 的组 r- 组合数是等价的...; ③ 多重集问题在这里就不太适用了 , x 取值有可能是负数 ; 生成函数中 y 的幂从 i 到 j ; ---- 不定方程解个数 x 取值范围 ( 给定一个范围 并带系数 )...; ③ 多重集问题在这里就不太适用了 , x 取值有可能是负数 ; 注意不定方程带系数的情况下 , 生成函数中需要使用 y^{系数} 替代 y , 生成函数中 y^{系数} 的幂从
library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length))2.2 distinct()按照某一列去重复...}重点 ifelse函数ifelse(x,yes,no)x:逻辑值或者逻辑值向量yes:逻辑值为TRUE时的返回值no:逻辑值为FALSE时的返回值ifelse函数支持单个逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...m=list()m[[1]]=iris[1:50,]m[[2]]=iris[51:100,] #列表新建的另一种方式m0=list(iris[1:50,],iris[51:100,])identical...，按列拼接成为一个矩阵 do.call完成批量操作4 表达矩阵画箱线图4.1 表达矩阵的概念基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示其中矩阵的行代表某个基因在不同样本（不同处理，或时间点等）中的表达水平列表示某个样本中各个基因的表达水平...——applyapply(X,MARGIN,FUN…)X：数据框/矩阵名称MARGIN：取值=1表示行；取值=2表示列FUN：具体函数对X的每一行/每一列进行FUN这个函数test<- iris[1:6,1
Dplyr Count the observations count 函数用于统计数据框中各个组的频数，可以对指定变量进行计数，得到每个类别的观测数目，支持根据需要对结果进行排序。...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。...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
duplicated(x)] ## 1, 1 2,4, 5, 6 根据某一列删除数据框中重复值 # Remove duplicates based on Sepal.Width columns my_data...包删除数据框中的重复行 函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...根据所有列删除重复的行（完全一样的观测值）： my_data %>% distinct() 根据特定列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, .keep_all...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量...总结 根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素
(变量中的水平数减1)和残差的自由度(观察总数减1和自变量中的水平数减1)； Sum Sq列显示平方和(即组均值与总体均值之间的总变化)。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。...另一种方法：t-test仅仅适合2组比较，因此需要筛选data_ttest % dplyr::filter(D %in% c("B", "C")) #%>% #dplyr...，根据分布情况决定是否采样方差分析方法。
(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #默认根据这一列从小到大给整个数据框排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小distinct...elseif(一个逻辑值，不可以是多个逻辑值组成的向量){code1} else{code2}如果逻辑值是FALSE，就执行else里的codeifelse支持单个的逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...，根据逻辑值向量生成有两个取值的字符型向量ifelse() + str_detect()samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2...else2， ifelse（，，ifelse）在ifelse里加一个ifelse补充 case_when练习题1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x：load("deg.Rdata...对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)两个数据框的链接merge可以合并inner_join:交集都存在的取inner_join(test1,test2,by="name
其中结果变量 bwt 是新生儿的体重（单位：g），变量 low 是将 bwt 的取值以 2500g 为分点转换成的一个二分类变量。...下面的命令将数据框按照变量 bwt 的值从小到大进行排序后显示： arrange(birthwt, bwt) # 默认升序 在上面的输出中，第 6 行和第 7 行的变量 bwt 的值都是 1588，在这种情况下如果还想将数据框按照第二个变量排序...例如，下面的命令将数据框按照变量 bwt 的值从小到大排序，在 bwt 取值相等的情况下再按照第二个变量 age 的值从小到大排序。...使用 select( ) 选择列 函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。..., NA, wt), # 将变量wt中的0和大于99的值变成NA ht = ifelse(ht == 0 | ht > 300, NA, ht) # 将变量ht中的0和大于300的值变成
R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。 今天就介绍以下在数据清洗工作时，经常会遇到三个问题： `1....宽数据变成长数据（ggplot画图常用） 长数据变成宽数据 根据值生成重复列数据 ` 这些都是为数据画图，或者分析做准备工作。...，如上述例子中， 上海id=1的有2个，然后重复shanghai2次，5次，3次，形成新增一列。
分为两组子集，分别edges和vertices，edges中包含child和parent这两列 #数据整理： TEnet <- fortify(as.edgedf(theme_elements$edges...n() + 1)) #%>%是dplyr包中的管道函数,把左件的值发送给右件,并作为右件表达式函数的第一个参数 #mutate函数是添加新的列，将新增变量放在数据集的最后面 1....kamadakawai","fruchtermanreingold","circle", aes(fontsize = degree), directed = TRUE, #根据节点度调整节点字的大小...使用name2作为to节点列。...＃如果这是不正确的，则重写dat，以使前两列分别为from和to节点。 ＃分别通过from_id和name连接边缘和节点信息。 ＃仅绘制给定书中具有任何连接的字符。
=================== 这一篇主要介绍如何通过一个或多个列（即变量）的值对数据中的行进行重新排序。...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...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）...my_data %>% arrange(desc(Sepal.Length)) #根据Sepal.Length值排序（降序） arrange(my_data, -Sepal.Length) #根据Sepal.Length.../Sepal.Width值排序（升序） my_data %>% arrange(Sepal.Length, Sepal.Width) 使用dplyr :: rename（）重命名列 将列Sepal.Length
，例如我们针对数据集当中的“room_type”这一列来进行处理 pd.factorize(df['room_type']) 结果返回的是元组形式的数据，由两部分组成，其中的第一部分是根据离散值映射完成后的数字...，另一部分则是具体的离散值数据。...: 3}，但是有时候离散值取值之间没有大小的意义，例如颜色：【红色、蓝色、黄色】等，而这个时候用上述的方法就不太合适了，我们会使用独热编码的方式来对离散值进行编码。...所谓独热编码，就是将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若某一个特征当中有N个不相同的取值，则我们就可以将该特征抽象成N中不同的状态。...，则会对其进行替换，替换成所设定范围中的上限与下限，例如下面的例子，我们针对数据集当中的“price”这一列进行极值的处理 df['price'] = df['price'].clip(100,140
当对数不为2而是其他大于2的整数r时，我们称信息熵为r-进制熵，记为 ，它与信息熵之间的转换公式为： 信息熵用以描述信源的不确定度， 概率越大，可能性越大，但是信息量越小，不确定性越小，熵越小。...定义如下：设 ， 是随机变量X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵为： 在信息理论中，相对熵等价于两个分布的信息熵（Shannon entropy）的差值。...X 1...Kpp1...pK 根据上面熵的定义，我们知道我们要做的其实就是： 概率相加为1这个条件肯定得是天然满足的，换成求最小值： 同样利用拉格朗日乘子法，我们令： 我们让L对 求导得：...3.2求解概率分布 那么我们最终要求解的就是： 其中 已知。利用拉格朗日乘子法，我们令： 其中 是一个常数， 是一个列向量， 也是一个列向量，它们都是Q维。...我们让L对 求导得： 于是我们就得到了 的具体值，也就是x的具体分布。剩余参数可以通过KKT条件来求，这里就不再叙述了，具体可以参考：SVM系列（一）：强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明
air.hole <- c(10,12.5,12.5,12.5，……) #产生向量，将(10,12.5,12.5,12.5，……)中的值赋予到air.hole length(air.hole) ?...x = xtabs(air.hole ~ chemical + repeats, data = a1) #xtabs（forula，data）根据一个公式和一个矩阵或数据框创建一个N维列联表； #波浪号...duplicated(a1$Species) #duplicated函数是一个可以用来解决向量或者数据框重复值的函数，它会返回一个TRUE或FALSE的向量，以标注该索引所对应的值是否是前面数据所重复的值...）；variable.name：为新列变量取名； value.name：对应值所在的变量名 ?..." = "Journal")) #merge 函数类似于 Excel 中的 Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列
在dplyr包的filter()函数中使用时，它可以用于筛选数据框中匹配给定集合中任一值的行。这行代码的作用如下： filter(test, ...): 在test数据框中筛选行。...z = c("A","B","C",'D'): 类似地，这部分代码创建了另一个名为z的列，包含四个字符值：'A'、'B'、'C'和'D'。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...内连接的特点是只包含两个数据框中键值匹配的行。如果 test1 中的某行在其 "x" 列中的值在 test2 的 "x" 列中没有对应值，则这行不会出现在结果中，反之亦然。...y = test2：表示要与test2数据框进行semi-join操作，即保留test1中与test2匹配的行。 by = 'x'：指定要根据哪个列进行匹配。在这里，使用列x来进行匹配。
最后再调用Rmisc包中的multiplot()函数将这四幅图合并在一个绘图区域，col=2代表排版时一行放置二列。所以合并之前请先下载和安装Rmisc包。...其中针对收入水平变量，我们通过dplyr包中的mutate()函数和forcats包中的fct_relevel()函数将数据集中的salary变量按照指定的低、中、高的顺序进行排列，因此在调用之前先安装和加载...因此基于这五个特征以及分类条件，便可以根据已有的员工特征，按照决策路径得到的叶子结点的值来预测其是否会离职。...2.模型建立 首先在R中安装和加载e1071包，然后利用e1071包中的svm( )函数，通过给定自变量与因变量，同时给出训练数据，并将参数type值设置为”C”以表示进行分类，由此建立起可用于处理二分类问题的支持向量机模型...其中参数gamma的取值为0.05263158，cost（成本）的取值为1。 3.初始模型评价 选用predict()函数，利用初始模型fit.svm对测试集进行预测。
MySQL内置的存储引擎对各种索引技术有不同的实现方式，包括：B-树，B+树，R-树以及散列类型。...尽管B+树支持B-树索引的所有特性，它们之间最显著的不同点在于B+树中底层数据是根据被提及的索引列进行排序的。B+树还通过叶子节点之间的附加引用来优化扫描性能。...（3）非叶子节点相当于是叶子节点的索引，叶子节点相当于数据层。 3.散列 散列表数据结构是一种很简单的概念，它将一种算法应用到给定值中以在底层数据存储系统中返回一个唯一的指针或位置。...另一个不同点在于非主码索引当前可以包含主键的值，并且可以不是索引必须有的部分。...根据B-树的不同深度，B-树索引在个别操作中的确可能比散列算法快。
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