pd.NA就是为了统一而存在的。pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。...如果不对缺失值处理，那么缺失值会按照什么逻辑进行计算呢？...下面我们一起看一下各种运算下缺失值的参与逻辑。...，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。
1、查看列 包括以下三种主要方法： 使用点符号：例如data.column_name 使用方括号和列名称：数据[“COLUMN_NAME”] 使用数字索引和iloc选择器：data.loc [：，'column_number...注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ? 6、筛选多种数值 ? 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 ? 11、在Excel中复制自定义的筛选器 ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...默认方法； outer——当左侧或右侧DataFrame中存在匹配时，返回所有记录。 ? 以上可能不是解释这个概念的最好例子，但原理是一样的。
=字符型；数值型+逻辑型=数值型（TRUE=1，FALSE=0，NULL=空，NA=NA）；转换原则：尽可能保留内容。...*数据类型的判断和转换is族函数，判断，返回值为TRUE或FALSEis.numeric(4) - TRUEis.character(a) - FALSEis.logical()格式和内容都很重要as族函数实现数据类型之间的转换...as.numeric/logical/character()：将数据转换为数字/逻辑/字符型*多个数据如何组织？...，数字+字母报错；“_”“.”可用，“ ”“-”为特殊字符，不被允许；不可用中文做变量名称两句或多句代码写在同一行使用“;”(2) 简单数值计算：x+1/log(x)/sqrt(x)(3) 比较运算，生成逻辑值向量...（取子集）x 逻辑值筛选#按位置筛选：x4 11x2:4 9 10 11xc(
sum(res$padj na.rm=TRUE) ## [1] 1069 结果函数提供了多种参数，用于定制生成的结果表格。你可以通过查询?results 来获取这些参数的详细信息。...需要注意的是，结果函数会自动根据每个基因的标准化计数均值进行独立筛选，以优化在给定的假发现率（FDR）阈值，即 α 下，拥有调整后 p 值低于该阈值的基因数量。独立筛选的更多细节将在后文讨论。...默认情况下，参数 α 被设定为 0.1。如果调整后的 p 值阈值不是 0.1，那么应该将 α 设置为那个特定的值。...你可以通过基因名称或数字索引来选择要绘制的基因。...plotCounts(dds, gene=which.min(res$padj), intgroup="condition") 对于自定义绘图，参数 returnData 指定该函数应仅返回用于使用
查看空值 Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。 ...这里不包含对数据间的逻辑验证。 处理空值(删除或填充) 我们在创建数据表的时候在 price 字段中故意设置了几个 NA 值。...对于空值的处理方式有很多种，可以直接删除包含空值的数据，也可以对空值进行填充，比如用 0 填充或者用均值填充。还可以根据不同字段的逻辑对空值进行推算。 ...1#使用数字 0 填充数据表中空值 2df.fillna(value=0) 我们选择填充的方式来处理空值，使用 price 列的均值来填充 NA 字段，同样使用 fillna 函数，在要填充的数值中使用...mean 函数先计算 price 列当前的均值，然后使用这个均值对 NA 进行填 充。
2.2变量的定义 R 语言的有效的变量名称由字母，数字以及点号 . 或下划线 _ 组成。 变量名称以字母或点开头。 ...用'demo()'来看一些示范程序，用'help()'来阅读在线帮助文件，或 用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件。 用'q()'退出R....逻辑非运算符，返回向量每个元素相反的逻辑值，如果元素为TRUE则返回FALSE，如果元素为FALSE则返回TRUE && 逻辑与运算符，只对两个向量对一个元素进行判断，如果两个元素都为TRUE，结果为TRUE...，否则为FALSE || 逻辑或运算符，只对两个向量，对第一个元素进行判断，如果两个元素中一个为TRUE，则结果为TRUE，如果都为FALSE则返回FALSE > v = c(3,1,TRUE,2+3i...4的话round函数 5、数据类型（数字、逻辑、文本） 数字常量：一般型、科学计数法 逻辑类型：常量值只有 TRUE和FALSE 区分大小写。
比如选择满足特定条件的行，使用[]符号，第一个参数提供一个逻辑向量，第二个参数留空。 本文大部分的代码都是基于一组产品的虚拟数据。我们先将数据载入，然后学习怎么用不同的方法操作数据。 if(!...#> 3 M02 6 5 yes #> 4 M04 6 6 yes 另外，函数complete.cases()可以返回逻辑向量...例如根据type列计算quality列的均值： mean_quality1 = tapply(product_full$quality, list(product_full...，而不是简单的数值向量，因此可以方便地计算多组操作。...例如计算每一对type和class组合的quality均值： mean_quality2 = tapply(product_full$quality, list
从“表格”看数据类型 数据类型： 数值型（1.3；2）、 字符型（“1”；‘2’；‘n；’可以是单引号或双引号，但前后必须一致）、 逻辑型（TRUE,T；FALSE,F；NA(数据可能存在但找不到，不知道...=”判断两个数值是否不相等 逻辑运算 多个逻辑条件链接 与"&"、或"|"（可以连接多个数据而并非两个） 非! !...(4>5) TRUE 数据类型的判断和转换 is族函数，判断，返回值为TRUE或FALSE as族函数实现数据类型之间的转换 多个数据如何组织 数据结构 向量 数据框 矩阵 列表 1.数据框约等于“表格...() (3)比较运算，生成逻辑值向量 x>3 x==3 (4)初级统计 max(x) #最大值 min(x) #最小值 mean(x) #均值 median(x) #中位数 var(x) #方差 sd(...(取子集) [] (中括号）：将TRYE对应的值挑选出来，FALSE丢弃 (1)根据逻辑值筛选 中括号外面是谁(x)代表对谁(x)取TURE值 (2)根据位置筛选 2.5 如何修改向量中的某个/某些元素
识别缺失值 在 R 中，缺失值用 NA 表示，是“Not Available”的缩写。函数 is.na( ) 可以用于识别缺失值，其返回结果是逻辑值 TRUE 或 FALSE。...例如： mean(height) # NA> 想要得到所有可参与计算的元素的平均值，应该先将 NA 从向量中移除。...mean(na.omit(height)) 注意，这里 na.omit( ) 是一个独立的函数，它能忽略输入对象中的缺失值，而 na.rm 只是计算描述性统计量的函数里的一个内部参数。...此外，函数 complete.cases( ) 可以用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行，它的返回值是 TRUE 或 FALSE。...先计算均值： Sepal.Length.Mean na.rm = TRUE) Sepal.Length.Mean # 5.78695652173913
R语言不用事先声明对象或变量，对象在赋值时同步创建。对象或变量名以字母开头，可由字母、数字、“.”、“_”组成。...（这个参数必须是函数具有的），而使用“不是参数存在。...mean()返回对象元素的均值var()返回对象元素的方差sd()返回对象元素的标准差median()返回对象元素的中位数nchar()返回标量或向量元素的字符长度（包含空格）paste()paste(...当向量含有缺失值时，若是计算向量的均值、方差等，需要在函数内设置参数na.rm=TRUE来去除缺失值。对于函数的使用方法可以使用?function来查询。...可以看到对于数值变量age会计算最大值、最小值、平均值等，但是对于因子变量，只会计算频数。变量类型不同，在统计中其处理方法也不同（例如RDA、CCA等），结果也不相同。
——或且非，注意是 单个， 不是&&！...NA的下标 na.fail（）——如果向量中至少包括1个NA值，则返回错误；如果不包括任何NA，则返回原有向量 merge(x = targets, y = infanty)...——判断x中是否包含y，返回x对应的逻辑值 排序 sort(x, decreasing = FALSE, na.last = NA, ...)...gamma ： Γ函数（伽玛函数） lgamma ： 等同于log(gamma(x)) ceiling ： 返回大于或等于所给数字表达式的最小整数...floor ： 返回小于或等于所 给数字表达式的最大整数 trunc ： 截取整数部分 round ： 四舍五入
(4>5)[1] TRUE（二）数据类型的判断和转换is族函数，判断数据类型，返回值为逻辑值is.numeric()是否为数值型数据is.logical() 是否为逻辑型数据is.character()...表示“存在但未知”，as.numeric("jimmy")返回NA，意思是可以将Jimmy这个字符串转换成数值类型，但是这个这个值是未知的？...R转换了类型，但不知道是个啥，所以返回了NA。NA也有数值型NA和字符型NA。...：from,to 指定序列的起始值和最大结束值by 指定序列的增量也可以有length.out参数指定输出向量的长度，则by通过指定的长度计算得出。...逻辑值取相反用叹号！[1] 8 9 10 12> x[-(2:4)][1] 8 12Tips:-（减号）表示除了该位置的其他元素都取出来，只支持数字，不支持逻辑值。逻辑值取相反用！
本节思维导图 图片 图片 1.数据类型 -数值型numeric -字符型character 要有引号，单引号双引号都行 -逻辑型logical 三种取值：TRUE(T) FALSE(F) NA(不知道...判断数据类型 class()：判断数据类型/数据结构 is族函数：判断某个数据是否是某个类型的数据，返回T或F（注：形式大于内容） is.numeric() is.logical() is.character...-多个逻辑条件的连接用 与& 或| 非!...#(2)简单数学计算 x+1 log(x) sqrt(x) -(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量 #(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量 x>3 x==3 -(4)初级统计 #(4)初级统计...x == y y == x #以上两行返回结果完全一致，不做区分 #(2)数学计算 x + y #(3)连接 paste(x,y,sep=",") x>10 #paste与paste0的区别 paste
| 12.57601| |M | 12.40139| |M | 11.68051| |F | 12.09003| 2. dplyr/tidyr 数据管理 2.1 filter 使用逻辑条件对行筛选...，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...2.8 mutate 可以为数据框计算新变量，返回含有新变量以及原变量的新数据框： mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) > head(test,...使用统计相关参数计算列表内相关内容。如sum, mean, median, min, max。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。
函数都可以用于将数据转换为复数类型或数字类型。...但是，它们的主要区别在于：as.complex函数只能将字符串或数值向量转换为复数类型，而as.numeric函数可以将任何数据类型（如字符型、逻辑型等）转换为数字类型。...当传入的参数无法转换为所需的类型时，as.complex函数会返回NA（缺失值），而as.numeric函数则会报错。...这里还有一些其他的区别：paste函数可以接受多个参数，并将它们连接起来，而paste0只接受两个或多个参数。paste函数的默认分隔符是空格，但是你可以使用sep参数来指定自己想要的分隔符。...，包括重复元素，则应使用 %in% 操作符或者 duplicated()函数 #####2.4.向量筛选(取子集)--看ppt##### x <- 8:12 #根据逻辑值取子集，中括号里是逻辑值T/F
函数有一个参数na.rm，我们可以将这个参数带人到apply函数中，作为第4个参数： apply(m,1,sum,na.rm=TRUE) [1] 9 8 需要注意的是如果是Data Frame，那么系统会将其转为...Matrix，如果所有Column不是数字类型或者类型不一致，导致转换失败，那么apply是运算不出任何一列的结果的。...我们建立一个学生名字，年龄和成绩的Data Frame，然后统计平均年龄和平均成绩，由于name列不是数值类型，所以无法算平均值，所以我们可以对非数值的数据只取count数量。...函数可以是匿名函数，也可以是之前定义好的函数，由于这里逻辑简单，我们可以用匿名函数解决。...= TRUE,USE.NAMES = TRUE) 比如我们自定义一个函数m3，接受3个数值参数，然后将3个数字相乘返回结果： m3<-function(a,b,c){a*b*c} 然后我们构建3个向量
如果数据中用NA值，那么在进行相应的运算时会出错，可通过na.rm = T(意思为移除NA）声明，计算其余的值，而对于NULL，R会自动跳过。...10 15 20 > mean(data) [1] NA Warning message: In mean.default(data) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA > mean(data[...4,4]) [1] 19 > 4 筛选 如果要要从大量数据中找出符合一定要求的数据，就得用到R中的筛选功能。...is.na(subset), vars, drop = drop] : (下标)逻辑下标太长 > subset(matrix1[,1],matrix1[,1]>3) #指定特定的行或列可以用subset...，sapply()返回一个向量。
代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...用于其他(n-1)轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。 【例】使用Concat连接对象。 关键技术: concat函数执行沿轴执行连接操作的所有工作,可以让我们创建不同的对象并进行连接。...()函数实现行/列数据均值计算，语法如下： mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 相关参数定义与...：仅数字，布尔型，默认值为True interpolation：内插值，可选参数，用于指定要使用的插值方法，当期望的分位数为数据点i~j时。...较低：i 较高：j 最近：i或j二者以最近者为准 中点：(i+j）/2 返回值.返回Series对象或DataFrame对象。 【例55】通过分位数确定被淘汰的35%的学生。
(1)按列号筛选(2)按列名筛选3.filter()筛选行4.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...Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(...Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species)## # A tibble: 6 × 5## # Groups: Species...> full_join( test1, test2, by = 'x') x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA5 a NA>...16 c NA> 37 d NA> 4> semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') x z1 b A2 e B3 f C> anti_join(x =
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