编写一个自定义case_when函数，以便在使用tidyeval的dplyr mutate中使用 - 腾讯云开发者社区

2 条件函数这里介绍3个条件函数，if_else()、case_when()、between()函数，Python包dfply和R包dplyr中都是这3个函数，在用法上有点细微差别，日常中使用最多...而且if_else()函数可以嵌套使用，不过当条件判断超过2个的时候，建议使用case_when()函数。...注意：python在jupyter中使用管道函数换行书写代码的时候需要用()把代码括起来。 2.2 case_when函数用于多条件赋值，评分卡Woe赋值的时候使用起来很方便。...注意：case_when函数在Python和R语言中使用的时候有点区别，请留意。...注意：R语言中可以使用XXX_join(a，b，by)，Python中不可以使用。

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R语言批量生成CaseWhen的解决方案

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。近期写R代码，经常用dplyr::case_when结合stringr::str_detect进行条件判断。...痛点：判断条件可能会改或增删，全写在case_when里，代码冗余且不利于复制和维护，stackoverflow找了一圈，没发现好的解决方案，干脆自己写了一个通用代码以自动生成批量case_when判断...) 使用示例：初始表tibble(fruit=stringr::fruit) 想实现字母a开头为’starts with a’，字母e结尾为’ends with e’ 等若干条件。...结果如下图：单纯用case_when，需要写成 tibble(fruit=stringr::fruit) %>% mutate( category=case_when(...函数的核心依然是case_when，条件为真即停止，所以效率上没有损失。如果想改条件，在conditions里放肆增删改，改完再跑一遍allCaseWhen即可。

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「R」dplyr 编程

来源：vignettes/programming.Rmd[2] 大多数 dplyr 函数使用非标准计算（NSE）。这是一个术语——意味着它们不遵循通常的计算规则。...相反，它们捕获你键入的表达式并以自定义的方式对其进行计算。这让 dplyr 代码有两个主要优点：数据框的操作可以简洁地表达，因为你不需要重复输入数据框名称。...动词计算的参数来创建函数（这一点很重要，如果你使用 dplyr 进行数据框操作，会发现很好用，但是如果你用它创建函数，你会发现它总是以一种无法被理解的形式报错）。...这篇文章有两个目标：演示如何使用dplyr的pronouns和quasiquotation编写可靠的函数，以减少数据分析代码中的重复。...教你基本理论，包括quosures——一个存储表达式和环境的数据结构，以及tidyeval——底层工具包。

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

2.3 mutate，数据框新增一列 test mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test...### library(dplyr) i = rnorm(10) case_when(i>0 ~ "+", i<0 ~ "-", T ~ "0") ★★★★★长脚本的管理方式...，继续写在apply的括号里 apply(iris[,1:4], 2, plot,col = iris[,5]) # 或者也可以自定义函数 jimmy <- function(g){ plot(g,...col = iris[,5]) } par(mfrow = c(2,2)) apply(iris[,1:4], 2, jimmy) 4.2 lapply(list, FUN, …)函数--参数与自定义函数相似...### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的

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R tips：使用TCGAbiolinks包下载TCGA数据

目前有两大类TCGA数据可供下载，一个是Legacy，主要是一些使用 GRCh37 (hg19) 和GRCh36 (hg18)的数据，另一个是harmonized数据，统一使用GRCh38 (hg38)...GDCdownload，由于TCGA的下载不是特别稳定，所以可以使用files.per.chunk定为一个值，几个文件打包为一个压缩文件来下载。...这个过程中，GDCprepare还会将生存数据自动合并到summarizedExperiment对象的colData中。...= TRUE, save.filename = "data_COAD.rda", remove.files.prepared = FALSE ) 生存分析 TCGAbiolinks也有自定义的分析函数...survdiff" # $ p.value: num 0.294 # $ dat :'data.frame': 94 obs. of 108 variables: 可视化，ggsurvplot函数返回的是一个

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R语言ggplot2：单元格为方块的热图简单小例子-2

昨天公众号后台有人留言作图，示例图如下 image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现，这个是箱线图和热图的拼接，右侧的热图可以借助geom_point()函数实现，将点的形状改为正方块，数值按照正负来映射颜色...example.csv",header=T) head(df) df1<-reshape2::melt(df,id.vars="Sample") head(df1) image.png 构造数据 library(dplyr...) df1%>% mutate(group_1 = case_when( value <= 0 ~ "A", TRUE ~ "B" ))%>% mutate(group_2=...case_when( value >= -1 & value < -0.7 ~ "[-1,-0.7)", value >= -0.7 & value 一个图例就能够既反映大小又有颜色呢？

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「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

dplyr:: cume_dist dense_rank min_rank ntile percent_rank row_number 其他 dplyr:: between case_when coalesce...if_else na_if pmax pmin recode recode_factor mutate, transmute mutate_ add_row add_column rename rownames_to_column..., column_to_rowname 向量化函数汇总计数 dplyr:: n n_distinct base::sum(!...write_* data.table 与 base 数据导入 fread 数据导出 fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用...tidyverse 处理整数索引逻辑索引命名索引进一步的学习参考小抄、文档和《R 语言编程指南》后几期主题本期未讲述的内容？？？

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

转换列：基础部分您可以使用mutate（）函数创建新列。 mutate中的选项几乎是无穷无尽的：你可以对普通向量做任何事情，可以在mutate（）函数内完成。...Mutate全部列 mutate_all（）版本是最容易理解的，在清理数据时非常漂亮。您只需传递要在所有列中应用的操作（以函数的形式）。...如果我想在几分钟内完成，我可以使用mutate_at（）并将包含列的所有'sleep'包装在vars（）中。其次，我在飞行中创建一个函数，将每个值乘以60。...不幸的是，似乎没有简单的方法让case_when（）返回一个有序的因子，所以你需要自己做，之后使用forcats :: fct_relevel（），或者只是一个因子（）函数。...如果要添加另一个数据框的信息，可以使用dplyr中的连接函数。

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使用 R 语言从 PDF 文档中提取表格

由于一个知识星球的小伙伴急需学习如何从 PDF 文档中提取表格，所以先插这个课，「使用 R 语言处理 netCDF 数据」系列的课程下次再发新的哈。...本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO（世界卫生组织）的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。.../ 这个非常简单，我的思路是直接获取网页中的所有标签的 href 属性，然后过滤出链接中含 .pdf 的，最后再用一个循环下载所有的 PDF 文件即可。...从 PDF 里面提取表格数据我选择最新的一个 PDF 做演示：20200523-covid-19-sitrep-124.pdf，下面使用 tabulizer 包进行数据提取，不过这个包依赖于 rJava...(Reporting_Country_Territory_Area = case_when( Reporting_Country_Territory_Area == "(Commonwealth

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如何使用 Vue.js 中的自定义指令编写一个URL清洗器

学习制作自定义指令：构建安全的URL清理指令开篇 Vue.js配备了一套默认指令，对于常见的使用情况非常重要。这些默认指令包括v-for、v-html和v-text。...此外，Vue.js还赋予我们注册定制指令以满足特定需求的能力。自定义指令通常包括生命周期钩子，并且可以在“mounted”、“updated”和“beforeUnmount”等阶段进行操作。...1、函数内部注册在Vue.js中，以camelCase声明并以‘v’为前缀的变量会自动被识别为指令。...我们还可以使用 directives API选项在setup函数之外注册指令。...在本示例中，我们将使用npm。 npm install -S @braintree/sanitize-url Unsafe URL 这是一个我们旨在清理的不安全URL的示例。

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生信马拉松 Day7

.keep_all = T就只剩Species这列了 2.3 mutate，数据框新增一列 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #没赋值的情况下数据实际是不会新增的...) %>% as.matrix() %>% head(50) %>% pheatmap::pheatmap() #默认把管道符%>%前面的数据传送到后面函数的第一个参数位置上，第二个参数前面不需要写逗号...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } 一个类似的函数case_when() library...(dplyr) i = 0 ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) case_when(i>0 ~ "+", i<0 ~ "-",...lapply(1:4,rnorm) #=rnorm(1),rnom(2),rnorm(3),rnom(4)，得到一个分别是1/2/3/4个元素的list 5.join()系列函数，两个数据框的连接

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Python & R 控制流大比拼！建议收藏！

dplyr包中的case_when。..."0" case_when会从第一个条件开始判断，是T就输出相应的值，是F就再判断下一个条件。...Use a.any() or a.all() np.where Python中的`numpy`库提供了一个类似于R语言`ifelse`的函数`np.where`,支持数组运算，比在if语句外面套for...方法如果是多个条件，那就使用pandas里的case_when方法 import pandas as pd y = pd.Series([3,5,-1,0]) y.case_when([ (y...我们可以使用类似的方式来批量读取文件： from glob import glob import pandas as pd # 用正则表达式匹配以csv为结尾的文件 files = glob("*.csv

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100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理GSE25097（018）

数据信息检索可以看到GSE25097是基因表达芯片数据，因此可以使用GEOquery包下载使用GEOquery包下载数据remotes::install_github('ScienceAdvances/...可以筛选一下分组表型信息，只保留自己需要的样本，作为后续分析的样本（根据自己的研究目的筛选符合要求的样本）pdata % dplyr::mutate(...Sample = geo_accession, Group = case_when(`tissue:ch1`=='tumor liver'~'Tumor',...GPL10687_family.soft.gz", Feature = "GeneSymbol", skip = 1104)fwrite(probe2symbol,'GPL10295.csv.gz')把表达矩阵中的探针名转换为基因名...；transid是我写的一个R函数，有需要可以联系我，加入交流群fdata <- transid(probe2symbol, probe_exprs)保存数据common_samples <- base

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100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理之GSE126848（003）

, clusterProfiler, org.Hs.eg.db, org.Mm.eg.db)注：using是我写的函数，作用是一次性加载多个R包，不用写双引号，并且不在屏幕上打印包的加载信息，可以参考之前的推文...using的定义；函数名字using是在模仿Julia语言中的包加载函数geo_accession 的样本，在这里只保留disease:ch1中healthy和NASH的样本，作为后续分析的样本（根据自己的研究目的筛选符合要求的样本）pdata mutate( Sample = geo_accession, Group = case_when(`diagnosis:ch1` == "HC" ~ "Control"...}_pdata.csv"))处理表达谱数据原始数据为Count值，需要标准化为TPM，并且基因名是Ensembl ID转换为Symbol基因名，可以使用到我自己写的几个函数genekit、bioquest

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R语言基础5（绘图基础）

，可用于向量取子集； str_starts(x,"h")##是否以h开头，生成与X长度相等的逻辑值向量，可用于向量取子集； str_ends(x,"h")##是否以h结束，生成与X长度相等的逻辑值向量，...可用于向量取子集； str_replace(x,"o","a")#将x中的o替换为a，只替换出现的第一个o； str_replace(x,"o|s","a")#将x中的o或者s替换为a，只替换出现的第一个...o； str_replace_all(x,"o","a")#将x中的o替换为a，替换所有的o； str_remove(x," ")##将x中的第一个空格删除； str_remove_all(x," ")...，作为他的第一个参数 #用之前需要加载stringr包或dplyr包，快捷键ctrl+shift+M 条件或循环 rm(list = ls()) ## 一.条件语句 ###1.if(){ } ##...---- dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists

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tidyHeatmap | 顶刊SCI热力图绘制工具，用它就对了~~

tidyHeatmap-快速绘制热力图，用它就对了~ 今天是2024年的第一篇原创笔记，我们以R语言相关知识点开始~~ (PS：今年的重点项目之一就是使用R语言绘制好看的商务图表!)...「tidyHeatmap」是一个基于R语言的绘制热力图工具，它能够用于快速绘制高质量的热力图，并且支持数据预处理和调整参数等功能。...tidyHeatmap使用了ggplot2中的语法，因此其使用方法与ggplot2比较相似。 tidyHeatmap可以帮助用户将复杂的数据进行可视化，以便更好地理解数据之间的关系。...另外，tidyHeatmap还支持使用其他R包中的函数进行数据预处理，例如dplyr、reshape2、tidyr等，使得数据预处理变得更加灵活和高效。...::mutate(act = activation) |> tidyr::nest(data = -sample) |> dplyr::mutate(size = rnorm(n(),

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R代码|dplyr包的使用示例

代码代码来自《r-data-science-quick-reference-master》的内容。 dplyr包的使用例子。...( x_category = case_when( x - mean(x) < -2 * sd(x) ~ "small", x - mean(x) > 2 * sd(x...----------------------------------------------------------------------- classify <- function(x) { case_when...mean_income ) ) %>% spread(key = "year", value = "mean_income") 温馨提示：第一步：运行一边代码，掌握相应的包和函数使用...第二步：迁移到自己的数据集，进行应用

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生信星球学习小组Day6笔记--学习R包高小能

认识 R 包R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。　包的使用是一通百通的，我们以dplyr为例，讲一下R包。...安装和加载R包1.镜像设置为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，其实是可以在Rstudio中进行设置的，只需要运行这两行代码即可：# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置...图片加载library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate...图片2.select(),按列筛选(1)按列号筛选图片(2)按列名筛选图片3.filter()筛选行图片4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序图片5.summarise()：汇总图片dplyr...两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)count统计某列的unique值dplyr处理关系数据图片1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连

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生信技能树- R语言-day7

TURE，生成长度相等的逻辑值向量，可以用来取子集，可以提出来含有h的地雷str_starts(x2,"T") #是否以t开头str_ends(x2,"e")#是否e结束5.字符串替换x2str_replace...duplicated(mm)] 提取没有重复的第一次出现的mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) new是新产生的列名新加之后...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...() # 列出工作目录下的文件dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件file.create("douhua.txt") #用代码创建文件file.exists("douhua.txt

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ggpol包优雅的绘制蝴蝶图

ungroup() %>% # 解除分组 unite(col = "status_gender", gender, status, sep = "_") %>% # 将性别和选举状态合并成一个新的列...，将行复制相应的次数 group_by(constituency, gender) %>% mutate(y = sequence(n())) %>% # 为每组生成一个序列号 mutate...(is.character, factor) # 将字符列转换为因子构建数据用于在图形中添加空白区域 dummy_constituency = tibble(y = c(-max(results...gender == "male" ~ "Male candidates")) 数据可视化 ggplot() + geom_point(data = results, # 添加点图层，使用处理后的选举数据...映射选区、y值和主导性别 shape = 19,size = 4) + geom_blank(data = dummy_constituency, # 添加空白图层，使用虚拟选区数据

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100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理GSE25097（018）

100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理之GSE126848（003）

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