使用awk取某一行数据中的倒数第N列：$(NF-(n-1)) 比如取/etc/passwd文件中的第2列、倒数第1、倒数第2、倒数第4列（以冒号为分隔符） [root@ipsan-node06 ~]#
但同时，在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中，经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作，所以我一直在想，有没有办法可以对其进行优化。...以下是我的测试数据源，只有一个CSV格式的文件，100万行7列数字格式的数据A, B C, D, E, F 和G: ? 在本次测试当中，我使用了SQL Server 事件探查器去计算刷新的时间。...： 表中列的数量是否影响合并查询时的效率？...首先，我对这个CSV文件创建了两个连接，按照惯例，将第一行转为标题，将7列数字全都定义为整数格式。...– 0 秒 以上的确能够得出结论：合并查询时，列数的多少的确会影响效率， 以上还揭示了：在以上两个查询中，读取数据是立刻发生的，几乎不占用时间，相比之下，最开始的两次查询中读取数据的时间甚至要比执行SQL
用go语言，已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果能返回true，不能返回false。...我们升级一下: 已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果不能打印-1。 如果能，打印需要交换的次数，并且打印怎么交换。...灵捷3.5 大体步骤如下： 1.遍历矩阵的每一行和每一列，统计每行和每列的1的个数。...2.如果某一行或某一列的1的个数超过n/2（n为矩阵的大小），则无法通过交换操作使得对角线上的元素全为1，直接输出-1。...6.接着从第一列开始，逐列遍历矩阵，对于每一列，检查是否需要进行交换： • 如果该列的1的个数小于n/2且当前行没有进行过行交换，则说明需要进行列交换，找到一列与其交换，并更新swap数组。
可见它是属于data.table和data.frame类，并且取列，维数，都可以采用data.frame的方法。...比如此例取出DT 中 X 列为"a"的行，和"a"进行merge。on参数的第一列必须是DT的第一列 DT[....n列，.N（总列数，直接在j输入.N取最后一列）,:=（直接在data.table上添加列，没有copy过程，所以快，有需要的话注意备份），.SD输出子集，.SD[n]输出子集的第n列，DT[,...., by=x][order(x)] #和上面一样，采取data.table的链接符合表达式 DT[v>1, sum(y), by=v] #对v列进行分组后,取各组中v>1的行出来，各组分别对定义的行中的...(y=max(y)), lapply(.SD, min)), by=x, .SDcols=y:v] #对DT取y:v之间的列，按x分组，输出max(y),对y到v之间的列每列求最小值输出。
同一向量中无法混杂不同类型或模式的数据 c()可用来创建向量 c(1,2,3,4) c("1","2","3","4") c(TRUE,FALSE) c(1:4) 1、2、3行分别生成数字、字符、逻辑型变量...，“：”生成连续的数字 生成更复杂的向量 rep("x",times = 4)#重复 seq(from = 2,to = 16,by = 2)#参数名称可省，2到16间每2个数取一个 rnorm(n =...,grade) df 选取数据框中元素 df[1]#第一列 df$age df[,c("age","name")]#按列名取 df[c(1,4),1:3]#1、4行，1到3列 修改数据框中元素 df[2,2...) 新建列 df$class <- c(2,2,3,4)#后接不存在的行名 两个数据框的连接 test1 <- data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon',...test3 merge(test1,test2,by="name") merge(test1,test3,by.x = "name",by.y = "NAME") 原有两个数据框，新建一个数据框，根据相同的一列合并
gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。...也就回到了开始创建的数据框test。 separate&&unite 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...对于即将合并的新列，需要使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...fill，可以将指定列中的缺失值替换为该缺失值所在行的上一行中的数据。...“压”在一起；而 merge 也只能按照共有部分相连接，两个表格中均不存在的行的内容会被删去。
2行> m[2,]a b c #由于加了列名，所以取出的行，会带上对应的列名一起输出2 5 8 #取第1列> m[,1][1] 1 2 3#取第2行第3列的数值，同样会带上对应的列名。...每列只允许一种数据类型，各列间的数据类型可以不相同。I.数据框的来源用代码新建由已有的数据转换或处理得到读取表格文件R语言内置数据什么是热图？热图是用颜色的深浅来表示数值的大小。...重点与Tips：数据框按照逻辑值取子集，TRUE对应的行/列留下，FALSE对应的行/列丢掉。用于取子集的逻辑值向量，与原集对应即可，不必一定由原集生成。...：将两个数据框按照共同的列或行的名称进行合并。...默认all=FALSE，表示只取共同列或行中相同值的内容进行合并，当指定all=TRUE时，取两个数据框中指定行列的并集进行合并，任一表中的缺失值，则用NA填充。
若为TRUE，则会检查数据框中变量的名称，以确保它们是符合语法规范的变量名称且不重复。必要时，会进行调整（通过make.names函数）。...而数据框的行名和列名分别对应着数据框的行和列的标识符，可以用row.names()和colnames()函数来获取和设置。 行名：数据框的每一行都有一个行名，用于标识不同的行。...行名是一个字符向量，可以通过row.names()函数获取或设置。 列名：数据框的每一列都有一个列名，用于标识不同的列。列名是一个字符向量，可以通过colnames()函数获取或设置。...M London # 3 Charlie 30 M Tokyo 合并数据框 我们可以用rbind()和cbind()函数来按行或列合并数据框，参数是两个或多个数据框，它们必须有相同的列数或行数...删除数据框中的第一行 df_deleted_row <- df[-1, ] cat("删除第一行后的数据框：\n") print(df_deleted_row) # 删除第一行后的数据框： #
数据框 data.frame 数据框 约等于表格：1.数据框不是一个具体文件，只是R语言内部的一个数据；2.数据框每一列只能有一种数据类型 图片 新建和读取数据框 #新建和读取数据框 df1 <- data.frame...#取第二列 df1[c(1,3),1:2] # 取第一行和第三行以及第一列和第二列，注意逗号前后不同的向量，分别表示取得行和列！！！...,sort = T) #左连接，即新合并的数据框中，保留test1中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，sort表示按列排序 merge(test1,test3,by.x...='name',by.y = 'NAME', all.y = TRUE,sort = T)#右连接，即新合并的数据框中，保留test3中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，...,"b","c") #加列名 m m[2,] #矩阵取子集不支持使用$ m[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] m #矩阵中的重要函数 t(m) #行列的转置，行变列，列变行，行名和列名都跟着变换
，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式...； 查看数据时，不再会一行显示不下（会自动隐藏一部分，自带head）；有两种方式来创建tibble格式的数据： 1....例如：x %>% f(y) 等价于 f(x,y) Rstudio中快捷键： ctrl+shift+m 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： > head(iris,n=3) Sepal.Length...#取1:dim(mtcars_df)[1]行 mutate(mtcars_df, NO = 1:dim(mtcars_df)[1]) #数值重定义和赋值 #将Ozone列取负数赋值给new，然后Temp...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-
：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <-...在R中，通过内联键合并数据框的函数为merge()，其主要参数如下： by：对两个数据框建立内联的共有列（元素交集部分不能为空集），以此列为依据，返回内联列取交集后剩下的样本行 sort：是否对合并后的数据框以内联列为排序依据进行排序...，得到结果如下，与Python不同的是，R中的数据框合并的原则是不返回含有缺失值的行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2 9 2 b 1 10...利用样本抽取函数sample()通过对行或列进行范围之指定进行数据框的抽样筛选: > df1[sample(1:nrow(df1),3,replace=FALSE),] a ID 6 6...，并返回对应每一列的逻辑型变量。
行3列矩阵 #byrow = TRUE 是控制矩阵中的数据c(1,2,3, 11,12,13)按照行的顺序排列，默认按照列排列 #dimnames = list(c("row1", "row2"), c...例如：合并来源不同，结构相似的两个表格 3.1 向量合并 #一维向量合并直接将要合并的变量以","分割放到c()中即可。...<-c(8,22,7,6) > student1<-data.frame(ID1,name) > student2<-data.frame(ID2,score) #按照行合并student1和student2...总结：按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名 > #生成测试数据student1 > ID <- c(1:4) > score <- c(8,22,7,33) > student1<-data.frame...(ID,score) #按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名 > rbind(student1,student2) ID score1 1 82 2 223 3
其中用于生信分析最重要的两种数据结构是向量和数据框，需要重点掌握。向量的创建方式：以函数c为基本方式，纯数值型向量可通过n:m创建。创建字符型向量只能用c。...每一列的所有数据只有一种数据类型，不同列的数据类型可不相同。...sep=''，有空格；paste0(x,y)相当于paste(x,y,sep='')三、取向量或数据框元素取元素有两种方法：通过等长的逻辑向量，或通过具体的下标索引。...，如通过logical取子集时，善用!...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'是按行取，'2'是按列取），对每一行进行取表达量的最大值，从小到大排序，取最大的5000个 library(pheatmap) pheatmap(dat[cg,],show_colnames =F...,show_rownames = F) #对那些提取出来的1000个基因所在的每一行取出，组合起来为一个新的表达矩阵 n=t(scale(t(dat[cg,]))) # 'scale'可以对log-ratio...数值进行归一化 n[n>3]=3 n[n< -3]= -3 n[1:4,1:4] pheatmap(n,show_colnames =F,show_rownames = F) ac=data.frame...(g=group_list) rownames(ac)=colnames(n) #把ac的行名给到n的列名，即对每一个探针标记上分组信息（是'noTNBC'还是'TNBC'） pheatmap(n,show_colnames...我的理解是：如果通过基因表达量上的差异来过滤基因，就相当于类似人为地去划分模块了，而我们要的利用未经差异筛选后的表达矩阵来通过表达量高低与否将基因分在不同模块。
喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...，第二层循环按照行数 然后依次提出每一列的字符 3 代码 为了熟悉二维数组的指针表示，部分代码给出了数组表示和指针表示 #include #include #define...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S...c\t", a[i][j]); // printf("%c\t", *(*(a*i)+j)); // 指针表示 } printf("\n"); } printf("按列的顺序依次
为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息 save(pd...'1'是按行取，'2'是按列取）取每一行的方差，从小到大排序，取最大的1000个 library(pheatmap) n=t(scale(t(dat[cg,]))) # 'scale'可以对log-ratio...,],show_colnames =F,show_rownames = F) #对dat按照cg取行，所得到的矩阵来画热图 n=t(scale(t(dat[cg,])))#通过“scale”对log-ratio...[cg,],show_colnames =F,show_rownames = F) #对dat按照cg取行，所得到的矩阵来画热图 n=t(scale(t(ex_b_limma[cg,])))#通过“
，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。...2.2 sample_n dplyr 包的 sample_n(tbl, size) 函数可以从数据集 tbl 中随机无放回抽取 size 行，如: > d.class %>% sample_n(size...gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。...x, y 应该放在两列中却合并成一个了，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。
10,mean=0,sd=18)，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值a = rnorm(n=10,mean=0,sd=18);aa[a df1[,2] # 逗号的右边的数字，取第二列[1] "up" "up" "down" "down" > df1[c(1,3),1:2] # 逗号前的第一和第三行，逗号后的第一列到第二列...，所以要有逗号来区分行和列数据的修改修改一个数据文件名[第几行 ,第几列] = 赋值修改后的数据修改一个列的数据文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（先提取一个列$，再修改）增加一列的数据文件名$列名...“”赋值列的名字（每一列名字都不一样）两个数据框的连接：merge(数据框1，数据框2，by = “共同列的名字”) (有一个相同列的名字)merge(数据框1，数据框2，by.x = “x列的名字
-0.2964153 1.1241529 #(4)通过组合,产生更为复杂的向量。...Matrix 只允许一种数据类型 Data.frame 二维，每列只允许一种数据类型 List :可装万物 str(test) #好习惯 'data.frame': 15 obs. of...df1$gene[df1$score>0] [1] "gene1" "gene2" df1[df1$score>0,1] [1] "gene1" "gene2" #如何取数据框的最后一列？...df1[,3] [1] 5 3 -2 -4 df1[,ncol(df1)] [1] 5 3 -2 -4 #如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...#改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 如何连接两个数据框
sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 split 按照指定条件分割数据 rbind 行合并 cbind 列合并...=T代表右连接 2、dplyr包 dplyr包的数据合并， 一般用left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来， 但，y中没有的则不放过来。...#—————————paste中seq与collapse区别———————————————————— a = c(1, 2, 3, 4, 5) names(a) = c('m', 'n','o', 'p...rbind()按照横向的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起 rbind/cbind对数据合并的要求比较严格：合并的变量名必须一致；数据等长；指标顺序必须一致。...(Job_Pwordseg.ct[2])))) 核心函数是plyr包中的rbind.fill函数（合并的数据，必须是data.frame），do.call可以用来批量执行。
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