在工作中遇到需要对DataFrame加上列名和行名，不然会报错 开始的数据是这样的 需要的格式是这样的： 其实，需要做的就是添加行名和列名，下面开始操作下。
2列 [1] "up" 按逻辑值取，数据框按逻辑值取子集，TRUE对应的行/列留下，FALSE对应的行/列丢掉 #筛选score > 0的行，筛选的是行，是score>0的行 df1$score...即TRUE的行。...nrow代替 [1] 5 3 -2 -4， 数据框修改：取值+赋值 修改行名和列名，其实就是修改向量，要修改全部行名就给全部赋值，如果要改一个列名就给取子集赋值。...如：修改第二列的列名，就是修改【列名这个向量】的第二个元素 rownames(df1) r1","r2","r3","r4")#修改行名 df1 gene change score...gene4 down -4 0.05 colnames(df1)2 列名 df1 gene CHANGE score p.value r1 gene1
#ex2 名，且列名的.变成了-，R语言将列名的特殊字符-转化了，该编号可能与其他数据中编号无法匹配，ex2...：数据框不允许重复的行名#rod = read.csv("rod.csv",row.names = 1) #再次重复：数据框不允许重复的列名，因此报错，显示第一列不符合行名的要求rod = read.csv...) df1修改行名和列名rownames(df1) r1","r2","r3","r4") #修改所有行名colnames(df1)[2] 行名后取出下标为...*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错m 行，生成的数据框行名和列名为[1,]等colnames(m) 取值，每个取值重复了多少次table(iris[,ncol(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵
从向量中提取元素根据位置x和第4个元素根据逻辑判断除了...列名rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号colnames(X)[1]R会自动补为x，用这个命令来修改X行名从数据框中提取元素X[x,y] #第x行第y列X[x,] #第x行，注意逗号前为行，逗号后或无逗号为列X[,y] #第y列，等同于X[y] X[a...:b] #第a列到第b列X[c(a,b)] #第a列和第b列X$列名 #也可以提取列，但只能提取一列导出数据框write.table(X,file="yu.txt",sep=",",quote=F
列dim(df1)nrow(df1)ncol(df1)#行名，列名rownames(df1)colnames(df1)#4.数据框取子集df1$score 向量取子集用的是[] 取score这一列df1...- 5df1#改一整列df1$score 名和列名...rownames(df1) r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames(df1)[2] 列名和行名都是向量#6.两个数据框的连接test1...，每个取值重复了多少次iris[,ncol(iris)]table(iris$Species)# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。...class(iris)iris[(1:5),(1:4)]a 行名改为flower1，flower2
(volcano) #体验一下用R的内置数据画个图，快乐一下2.数据框属性dim(df1) #看行数和列数nrow(df1) #只看行数ncol(df1) #只看列数#经常把行列搞反怎么办，...跟我念三遍：row是横排成行；colum是纵队为列；rownames(df1) #看所有行名colnames(df1) #看所有列名3.数据框取子集-（1）按列名取列——【最重要】df1$score...df1[,2] #取出来的列是向量df1[2] #不加逗号，可以取出列，并保留其数据框属性df1[c(1,3),1:2] #取第一行 第三行的前两个数（会继承行名、列名）#小tips：读懂error...df1$p.value 名和列名rownames(df1) r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames...，每个取值重复了多少次table(iris[,ncol(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。
exp) ##exp = limma::normalizeBetweenArrays(exp) 可以通过这句代码进行对表达矩阵处理 #(2)提取临床信息 pd <- pData(eSet) ##表达矩阵的列名和临床信息的行名必须一致才能进行后续分析操作...#(3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致 p = identical(rownames(pd),colnames(exp));p if(!...，顺序十分重要，第一个位置上的是参考水平，为其他取值的对照。...3.3 探针注释 获取探针名称和基因注释（gene symbol）对应关系，根据GPL编号获取对应关系。...="";table(k1) ##symbol列部分的空格为空字符串，取不要空格的行 k2 = !
MSSQL MSSQL和MySQL注入类似，但在数据结构特定函数名称上存在差异。...ID，且只能返回用户创建的对象的ID，返回不了系统表的ID col_name(id)：根据ID值得到对象名称，而且可以返回指定下标的结果. select col_name(object_id('表名')...的语法 select top 1 column_name from information_schema.columns where table_name='表名' 爆值 select 列名 from...表名 select 列名 from 表名 where username='列名' select 列名 from 表名 where username in ('列名') 进阶 多语句注入：即在原SQL语句后拼接分号...id=2" -D mozhe_db_v2 -T manage --columns 获取值，不知道为什么到了这一步获取到username,password的值都是NULL，还是得手工注入 ?
本文总结了一些通过pandas读取表格并进行常用数据处理的操作，更详细的参数应该关注官方参数文档 1、读取10行数据 相关参数简介： header：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名，数据为列名行以下的数据...更加详细的使用说明可以参考昨日「凹凸数据」的另一条推文，《 ix | pandas读取表格后的行列取值改值操作》。...hotel_name_list.append(tabledata.ix[i,1]) print(hotel_name_list) 4、取出某一列的数值是缺失值的数据 这里开始出现缺失值，提一下缺失值相关的两个参数...limit：确定填充的个数，int型 通常limit参数配合axis可以用于替换数量方向的控制 我们这里根据需求，最简单的就是将需要修改的这一列取出来进行修改，之后对原数据进行列重新赋值即可 name_columns...tabledata['类型'].fillna(value='其他') tabledata['类型'] = tableline print(tabledata) 6、修改某一列，用平均值代替缺失值 这个的思路和上面一个基本一致
：包容万物，可将以上数据类型打包到一起 根据生成函数判断对象的数据类型；用class()函数判断数据类型 数据框来源：代码建、已有数据转换、读取文件、R语言的内置数据 使用内置数据集volcano,tab...维度，返回结果是给出数字，几行几列 ## [1] 4 3 nrow(df1)#查看df1的行数 ## [1] 4 ncol(df1)#查看df1的列数 ## [1] 3 rownames(df1)#查看行名...','r2','r3','r4')#修改行名 rownames(df1)#返回结果是一个向量 ## [1] "r1" "r2" "r3" "r4" colnames(df1)#返回结果是一个向量 ##...merge(tes1,test2,by="name")#实现数据框test1和test2快速连接，需要提供信息-共同列的名字。列名不同时，可修改列名为相同，再拼接。...6 9 思考一下数据转化代码和输出结果的区别 m矩阵转变数据框后查看m的数据类型 t(m)#给矩阵转置，行变为列，列变为行 ## [,1] [,2] [,3] ## a 1 2 3
下面是（ R语言编程入门 ）直播配套笔记 一、数据类型和向量 1....Species == "a"| c1$Species == "c",] 错误形式如下： c1[c1$Species == c("c","a"),] # 一长一短，无法比较，他们发生了循环补齐 （2）修改行名和列名...#改行名和列名 rownames(df) r1","r2","r3","r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df)[2]="CHANGE" （3）两个数据框的连接 merge...每个取值重复了多少次 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。...3.将a的行名改为flower1，flower2…flower5。
> x[1] 0.4565827 0.0398871 0.9193298 1.0669231 -1.2529013用[]取值，如：x[1] #取第一个x[-1] #除了第一个的其他结果x[4:5...行名&列名colnames(a) #列名~colnames英文单词rownames(a) #行名，默认是1.2.3...的自然数dim(a)#维度，即多少行多少列结果> colnames(a)[1] "...a[,3] #提取第3列元素a[3] #同上a$列名 #直接提取a[c(1,3),2] #取第1行第二列和第3行第二列元素【作业】save(a,file="test.RData")，这句代码如果报错object...上网搜索：关键词:R语言 save()函数出现'object a not foun‘报错。...（如果没有答案则翻译成英文搜索）备忘录：来自花花和豆豆老师整理的新手常见问题（1）R的规范赋值符号是R的代码都是带括号的
---- Cusor的一些方法 fetchone() 获取查询结果集的下一行 fetchmany(size=cursor.arraysize) 获取查询结果的下一组行，返回一个列表。...fetchall() 获取查询结果的所有（剩余）行，返回一个列表。请注意，游标的 arraysize 属性会影响此操作的性能。当没有行可用时返回一个空列表。...基础Cursor对象只能通过数字索引来获取值，但是我想通过列名来获取值是做不到的。虽然可以使用Cursor.description来获取字段名称，但是自己做映射写代码很麻烦。...其实就是列名和值做了个映射，可以通过字符索引来获取值。很方便。...in row: print(r) ---- 实例 从sqlite数据库中返回json格式数据 ''' description: 根据输入条件，从sqlite数据库中返回JSON数据 param {
文件存储格式，是二进制还是纯文本，如果是纯文本，文件扩展名是什么？用什么分隔符分割？文件有多少行，多少列？第一行是否为列名，第一列是否为行名？清楚了这些之后就可以读入文件了。...2、header：只接逻辑值 TRUE 或者 FALSE，代表第一行是否作为表头，默认为 FALSE。如果不设置，R 会默认添加 V1，V2 等作为列名。...4、row.names：后面接数字，指定哪一列作为行名，默认是 0，通常可以设置为 1。...CountMatrix.csv") #读入文件，指定分隔符 x <- read.table(file = "CountMatrix.csv",header = T,sep = ",") #读入文件，指定分隔符和列名...#查看数据结构 class(dta) #查看文件头部 head(dta) #查看文件尾部 tail(dta) #查看行名，列名 rownames(dta) colnames(dta) #View 窗口中查看数据
当然，R除了可以读入文件数据外，也提供了键盘和显示器的接口，比如可以用scan()和readline()函数通过键盘录入数据，可以通过print()函数将结果打印到显示器上，print()在之前的章节中都有用到...（7）row.names 保存行名的向量。可以使用此参数以向量的形式给出每行的实际行名。或者要读取的表中包含行名称的列序号或列名字符串。...Tip: rownames、colnames是base包中的行名、列名函数； 而row.names、col.names是read.table函数中的行名、参数 （9）as.is 该参数用于确定read.table...在这两种情况下，行和列名报价，如果他们被写入。如果FALSE，并没有被引用。 sep: 字段分隔符字符串。每一行x中的值都被这个字符串分隔开。...获取文件和目录信息 对于实现获取文件和目录信息，设置文件访问权限等功能，R有各种函数。以下是几个案例。
DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...pd.DataFrame() 默认第一个参数放的就是数据 - data 数据 - columns 列名 - index 行索引名 pd.DataFrame(data={'职业':['AI工程师'...df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info() Pandas与Python常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如...year分组，查看每年的life平均值，pop平均值和gpd平均值，用mean做聚合运算 也可以根据两个列分组，形成二维数据聚合 df.groupby(['continent'])['country']
- 关系(relation)：就是一张表，用R表示关系的名称 -- 元组：也称记录，行，对应于数据库数据中的条记录即数据 -- 属性：关系表中一列即代表一个属性，属性只能有一个属性名，而关系可以有多个属性...，列指属性 -- 列中的元素是同一种类型的，不同列可能具有相同的域，但不同列要具有不同的属性名，行和列的顺序是随意的，不会影响我们的操作 2.关系代数基本组成 常见运算符 集合运算符、比较运算符 --...并：R$\cup$S当且仅当R与S具有相同的属性，作用结果是元组数目不减少，可能不增 差：R-S也需要满足R和S具有相同的属性，作用结果是元组数目不增加，可能不减 笛卡尔积$\times$ --R ：...n目关系，k~1~个元组 --S：m目关系，k~2~个元组 则R$\times$S的结果是产生（m+n）列和（k~1~$\times$k~2~）行的一个二维表 四、数据库SQL语句 1.DDL 即Database...by子句中 --选择的列要么出现在group by 子句中要么出现在聚集函数中 --先分组再有having条件 select 列名 from 表名 where 条件 group by 列名 --举个例子
用以指定行和列的维数，dimnames包含了可选的、以字符型向量表示的行名和列名。...#更改列名> rownames(mat) = c('e','f','g','h') #更改行名 ?...)> dim.name[[1]][1] "e" "f" "g" "h"[[2]][1] "a" "b" "c" "d"> dim.name[[1]][1] "e" "f" "g" "h" 3 矩阵的取值...7 8g 11 12h 15 16> mat[c(1,3),c(2,4)] #当取不相邻矩阵的行和列可以用c()创建向量 b de 2 4g 10 12> mat[-1,-2] #除去第一行...和第二列不取，其他全取 a c df 5 7 8g 9 11 12h 13 15 16> mat['f','a'] #也可以使用行名和列名来取[1] 5 4 矩阵的运算-元素间运算
nrow);三列(ncol) dim(df1) 1 4 3 nrow(df1) 1 4 ncol(df1) 1 3 #rownames 行名 rownames(df1) 1 "1" "2" "3" "...0.01 2 gene2 up 23 0.02 3 gene3 down 50 0.07 4 gene4 down 2 0.05 改行名和列名...> rownames(df1) r1","r2","r3","r4") 只修改某一行/列的名 > colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6.两个数据框的连接 > test1...#1.统计iris最后一列有哪几个取值，每个取值重复了多少次 > table(iris$Species) setosa versicolor virginica 50...4.6 3.1 1.5 0.2 5 5.0 3.6 1.4 0.2 #3.将a的行名改为
模块里面的unique函数，适用于数组和列表 np.unique()：去重 np.unique(return_counts=True)：去重并统计每个取值的次数 pandas：为series提供相应方法....tolist()：series向list转换 list()：array 向 list转换 也可以使用集合，集合自动去重 2.矩阵 01:20:19 numpy 矩阵：没有行名和列名 numpy 矩阵...：推荐只存放一种数据类型的数据，但可允许多种数据类型 2.1 新建矩阵 使用numpy模块中的array()函数 2.2 取子集 使用下标和切片法： 2.3 矩阵和数据转换 矩阵转为数据框，可以加上行名和列名...Note：会丢失行名和列名 df2.values df2.to_numpy() np.array(df2) 2.4 转置 m1.T 3.数据框 3.1 新建数据框 方式1： DataFrame函数：创建一个字典...loc：基于标签（行名或者列名）或是布尔值 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({ 'gene': ['gene' + str(i) for i in
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