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R语言指定列取交集然后合并多个数据集的简便方法

我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法,很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储,首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名,用到的命令是 files的概念,这个一定要搞明白 pattern参数指定文件的后缀名 接下来批量将5份数据读入 需要借助tidyverse这个包,用到的是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表,5份数据分别以数据框的格式存储在其中 最后是合并数据 直接一行命令搞定 df1的时候他也提到了tidyverse整理数据,但是自己平时用到的数据格式还算整齐,基本上用数据框的一些基本操作就可以达到目的了。

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R-rbind.fill|列数不一致的多个数据集“智能”合并,Get!

Q:多个数据集,列数不一致,列名也不一致,如何按行合并,然后保留全部文件的变量并集呢? A:使用 rbind.fill 函数试试!...数据集按列合并时,可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式,达到数据合并的需求。...但是按行合并时常用的rbind,限制条件有点多,发现plyr包的rbind.fill 函数能比较好的解决这个问题。...data1,data2,data3 列数不一致,列名也不一致,现在需要按行合并,可能的问题: 1)rbind: 是根据行进行合并(行叠加)但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...2)列数相同的时候,变量名不一致也会合并,导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集,需要按行合并,尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill

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    C语言经典100例002-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

    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...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.../demo 二维数组中元素: M M M M S S S S H H H H 按列的顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文的同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容,欢迎大家关注我们的公众号

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    python数据分析——数据的选择和运算

    True表示按连结主键(on 对应的列名)进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术:merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...代码和输出结果如下所示: (2)使用多个键合并两个数据帧: 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...【例】按列合并对象。 关键技术:如果需要沿axis=1合并两个对象,则会追加新列到原对象右侧。...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。...,值为first空值在数据开头,值为last空值在数据最后,默认为last ignore_index:布尔值,是否忽略索引,值为True标记索引(从0开始按顺序的整数值),值为False则忽略索引。

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    图解pandas模块21个常用操作

    2、从ndarray创建一个系列 如果数据是ndarray,则传递的索引必须具有相同的长度。...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数,可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构,列的类型可能不同。...13、聚合 可以按行、列进行聚合,也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并,pandas会自动按照索引对齐,可以指定两个DataFrame的对齐方式,如内连接外连接等,也可以指定对齐的索引列。 ?

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”,因为它将基于矩阵的数据(具有二维)转换为基于列表的数据(列表示值,行表示唯一的数据点),而枢轴则相反。...记住:合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并,它们必须水平合并。...“inner”:仅包含元件的键是存在于两个数据帧键(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...如果不是,则“ join”和“ merge”在定义方面具有非常相似的含义。 Concat 合并和连接是水平工作,串联或简称为concat,而DataFrame是按行(垂直)连接的。

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    盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

    width:字典、列表或整数格式,用于设置轨迹宽度 字典:{column:value} 按数据帧中的列标签设置宽度 列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置宽度 整数:具体数值,适用于所有轨迹 --...-- dash:字典、列表或字符串格式,用于设置轨迹风格 字典:{column:value} 按数据帧中的列标签设置风格 列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置风格 字符串:具体风格的名称,适用于所有轨迹...---- symbol:字典、列表或字符串格式,用于设置标记类型,仅当 mode 含 marker 才适用 字典:{column:value} 按数据帧中的列标签设置标记类型 列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置标记类型...字典:{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表:[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories:字符串格式,数据帧中用于区分类别的列标签 x:字符串格式...,数据帧中用于 x 轴变量的列标签 y:字符串格式,数据帧中用于 y 轴变量的列标签 z:字符串格式,数据帧中用于 z 轴变量的列标签 (只适用 3D 图) text:字符串格式,数据帧用于显示文字的列标签

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    Pandas 秘籍:6~11

    如果我们按字母顺序对出发地和目的地机场的每种组合进行排序,那么我们将为机场之间的航班使用一个标签。 为此,我们使用数据帧的apply方法。 这与分组的apply方法不同。 在步骤 3 中没有形成组。...步骤 1 中groupby操作的结果数据帧每个轴具有多个级别。 列级别未命名,这将要求我们仅按其整数位置引用它们。...merge: 数据帧方法 准确地水平合并两个数据帧 将调用的数据帧的列/索引与其他数据帧的列/索引对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引上的重复值 默认为内连接,带有左,外和右选项 join...步骤 8 通过两个合并请求完成复制。 如您所见,当在其索引上对齐多个数据帧时,concat通常比合并好得多。 在第 9 步中,我们切换档位以关注merge具有优势的情况。...merge方法是唯一能够按列值对齐调用和传递的数据帧的方法。 第 10 步向您展示了合并两个数据帧有多么容易。on参数不是必需的,但为清楚起见而提供。

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    Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

    dplyr示例数据test R自带的iris数据第1,2,51,52,101,103行?...x + y)2.select(),按列筛选,按名称选择变量(1)按列号筛选select(test,1)# 筛选test数据集的第一列iris %>% select(1:3)# 筛选iris数据集的第一到第三列...(2)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)iris %>% select(Species, Sepal.Length)3.filter()筛选行/返回具有匹配条件的行可以按照某分类变量的值进行数据筛选..., test2, by = "x")满足两个条件:有相同变量名,相同变量名的列里有相同元素;2.左连left_join列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序left_join(test1, test2...= 'x')6.简单合并bind_rows(test1,test2)函数需要两个表格列数相同bind_cols(test1,test2)函数则需要两个数据框有相同的行数思维导图生信星球打卡任务,菜鸟一枚

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    如何编写SQL查询

    SQL 具有不同的语言元素,在高级别上可以分为 查询和数据操作。SQL 查询使用 SELECT 语句,而用于数据操作的 SQL 使用 INSERT、UPDATE、DELETE 和 MERGE 语句。...以下列出了子句的处理顺序及其目的: FROM: 指示从哪些表检索数据。 FROM 子句确定正在检索的数据的工作集。...JOIN 子句是 FROM 子句的一部分,并将来自多个表的数据合并到一个数据集中。它是关系模型的基本运算符之一,用于将不同的关系合并到一个集合中。...GROUP BY: 将具有指定列中公共值的行的聚合(或分组)到一行中。GROUP BY 子句将具有公共值的行的聚合到一行中,因此行数将与唯一值的数量一样多。...从逻辑角度来看,它的行为与 WHERE 子句相同,但它在不同的处理阶段进行过滤: SQL> SELECT r.name, SUM(c.population) 2 FROM regions r

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    Pandas 秘籍:1~5

    get_dtype_counts是一种方便的方法,用于直接返回数据帧中所有数据类型的计数。 同构数据是指所有具有相同类型的列的另一个术语。 整个数据帧可能包含不同列的不同数据类型的异构数据。...对于数据帧,许多方法几乎是等效的。 操作步骤 读完电影数据集后,让我们选择两个具有不同数据类型的序列。...明智地排序列名称 最初将数据集导入为数据帧之后要考虑的首要任务之一是分析列的顺序。 这个基本任务经常被忽略,但是可以在分析进行中产生很大的不同。 计算机没有优先选择列顺序,计算也不受影响。...对于所有数据帧,列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言,数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。 在内部,Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。...和cumprod 四、选择数据子集 在本章中,我们将介绍以下主题: 选择序列数据 选择数据帧的行 同时选择数据帧的行和列 同时通过整数和标签和选择数据 加速标量选择 以延迟方式对行切片 按词典顺序切片

    37.6K10

    Pandas Sort:你的 Python 数据排序指南

    在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...对于文本数据,排序区分大小写,这意味着大写文本将首先按升序出现,最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...在这个例子中,您排列数据帧由make,model和city08列,与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...如果您对缺失数据的列进行排序,那么具有缺失值的行将出现在 DataFrame 的末尾。无论您是按升序还是降序排序,都会发生这种情况。...由于您的 DataFrame 仍然具有其默认索引,因此按升序对其进行排序会将数据放回其原始顺序。

    14.3K00

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    该工具需要的功能包括: 重用和共享的可编程性 从外部来源访问数据 在本地存储数据 索引数据来高效检索 根据属性对齐不同集合中的数据 合并不同集合中的数据 将数据转换为其他表示形式 清除数据中的残留物 有效处理不良数据...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列,并且每个列都可以具有关联的名称。...代替单个值序列,数据帧的每一行可以具有多个值,每个值都表示为一列。 然后,数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模,并且每一列都可以表示不同类型的数据。...但是这些比较并不符合DataFrame的要求,因为数据帧具有 Pandas 特有的非常不同的质量,例如代表列的Series对象的自动数据对齐。...对列重新排序 通过按所需顺序选择列,可以重新排列列的顺序。 下面通过反转列进行演示。

    8.3K10

    R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

    在R中我们可以使用rbind,它代表行绑定,只要两个数据帧具有彼此相同的列。..., test) 现在我们有了一个名为“combi”的新数据框,其中包含与原始两个数据集完全相同的行,按照我们指定的顺序堆叠:先训练,然后测试第二。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出,然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列,称为Title。 最后,我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...因为我们在单个数据帧上构建了因子,然后在构建它们之后将它们拆分,R将为所有新数据帧提供所有因子级别,即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平,但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗?...我们已根据原始列车和测试集的大小隔离了组合数据集的某些行范围。之后的逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有列并将其存储到指定的数据帧。

    6.6K30

    R语言函数的含义与用法,实现过程解读

    > list.ABC <- c(list.A, list.B, list.C) 6.2 数据帧 数据帧是类别为"data.frame"的列表; 数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。...数据帧按照矩阵的方式显示,选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...逻辑值和因子在数据帧中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现的值; 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度,而矩阵结构应当具有相同的行大小。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵,矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成,得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...这两个参数唯一的区别是mfcol把图按列排入,mfrow把图按行排入。上图所示的版式可用mfrow=c(3,2)创建;上图显示的是绘制四幅图后的情况。

    5.7K30

    Python探索性数据分析,这样才容易掌握

    首先,让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 列的值,该方法按降序显示数据帧中每个特定值出现的次数: ?...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列,临时存储这些值,并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...为了与当前的任务保持一致,我们可以使用 .drop() 方法删除多余的列,如下所示: ? 现在所有的数据都具有相同的维度! 不幸的是,仍有许多工作要做。...为了合并数据而没有错误,我们需要对齐 “state” 列的索引,以便在数据帧之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 列进行排序,然后从 0 开始重置索引值: ?...最后,我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧,而是按年一次合并两个数据帧,并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?

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    R语言函数的含义与用法,实现过程解读

    > list.ABC <- c(list.A, list.B, list.C) 6.2 数据帧 数据帧是类别为"data.frame"的列表; 数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。...数据帧按照矩阵的方式显示,选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...逻辑值和因子在数据帧中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现的值; 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度,而矩阵结构应当具有相同的行大小。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵,矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成,得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...这两个参数唯一的区别是mfcol把图按列排入,mfrow把图按行排入。上图所示的版式可用mfrow=c(3,2)创建;上图显示的是绘制四幅图后的情况。

    4.7K120

    【文本检测与识别白皮书-3.2】第三节:常用的文本识别模型

    采用CRNN顶部的转录层,将循环层的每帧预测转化为标签序列。虽然CRNN是由不同类型的网络架构组成的。CNN和RNN),它可以用一个损失函数进行联合训练。...因此,特征映射的每一列对应原始图像的矩形区域(称为接受域),这些矩形区域与特征映射上对应列的排列顺序相同。如图2所示,特征序列中的每个向量都与一个感受域相关联,可以考虑作为该区域的图像描述符。...图片 3.CTC(即转录层或翻译层) 转录是将RNN对每帧的预测转换为标签序列的过程。在数学上,转录是指在每帧预测的条件下找到具有最高概率的标签序列。...得分图上的四边形的正面积大致被设计为原始地图的缩小版本,如图4 (a).所示对于一个四边形Q = {pi|i∈{1,2,3,4}},其中pi = {xi,yi}是按顺时针顺序在四边形上的顶点。...它能够处理各种具有挑战性的场景,如不均匀的照明,低分辨率,不同的方向和透视失真。此外,由于NMS过程中的投票机制,所提出的方法在具有不同形式的文本实例的视频上显示出较高的稳定性2。

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    python对100G以上的数据进行排序,都有什么好的方法呢

    您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止,您仅对多列按升序排序。在下一个示例中,您将根据make和model列按降序排序。...对于文本数据,排序区分大小写,这意味着大写文本将首先按升序出现,最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...在这个例子中,您排列数据帧由make,model和city08列,与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...如果您对缺失数据的列进行排序,那么具有缺失值的行将出现在 DataFrame 的末尾。无论您是按升序还是降序排序,都会发生这种情况。...由于您的 DataFrame 仍然具有其默认索引,因此按升序对其进行排序会将数据放回其原始顺序。

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    ClickHouse(14)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之VersionedCollapsingMergeTree详细解析

    VersionedCollapsingMergeTree用于相同的目的折叠树但使用不同的折叠算法,允许以多个线程的任何顺序插入数据。特别是,Version列有助于正确折叠行,即使它们以错误的顺序插入。...如果需要快速写入数据,则不能接受更新,但可以按如下顺序将更改写入对象。使用 Sign 列写入行时。如果Sign=1这意味着该行是一个对象的状态(让我们把它称为“state”行)。...当ClickHouse合并数据部分时,它会删除具有相同主键和版本但Sign值不同的一对行.行的顺序并不重要。 当ClickHouse插入数据时,它会按主键对行进行排序。...ClickHouse不保证具有相同主键的所有行都将位于相同的结果数据部分中,甚至位于相同的物理服务器上。对于写入数据和随后合并数据部分都是如此。...此外,ClickHouse流程SELECT具有多个线程的查询,并且无法预测结果中的行顺序。

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