"NoDiff")) dplyr::case-when 标记差异基因 比之前简洁了一些，可读性强 library(dplyr) res_output %>% mutate(level = case_when groupB,"UP"), "NoDiff"))) case-when只保留差异基因的名字 library(dplyr) res_output %>% mutate(diff_gene = case_when 临时生成列时操作起来更方便了 library(dplyr) res_output %>% mutate(rank=1:n(), keep_gene = case_when suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse)) microbenchmark::microbenchmark( case_when(1:1000 Unit: microseconds #> expr min lq mean #> case_when
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。 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。 R语言实现 ##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为B, 1000-1500以下为C,1000以下为D diamonds %>% mutate(price_class = case_when 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。
代码传递思想，技术创造回响！Techo Day热忱欢迎每一位开发者的参与！
"10"="none") df$method3 <- lookup[as.character(df$regulation)] head(df) 第四种方法：逻辑判断转为数字1和0，然后用dplyr包的case_when df$method4 <- case_when(df$regulation == 2 ~ "up", df$regulation == 11 ~ "down test_p & test_up, "up", ifelse(test_p & test_down, "down","none")) 第六种方法：dplyr的case_when df$method6 <- case_when(test_p & test_up ~ "up", test_p & test_down ~ "down", !
scales::trans_new("crazyfox", transform = function(y){ yt <- case_when return(yt) }, inverse = function(yt){ y <- case_when
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 0.5 & value <= 0.7 ~ "(0.5,0.7]", value > 0.7 & value <= 1 ~ "(0.7,1]", ))%>% mutate(value_1=case_when
levels = rev(colnames(df)[3:16])) dfa$value<-as.character(dfa$value) dfa %>% mutate(new_col=case_when
0.00813 # ... with 1,268 more rows * * * 3.根据Sample列生成新列 family_data <- family_data %>% mutate(Group = case_when , startsWith(Sample, "Bd-2") ~ "Second ", startsWith(Sample, "Bd-3") ~ "Third "), num = case_when
also( lambda df: print(f"字段名：{df.columns.tolist()}") ) .drop(columns='b') ) df 2.2 利用case_when ()方法实现多条件分支 pyjanitor中的case_when()方法可以帮助我们针对数据框实现类似SQL中的的多条件分支运算，注意，因为是多条件分支，所以包含最后的“其他”条件在内，需要至少定义3条分支规则
also( lambda df: print(f"字段名：{df.columns.tolist()}") ) .drop(columns='b') ) df 2.2 利用case_when ()方法实现多条件分支 pyjanitor中的case_when()方法可以帮助我们针对数据框实现类似SQL中的的多条件分支运算，注意，因为是多条件分支，所以包含最后的“其他”条件在内，需要至少定义3
10～99人", "100～999人", "1000～10000人", "> 10000人") ), value = as.character(value), value = case_when id" = "id")) %>% select(name = name.y) %>% left_join(df$othercountry) %>% mutate( value = case_when "10～49人", "50～99人", "100～1000人", "> 1000人") ) %>% as.character() ) %>% mutate( value = case_when
group_by(attribute) %>% mutate(attribute = str_remove(attribute, " Level"), attribute = case_when (value)) %>% mutate(id = row_number()) %>% ungroup() %>% #2 Pissaro #1 Signac mutate(fill = case_when
1-switch和case_when 在做数据分析时，常常遇到的一个场景是，1,2,3 需要转换成其对应的"a","b","c"。比如在对结果进行分类统计的时候。 2 3 3 3 3 1 1 1 2 2 2 2 3 2 1 1 但这样的循环编程语法是低效的，dplyr 提供了向量化的操作[[37-R茶话会07-高效的处理数据框的列]]： > dplyr::case_when
3.00 short ## # ... with 73 more rows 创建新的离散列（多个级别） ifelse（）可以嵌套，但如果你想要两个以上的级别，但是使用case_when 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。 msleep %>% select(name, sleep_total) %>% mutate(sleep_total_discr = case_when( sleep_total > ## 10 Roe deer 3.00 short ## # ... with 73 more rows case_when （）函数不仅可以在单独列工作，还可以用于跨列分组： msleep %>% mutate(silly_groups = case_when( brainwt < 0.001 ~ "light_headed
cumprod cumsum 排序 dplyr:: cume_dist dense_rank min_rank ntile percent_rank row_number 其他 dplyr:: between case_when
.)) %>% select(2:27,x) %>% reshape2::melt(,id.vars="x") %>% mutate(pav=case_when( value
---- pyjanitor 的 case_when 代码来自于官网 结果是对了，但是感觉 case when 方法里面的东西很乱呀 我来标注一下： 红色框是条件，绿色框是返回值 但是，我们不是一定要使用
,V6) %>% group_by(V1,V2) %>% summarise(V5=mean(V5), V6=mean(V6)) %>% mutate(V3=case_when
fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when
rowname) %>% mutate(p_value=case_when( value > 0.05 ~ "A", value >0.01 & value <= 0.05 ~ "
第一步树读入数据 df<-read.csv("20210320.csv",header=T) head(df) 增加一列显著性的星号 library(dplyr) df%>% mutate(label=case_when
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