dplyr -一次重新编码多个列 - 腾讯云开发者社区

学习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。...mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源# 当然可以换成其他地区的镜像options()$BioC_mirro #检验默认镜像options()$reposr # 查询自己的镜像这种是每一次打开都要重新设置一次的还有一种像...install.packages("dplyr")library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test dplyr包的五个基础函数2.1 mutate(),新增列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)2.2 select(),按列筛选① 按列号筛选...select(test,1) # 选择第一列select(test,c(1,5)) # 选择第一和五列 select(test,Sepal.Length) # 直接选择列名② 按列名筛选select(test

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

函数用于对数据框按照指定变量进行排序，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列，帮助用户重新整理数据框中的观测顺序。...Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现

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Day6-学习R包

R包是多个函数的集合，编码和样本数据的集合，或者通俗讲，R包相当于R的插件（有可能不准确）存放位置：名为”library“的目录下必要性：丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析需要R包以dplyr...")加载library(dplyr)指定数据test dplyr五个基础函数新增列，mutate(test, new = Sepal.Length...* Sepal.Width)按列筛选，select(test,c(1,5))或者select(test, Petal.Length, Petal.Width)筛选行，filter(test, Species...== "setosa")按某1列或某几列对整个表格进行排序，arrange(test, Sepal.Length)汇总，对数据进行汇总操作，summarise(test, mean(Sepal.Length...), sd(Sepal.Length))dplyr的两个技能管道操作，相当于linux的管道符｜count统计某列的unique值count(test,Species)dplyr处理关系数据内连取交集，

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数据清洗与管理之dplyr、tidyr

本期回顾 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲本期目录 0 二维数组行列引用 1 创建新变量 2 变量重新编码 3 变量重新命名 4...2.933333 3.166667 3.200000 2.966667 算术运算符 +（加） -（减） *（乘） /（除） ^或 ** （求幂） x%%y （求余） x%/%y （商，整数） 2 变量重新编码...可用于将连续数据编码为分组数据，或者替代异常值等在R中重新编码数据常用逻辑运算符，通过TRUE/FALSE等返回值，确定编码的位置。...> df <- iris #将Petal.Length列等于1.4的位置重新编码为“” > df$Petal.Length[df$Petal.Length == 1.4] <- "" > head(...Petal.Length == 1.3] <- "一点三" + Petal.Length[Petal.Length == 1.5] <- "一点五"}) > head(df,10) #重新编码后输出结果

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R语言第二章数据处理④数据框排序和重命名目录

目录 R语言第二章数据处理①选择列 R语言第二章数据处理②选择行 R语言第二章数据处理③删除重复数据 R语言第二章数据处理④数据框排序和重命名 =============================...=================== 这一篇主要介绍如何通过一个或多个列（即变量）的值对数据中的行进行重新排序。...您将学习如何轻松地：使用R函数arrange（）[dplyr包]按升序（从低到高）进行排序使用arrange（）结合函数desc（）[dplyr package]以降序（从高到低）对行进行排序 library...函数arrange（）可用于通过一个或多个变量对行重新排序（或排序）。...按Sepal.Length按升序重新排序行 #根据Sepal.Length值排序（升序） my_data %>% arrange(Sepal.Length) #根据Sepal.Length值排序（降序）

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dplyr数据处理

dplyr::arrange(mtcars,mpg) dplyr::arrange(mtcars,desc(mpg)) 三、利用管道合并多个操作，过滤后排序，%>%快捷键是ctrl+shift...mtcars %>% dplyr::filter(mpg>20) mtcars %>% dplyr::filter(mpg>20) %>% dplyr::arrange(cyl) 四、筛选过滤列 select...另外，当想要把几个需要的列移到前面，可以配合使用 everythins()函数，将剩余的列添加到后面。...mtcars %>% dplyr::sample_n(10) mtcars %>% dplyr::sample_frac(0.2) 六、创建新变量有时需要对已有变量进行重新计算，例如计算几列的和...，会某一列取对数，这样将生成新的变量，这个时候可以使用 mutate 函数。

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...载入包： library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) 基本用法 across() 有两个主要的参数：第一个参数是 .cols ，它用来选择你想要操作的列。..._if, _at, _all 「dplyr」以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...这与 mutate_if()、mutate_at() 和 mutate_all() 不同，后者一次只完成一个转换。

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

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GEO数据挖掘——快速将探针ID转化为Gene Symol

require("dplyr", quietly = TRUE)) install.packages("dplyr") if (!...，大家先看看Gene symbol在那一列，然后在选取探针ID和gene Symbol GSE_gpl = GSE_gpl[,c(1,11)] # 去除一个探针对应多个symbol，不同的芯片平台，多个基因分隔符可能不一样...ID，其他列为每个探针ID对应样本的表达值 # annotate是探针注释信息，包含两列吗，第一列为探针ID，第二列为探针ID的注释信息 # mathod多个探针ID对应同一个symbol的处理方法...} dat = as.data.frame(dat) return(dat) }else { print('输入的探针注释的probe ID有重复，请重新输入去重之后的探针注释文件...') } }else { print('输入的探针表达矩阵中的probe ID有重复，请重新输入去重之后的探针表达矩阵') } } symbol_exp = probe_annotation

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学习小组DAY6-Creep

今天的学习内容是R包，R包是多个函数的集合，本次主要是学习dplyr包。安装和加载R包设置镜像每次下载R包时，都需要重新配置镜像。...之前已经安装过dplyr包了，所以直接加载即可加载library(包)和require（包）均可实现加载的目的。...五个基础函数mutate()，新增列select(),按列筛选filter()筛选行arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序summarise()：汇总进行汇总时可以结合group_by，...实用性更强dplyr两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)管道操作可以直接省略中间步骤，导出最后的结果count统计某列的unique值dplyr处理关系数据将2个表进行连接...表所有记录semi_join反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join简单合并在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同

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如果伦敦地铁图是数据科学家画的……

拥有13条路线，300多个站点，伦敦地铁的结果复杂至极。一些站点甚至连接了3到4条路线。怎样才能有效地可视化这个网络？ 20世纪初的设计大师Harry Beck交出了一份堪称完美的答卷。...今天，一位数据科学家Keith McNulty也想来重新挑战一下这个难题。这场跨越时空的pk究竟谁更胜一筹呢？赶紧搬来小板凳！...这份数据甚至包含了地图线路的十六进制颜色编码。顺便说一下，伦敦交通局（Transport for London）发布过一个设计风格指南。...我们使用stations数据框中的line_name 列对站点分组，以便对节点进行颜色编码；我们使用 connections 数据框中的 colour 列对线路进行颜色编码（根据线路的官方颜色）。...(stations, by = c('station1' = 'name')) %>% dplyr::rename(x = longitude, y = latitude) %>% dplyr:

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如何使用TCGAbiolinks下载TCGA数据并整理

需要注意的是，2022年TCGA数据库进行了一次比较大的更新，其中包括了数据格式的变动，因此 TCGAbiolinks 也必须随之更新到最新版。下面，正式开始。.... # 提取蛋白编码基因 pcg <- c( "protein_coding", "IG_V_gene", "IG_D_gene", "IG_J_gene", "IG_C_gene",...包含于pcg的所有行 mrna_exprset % dplyr::filter(gene_type %in% pcg) %>% # 使用dplyr::select...()方法去掉gene_type列 dplyr::select(-gene_type) %>% # 使用dplyr::distinct()方法去除重复的行，保留第一次出现的行 dplyr...% ncol() mrna_exprset %>% select(matches("[01]1[A]$")) %>% ncol() # 筛选, 只要01A和11A的样本 # 重新排序

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R语言基于dplyr实现数据快捷操作

首先看下包的安装： install.packages("dplyr") 接下来我们看下具体的功能： 1. as_tibble 将大的数据转化为友好展示的格式。...实例： library(dplyr) mtcars <- as_tibble(mtcars) ? 2. arrange 对数据集进行整体基于单列或者多列进行排序。...7. relocate改变列之间排序。实例： ? 8. rename重新命名某一个变量。...16. across 针对某一列进行操作，两个参数：第一个为列名，第二个为操作函数。...多个表之间的操作： ?

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使用pandas构建简单直观的数据科学分析流程

在数据科学领域，具有管道特性的包的例子是R语言中的dplyr和Python中的Scikit learn。...比方说，除了删除age列之外，我们还希望对House_size列进行一次热编码，以便可以在数据集上轻松运行分类或回归算法。...Area House Age') df2 = drop_age(dta) 对某一列进行热编码 # In[*] pipeline = pdp.ColDrop('Avg....House_size'列热编码 3.对Price列进行price_tag函数转换，然后删除Price列 4.挑选'Price_tag'列值为'drop'的观察值 # In[*] def price_tag...Area House Age') #'House_size'列热编码 pipeline+= pdp.OneHotEncode('House_size') #对Price列进行price_tag函数转换

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

开头的字符串,输出逻辑向量 str_ends(x2,"e") #判断x2中e结尾的字符串,输出逻辑向量 1.5 字符串替换 x2 str_replace(x2,"o","A") #每个元素里面只替换第一次出现的目标字符...str_replace_all(x2,"o","A") #替换元素中所有目标字符 1.6 字符删除 x str_remove(x," ") #只删除第一次出现的目标字符 str_remove_all(...x," ") #删除全部目标字符 2.玩转data.frame--dplyr包 2.1 arrange，数据框按照某一列排序,实际参数不能加" " library(dplyr) arrange(test...Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test 2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select...ifelse(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse(k2,"normal","tumor") 3.1.3 多个条件

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R&Python Data Science 系列：数据处理（3）

1.1 arrange函数排序函数，按照某（几）个指定的列按照升（降）序排列重新排列数据集，参数ascending = False，降序排列，ascending = True，升序排列；...R实现 library(tidyverse) library(ggplot2) library(dplyr) ##按照price升序排列 diamonds %>% arrange(price) %>%...3 窗口函数窗口函数，是对某列操作，返回长度相同的一列，主要包括排名函数、偏移函数、累计聚合函数。...在某种分组排序规则之后，row_number()生成一个连续不重复的编码，min_rank()生成一个不连续的编码，但是对相同的记录编码相同，而dense_rank()生成一个连续的编码，相同记录有相同的编码...5 总结数据处理1-3，主要介绍了Python中dfply和R中dplyr包中的数据处理函数，几乎满足数据预处理中筛选变量、衍生变量以及计算一些统计量的需求。

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day 6 字符串数据框条件循环隐式循环

需要的包：library(tidyr)library(dplyr)library(stringr)library(tibble)字符串stringr包x 一次匹配到的元素str_replace_all...)) #从大到小# distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)?...dplyr# mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)连续的步骤1.多次赋值，产生多个中间的变量x1 = select(iris...的位置返回的结果为TRUEifelse(k1,"tumor","normal")k2 = str_detect(samples,"normal");k2ifelse(k2,"normal","tumor")(3)多个条件

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

require(dplyr))install.packages("dplyr",update = F,ask = F) if(!...:102),] rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有” test # arrange，数据框按照某一列排序 library(dplyr) arrange(test...以上操作根据此前学过的知识新增列的话这么写：图片 4.简单了解：select() 、filter()筛选列、行 5.补充知识：管道符%>% -（1）当遇到连续的步骤时：多次赋值，会产生多个中间的变量；...-（1）用if语句控制一段代码的运行；且使用if语句，后面大括号里的代码可以折叠；实例：用if(F){}注释掉暂时不想运行但以后还可能运行的代码（运行时把F改为T即可）；直接删掉的话下次想用就得重新写...找出logFC最小的10个基因和logFC最大的10个基因(symbol列就是基因名) #我的答案： rm(list = ls()) load("test1.Rdata") library(dplyr)

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数据处理|R-dplyr

dplyr包实现数据的清洗处理，包括数据整合、关联、排序、筛选、汇总、分组等。...1）安装、加载dplyr包、准备数据 install.packages("dplyr") #加载dplyr包使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl对象。...select函数:可以通过指定列名选择指定的变量进行分析，得到的为选择的列。...Width) #计算一个或多个新列并删除原列 6）数据汇总 summarize()函数实现数据集聚合操作，将多个值汇总成一个值 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length...查看自带的参考资料：vignette(package = "dplyr") vignette("introduction", package = "dplyr")

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R语言数据（集）合并与连接匹配 | 专题2

目录 1 数据合并 1.1 cbind列合并（等长） 1.2 rbind行合并 2 数据连接/匹配 2.1 内连接 2.2 外连接 2.3 左连接 2.4 右连接 2.5 双（多）字段内连接 3 数据增减...正文 1 数据合并 1.1 cbind列合并（等长）总结：cbind等行数、按列合并（无序） #等长 #生成测试数据 > ID1 <- c(1:4) > ID2 <- c(2:5) > name...本节主要就merge和dplyr::*_join函数做出解释。...其中，通过by控制连接字段，通过dplyr::*_join中的“*”控制连接形式。...x=x[,-1] #代表删除x数据集中第一列数据 #方法二：dplyr::mutate #数值重定义和赋值 #将Ozone列取负数赋值给new，然后Temp列重新计算为(Temp - 32) / 1.8

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