dplyr:使用数据帧中n次的连续重复整数来修改新列 - 腾讯云开发者社区

R语言第二章数据处理③删除重复数据 ================================================ 这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。...主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...dplyr包删除数据框中的重复行函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量...总结根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

-（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型...()去重复 # distinct，数据框按照某一列去重复 distinct(test,Species,.keep_all = T) 其中.keep_all = T表示“按'Species'列去完重复后保留所有列...搜索一下 tolower(g2_s[,4]) str_to_lower(g[,4]) #两个函数均可 # 3.加载test1.Rdata,按照symbol列给ids数据框去重复,注意，要让ids数据真正发生修改...转换数据：把表格转换成两列数据 -（1）第一步：转置 -（2）第二步：把行名作为一列添加到数据中（因为ggplot2容易把行名丢掉，所以倾向于把行名作为一列） -（3）第三步：新增一列“group...gene", #新的列名叫gene values_to = "count") #由原来的值转换得到的那一列的列名叫count 图片 2.

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手把手教你用 R 语言分析歌词

你可以使用 names() 函数来看数据框架中的列。 ? 因为我创建了这个文件，我知道 X 是行数，text 是实际的歌词。...加入一些新的项因为你的一个目标问题是寻找跨越时间的歌曲趋势，并且数据集包含着个人发行年份，你可以创建存储桶来以十年划分年份。使用 dplyr 的 mutate() 函数来创建新的 decade 项。...注意的是 stop_words 有一个 word 列，有一个叫做 word 的新列是被 unnest_tokens() 函数所创建的，所以 anti_join() 自动加入到 word 列你可以检查你的新的整洁数据的结构的类别和维度...再一次利用 group_by() 和 summarise() 函数计数。随后使用 dplyr 和 arrange() 排序。首先，看一下词频最高的歌曲，再使用 ggplot() 的直方图展示。 ?...它用经过过滤的数据集作为输入，每一行是一篇文件（歌曲）中的一个表示（词汇）。你会在新的一列看到结果。

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r语言学习day6

")library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] #dplyr五个基础函数library(dplyr)创建一个示例数据框...data <- data.frame( x = 1:5, y = 6:10)使用mutate()函数创建新的变量data <- mutate(data, z = x + y)输出结果print(data..., by = "x")inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并，但它们有一些区别：语法差异：inner_join()函数来自于dplyr包，其语法更加简洁明了...包依赖：inner_join()函数属于dplyr包，因此需要先加载dplyr包才能使用。merge()函数是基础R的一部分，无需额外加载包即可使用。...例如，当两个数据框中存在重复的列名时，inner_join()会自动为其中一个数据框的重复列名添加后缀以区分，而merge()函数则不会自动处理，需要手动指定后缀。

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「R」dplyr 行式计算

这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。本文将讨论 3 种常见的使用案例：按行聚合（例如，计算 x, y, z 的均值）。...，我们县创建一个行式数据框： rf % rowwise(id) 我们然后使用 mutate() 添加一个新的列，或者使用 summarise() 仅返回一个汇总列： rf %>% mutate...你可以使用 expand.grid()或者tidyr::expand_grid()来生成数据帧，然后重复上面的模式： df <- expand.grid(mean = c(-1, 0, 1), sd =...因为输入tibble中的列没有那么规则，所以这种方法更不适合这种方法。...它有两种主要的运作模式: 没有参数名：你可以调用函数来输入和输出数据框。引用“当前”组。

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R语言入门（一）之数据处理

#rep(x,times):x是要重复的对象（例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep...(x,times)重复x，times次；使用each=来重复x元素each次；rep(c(1,2,3),2)得到1 2 3 1 2 3；rep(c(1,2,3),each=2)得到1 1 2 2 3 3...x = xtabs(air.hole ~ chemical + repeats, data = a1) #xtabs（forula，data）根据一个公式和一个矩阵或数据框创建一个N维列联表； #波浪号...duplicated(a1$Species), ] #删除species这一列的重复项，默认保留第一次出现的 !...）；variable.name：为新列变量取名； value.name：对应值所在的变量名 ?

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R 数据整理（一：base R 的数据处理函数）

table 还可以接受两个参数，实现列联表：对于 table() 的结果列联表，可以用 addmargins() 函数增加行和与列和：数据框概括用 colMeans() 对数据框或矩阵的每列计算均值...可以是从文本型数据中抽取信息，也可以修改内容，亦或是重设格式。 3....rep(x, time = n) # 将序列重复n次，默认为time，使用each 参数，会重复序列中的每个元素n 次，再将它们合并在一起 # > rep(1:3, each = 3) # [1] 1...中差良良中好差良良好差差好良中中 Levels: 差中良好 pretty(x, n) # 创建美观的分割点，将连续性向量x 分割为n 个区间，通过选取n+1...= T) # 用来切割连续性变量，可以将其按照breaks 中的向量区间分割 # 可以通过labels 参数指定向量，使其元素作为breaks 分割后的新值，ordered_result 默认True

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Day6——R包

vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")select(test, one_of(vars))#选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用...one_of函数R语言中使用vars参数指定数据框中需要分析的字段索引范围在R语言中，我们经常需要对数据框进行分析和处理。...数据框是一种二维的表格结构，其中包含了多个变量(字段)和观测值(行)。在进行数据分析时，有时我们只对数据框中的特定字段感兴趣，而不需要使用所有的字段。...这时，我们可以使用vars参数来指定需要分析的字段索引范围，从而提取出感兴趣的字段进行后续操作。vars参数是dply包中select函数的一个参数，它允许我们通过指定字段的索引范围来选择需要的字段。...unique值计数函数计算数据集中列唯一值的数量count(test,Species)## Species n##1 setosa 2##2 versicolor 2##3 virginica

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dplyr数据处理

() select()函数用于筛选有用的列，第一个参数还是数据库，第二个参数以及后面是需要的列名，列名有多种书写方式，可以使用冒号作为范围，也可以使用 stars_with,ends_with...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。.../People) 七、统计使用 summarise()可以对每一列单独进行计算，例如求和，求平均值等，这些都可以使用apply 系列函数来完成，summarise()一般都配合 group_by

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

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 Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改...Dplyr Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名，能够快速修改变量的名称，使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...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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生信代码：数据处理（ tidyverse包）

可视化，建模以及形成可重复性报告数据分析的全流程。...dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...1 mutate() mutate（）与基础函数transform（）相似，都可以添加新的一列，但是允许引用刚刚创建的列： mydata <- tibble(x1=c(2,2,6,4),...start_with("n")) 3 filter() filter()是对数据行方向的选择和筛选，选出符合我们条件的某些行： df %>% filter( type== "english", score...，如果后续要使用到，需要保存下来 5 arrange() R base包中涉及到排序的包括 sort()，rank()，order()，而在dplyr包中与排序相关的是arrange()包，默认是从高到低进行排序

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R语言探索BRFSS数据可视化

p=9266 设定加载包在本实验中，我们将使用dplyr软件包探索数据，并使用ggplot2软件包对其进行可视化以进行数据可视化 library(ggplot2)library(dplyr) 载入资料...我们的数据集包含491775个观测值（行）和330个变量（列） ---- 第1部分：数据关于BRFSS 行为风险因素监视系统（BRFSS）是每年对美国超过40万人进行的电话调查。...2011年进行了超过50万次此类采访，使用随机抽样收集了电话采访和手机访问的样本，从一个州根据密度按分层抽样方法获得了电话样本，而手机样本则是从一个随机抽样中抽取的。 ...is.na(sex))%>% select(physhlth,sleptim1,menthlth,sex) 我们创建了一个新的数据框V1，其中包含4个连续变量。...V2中研究问题3：新的变量V3存储由3个目标变量组成的数据帧。

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算法基础-散列表与开放寻址

散列表是数组的扩展，一般的数组可以在 O(1) 的时间复杂度内进行随机读取，而散列表则使用一个特殊的函数来为各个元素分组在查找元素，只需要用特殊函数计算一次，就可以知道元素存放的位置散列表的基本结构是一个关键字数组和链表...，此时称为哈希冲突开放寻址法在开放寻址法中，如果需要往散列表中插入一个新的元素，则需要用一种方法按顺序探查散列表，直到找到一个空槽来存放新元素。...因为如果它存在的话，那么它应该会在当前空槽的位置散列函数的扩展为了解决冲突问题，需要对散列函数进行扩展，将探查次数作为自变量加入到原散列函数中即在原扩展函数的基础上，引入了探查次数，当第一次探查时...该方法会导致被占用的槽位出现集群，即一大串连续占用的槽位，因此平均查找时间也会大大增加二次探查二次探查使用二次函数来探查空的槽位该方案的优点是不会出现连续集群，但是仍有一个缺点：如果 h(k1)...== h(k2)，那么后序的探查顺序也会完全一致，这会造成轻度的集群，称为“二次集群” 双重散列双重散列使用两个哈希函数来防止出现集群这样的好处是难以出现不同的 k 值对应相同的槽位，也就避免了集群的出现

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

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...在 dplyr 包的 rename() 中用 “新名字 = 旧名字” 格式修改变量名，如： d2.class % dplyr::rename(h=height, w=weight...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...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。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。

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快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）本章内容布局思路：思来想后，想到SQL查询的查询思路可以作为本章节的布局思路 1.了解表结构/数据结构 2.对表中的一些数据做出修改、替换、甚至生成新字段...merge函数和dplyr包中的*_join等函数，另外sqldf函数（SQL）亦可以实现数据连接功能。...= c(Ozone, Temp)) 4.3 数值分段数值分段，就是把一个连续型的数值型数据，按区间分割为因子类型的离散型数据。...，大多都是基于索引来完成的 > #用order()函数来生成索引，再匹配的数据的数值上面。...去重与找重去重，是把向量中重复的元素过滤掉。找重，是把向量中重复的元素找出来。

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数据处理|R-dplyr

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。...data(iris) #本文使用iris示例数据集。 2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...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...sample_n(mtcars, 50, replace = TRUE) #随机有重复的取50行数 10）数据联结 dplyr包也提供了数据集的连接操作，如左连接、右连接、内连接等： inner_join...11）数据合并 dplyr包中也添加了类似cbind()函数和rbind()函数功能的函数，它们是bind_cols()函数和bind_rows()函数。

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R数据科学-1（dplyr）

两个软件包中的命令都可以与管道函数（％>％）很好地配合使用，这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...但是往往会打印出来很长，tidyr中的tibble就解决了此问题，直接简单的看到数据结构及变量类型。...只不过 %>%看起来更简单，将mtcars赋予新的tibble。 df以后的输出，很简洁，能看到32*11的数据行与列，也能看到各列的属性。...那么就涉及到变量的提取。就会用到select函数，可以提取需要的变量。有一个好处就是，不修改原是数据。...# … with 22 more rows 3.数据-变量条件筛选 dplyr::filter()函数对上述新产生的变量的数据df，进行筛选。

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Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

例如，我们想获得一份完整的没有毕业并获得贷款的女性名单。这里可以使用布尔索引实现。你可以使用以下代码： ? ? # 2–Apply函数 Apply是一个常用函数，用于处理数据和创建新变量。...由此我们得到了需要的结果。注：第二个输出中使用了head（）函数，因为结果中包含很多行。 # 3–填补缺失值 ‘fillna()’可以一次性解决：以整列的平均数或众数或中位数来替换缺失值。...由于我已经知道有一次信用记录是非常重要的，如果我预测拥有信用记录的人贷款状态是Y（贷款成功），而没有的人为N(贷款失败)。令人惊讶的是，我们在614个例子中会有82+378=460次的正确。...加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ? 现在的信用记录列被修改为“object”类型，这在Pandas中表示名义变量。...◆ ◆ ◆ 结语本文中，我们涉及了Pandas的不同函数，那是一些能让我们在探索数据和功能设计上更轻松的函数。同时，我们定义了一些通用函数，可以重复使用以在不同的数据集上达到类似的目的。

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RNA-seq入门实战（三）：在R里面整理表达量counts矩阵

连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！...他前面的分享是： Counts FPKM RPKM TPM CPM 的转化获取基因有效长度的N种方下面是他对我们b站转录组视频课程的详细笔记本节概览：从featureCounts输出文件中获取...table(duplicated(symbol)) #统计重复基因名 ###使用aggregate根据symbol列中的相同基因进行合并 counts <- aggregate(counts...初步过滤低表达基因与保存counts数据我们的数据中会有很多低表达甚至不表达的基因，在后续分析中可能会影响数据的分析判断，因此需要对低表达的基因进行筛除处理。筛选标准不唯一，依自己数据情况而定。...这里只展示了获取基因表达的TPM值，如果还想了解如何获得FPKM值请参考文章：获取基因有效长度的N种方法中第二部分内容以及Counts FPKM RPKM TPM 的转化。

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使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

Excel的基础表格操作在Excel中，对表格数据进行增删改查（即增加、删除、修改、查询）以及排序和筛选等操作是常见的数据处理任务。以下是一些基本的操作方法： 1....修改数据直接修改：选中单元格，直接输入新数据。使用查找和替换：按Ctrl+F或Ctrl+H，进行查找和替换操作。 4. 查询数据使用公式：在单元格中输入公式进行计算。...data <- read.csv("path_to_file.csv") 增加列：使用mutate()添加新列。...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...然而，如果你想要使用Python的更基础的内置数据结构和功能来处理数据，你可以使用列表（List）、字典（Dictionary）和内置的函数来完成一些简单的操作。

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R语言第二章数据处理③删除重复数据目录总结

2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

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r语言学习day6

「R」dplyr 行式计算

R语言入门（一）之数据处理

R 数据整理（一：base R 的数据处理函数）

Day6——R包

dplyr数据处理

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

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数据处理|R-dplyr

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