IS NULL 检查值是否为空。 第 3 节. 连接多个表 主题 描述 连接 向您展示 PostgreSQL 中连接的简要概述。 表别名 描述如何在查询中使用表别名。...主题 描述 插入 指导您如何将单行插入表中。 插入多行 向您展示如何在表中插入多行。 更新 更新表中的现有数据。 连接更新 根据另一个表中的值更新表中的值。 删除 删除表中的数据。...连接删除 根据另一个表中的值删除表中的行。 UPSERT 如果新行已存在于表中，则插入或更新数据。 第 10 节....检查约束 添加逻辑以基于布尔表达式检查值。 唯一约束 确保一列或一组列中的值在整个表中是唯一的。 非空约束 确保列中的值不是NULL。 第 14 节....NULLIF 如果第一个参数等于第二个参数则返回NULL。 CAST 从一种数据类型转换为另一种数据类型，例如，从字符串转换为整数，从字符串转换为日期。 第 16 节.
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。...%in% c("setosa","virginica")) 3）变量筛选（列） 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。...：Filter&Select Filter：通过一些准则选择观测值（行） Select：通过名字来选择变量（列） 更名变量名： Select & Rename head(select(iris,Sepal.W...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
()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...# Y=RR; X=Done.way F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。...另一种方法：t-test仅仅适合2组比较，因此需要筛选data_ttest % dplyr::filter(D %in% c("B", "C")) #%>% #dplyr...，根据分布情况决定是否采样方差分析方法。
fit = eBayes(fit)deg = topTable(fit,coef = 2,number = Inf)分组多代码更复杂为deg数据框添加几列1.加probe_id列，把行名变成一列library...ids,symbol,.keep_all = T)deg = inner_join(deg,ids,by="probe_id")nrow(deg) #如果行数为0就是你找的探针注释是错的。...#保留最大值exp2 = exp[ids$probe_id,]identical(ids$probe_id,rownames(exp2))library(dplyr)ids = ids %>% mutate...已经是一个基因为行名的表达矩阵，直接差异分析，不再需要inner_join 3.加change列,标记上下调基因logFC_t = 1p_t = 0.05#思考，如何使用padj而非p值k1 = (deg...，先找到示例代码，根据自己的数据和需求修改，好好阅读帮助文档。
❝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...最后我们将简要介绍一下历史，说明为什么我们更喜欢 across() 而不是后一种方法（即 _if(), _at(), _all() 变体函数）以及如何将你的旧代码转换为新的语法实现。...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。...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。 你如何转移已经存在的代码？...幸运的是，将已有的代码转换为使用 across() 实现通常是非常直观的： 去掉函数 _if(), _at() and _all() 后缀 调用 across()，第一个参数如下： 后面如果还有参数，保持原样即可
今日学习内容：如何安装R包？...查看使用bioconductor的默认镜像R最重要的两个配置文件: 一是.Renviron，能够设置R的环境变量； 二是.Rprofile，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动...安装和加载需要联网，以dplyr为例：options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror...(dplyr)dplyr五个基础函数mutate() 新增列，(x，列名=相关数据)select() 筛选列，（x，列号或列名）filter() 筛选行，（x，列名==想要的行）需要逻辑判断arrange...unique值，即统计同类项连接两个表的不同方式inner_join() 內连，取交集，by="x"基于x的列left_join() 左连，保留前一个表，以此多舍少补后一个表full_join()
用户友好：Excel具有直观的用户界面和丰富的帮助文档，使得用户即使没有编程背景也能相对容易地学习如何使用它。...数据格式设置：了解如何设置数据格式，包括数字、货币、日期、百分比等。 条件格式：学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件的单元格。 图表：学习如何根据数据创建图表，如柱状图、折线图、饼图等。...以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...图表 插入图表：根据数据快速创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表：调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列：将一列数据根据分隔符分成多列。
(stringr) # 标准流程代码是二分组 # 生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if if(F){ # 第一种方法，直接查看data.frame用现成的可以用来分组的列--不一定可以找出 }else if(F){ # 第二种方法...::idmap() 报错，对type进行标注—查看帮助文案 ids <- AnnoProbe::idmap('GPL17692',type = "soft")#是复制的 } ##如果捷径的方法可行则无需运行以下四种方法...annotation_col=annotation_col #根据分组映射颜色 ) # 按行标准化 pheatmap(n, show_colnames =F,...，如果计算行之间的相关系数也需要对矩阵进行t()转置 参考资料：scale函数对矩阵归一化是按行归一化，还是按列归一化？
在这个上下文中，your_data_frame 应该被替换为你想要操作的实际数据框的名字。...执行这个操作后，你将得到一个新的数据框，其中只包含test数据框中Species列值为"setosa"或"versicolor"的行。...group_by(Species)：这一步将数据按照Species列的不同值进行分组，即将数据集分成多个子集，每个子集包含相同Species值的数据。...z = c("A","B","C",'D'): 类似地，这部分代码创建了另一个名为z的列，包含四个字符值：'A'、'B'、'C'和'D'。...内连接的特点是只包含两个数据框中键值匹配的行。如果 test1 中的某行在其 "x" 列中的值在 test2 的 "x" 列中没有对应值，则这行不会出现在结果中，反之亦然。
# 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape # 用于获取数据的索引、数据类型和内存信息 df.info...False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...统计列中非空值的个数 count = df['column_name'].count() # 对DataFrame进行分组并重置索引 grouped_data = df.groupby('column_name...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name
一起复习一下吧~ 函数有3个好处： 更容易看清代码意图 更容易对需求变化做出反应（改变） 更容易减少程序bug 除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作...哎呀，我们又复制粘贴了2次代码，因此是不是该思考下如何扩展一个代码让它同时发挥几个函数的功能呢？这段代码的大部分是一个for循环，而且如果不仔细很难看出3个函数有什么差别。...如果我们面临的是一个复杂的问题，那么将其分解为可行的子问题，然后依次解决。使用purrr，我们可以解决子问题，然后用管道将其组合起来。...比如我们现在想对某个数据集中的每一个分组都拟合一个线性模型，下面示例将mtcars数据集拆分为3个部分（按照气缸值分类），并对每个部分拟合一个线性模型： models = mtcars %>%...keep()和discard()函数可以分别保留输入中预测值为TRUE和FALSE的元素（在数据框中就是指列）： iris %>% keep(is.factor) %>% str()
就是某些单元格有空值的情况。 三种处理方式：删除整行，根据上下文（瞎）蒙一个，同一列的空值填上同一个数。 ?...二、Dplyr能实现的小动作 1.arrange 排序 按某一/两列值的大小，按照升/降对行排序。...4.select 按列筛选（选择符合要求的列） select(frame3,geneid,expression) #选择特定两列 select(frame3,-Sampleid) #反选，all but...Sampleid select(frame3,contains("n")) #列名包含n的列 select(frame3,starts_with("a")) #以a开头的列 5.mutate 根据原有的列生成新的列...这两种关联方式都是以表格1为基础，根据表格2与其共有的那一列进行筛选。
就像第1部分中的select（）函数一样，mutate（）有变种： *mutate_all（）将根据您的进一步说明改变所有列 *mutate_if（）首先需要一个返回布尔值的函数来选择列。...在这种情况下，您可以包装任何列的选择（使用select（）函数内可能的所有选项）并将其包装在vars（）中。 其次，它需要以函数形式的变异指令。 如果需要，请使用代字号或funs（）之前（见上文）。...在这种情况下，我们有3列描述时间度量。 对于某些分析和图表，可能有必要将它们合二为一。 gather函数需要您为新的描述性列指定名称（“key”），并为值列指定另一个名称（“value”）。...最后需要取消选择您不想收集的列。 在示例代码中，我取消选择列name。...NA 函数na_if（）将特定值转换为NA。
数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。...offset 表示忽略n个。忽略最后一个即表示选择倒数第二个。 2.6 arrange 按照数据框里的某列或某几列，对所有行进行排序。...合并”为一列。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。
·图例，根据输入的数值大小范围自动生成的颜色变化关系 ·相关性热图 只有一半具有意义，画一半就好，但是专门的R包 ·差异基因热图 纵坐标是样本 图片 2.散点图 3.箱线图 比较组间的大小关系，以分组为单位...] 54675 22 > exp[1:4,1:4] #检查矩阵是否正常，如果是空的就会报错，空的和有负值的、有异常值的矩阵需要处理原始数据。...666.869 388.589 704.633 953.481 121_at 240.646 361.198 305.229 374.757 > #如果表达矩阵为空...图片 仿制实例数据 列—两个部分（前四列是用于求PCA的值-探针/基因；最后一列为分组信息） 行—样本名称 需要对原始数据进行转换（如图a） 图片 图片 PCA代码 #仿制的前四列 dat=as.data.frame...deg（六列数据，还需4列，看图差异分析后的数据整理） #为deg数据框添加几列 #1.加probe_id列，把行名变成一列 library(dplyr) deg <- mutate(deg,probe_id
难度：⭐⭐ R语言解法 # 神方法table table(df$grammer) 6 缺失值处理 题目：将空值用上下值的平均值填充 难度：⭐⭐⭐ 上下两数的均值 df['popularity'] =...R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ R解法 df % mutate(new = salary - `0`) 45 缺失值处理 题目：检查数据中是否含有任何缺失值...行操作（默认），1-列操作 how：any-只要有空值就删除（默认），all-全部为空值才删除 inplace：False-返回新的数据集（默认），True-在原数据集上操作 57 数据可视化 题目：绘制收盘价的折线图...R解法 #换手率这一列属性为chr，需要先强转数值型 #如果转换失败会变成NA，判断即可 df[is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),] 63 异常值处理 题目：打印所有换手率为
，而是采用样本数据，根据四分位数用盒和线来显示值的范围。...包#(1)提取表达矩阵expexp <- exprs(eSet)dim(exp)exp[1:4,1:4]#检查矩阵是否正常，如果是空的就会报错，空的和有负值的、有异常值的矩阵需要处理原始数据。...#如果表达矩阵为空，大多数是转录组数据，不能用这个流程(后面另讲)。...：2个脚本之间的衔接：清空环境变量+load Rdata3.3.1 获取分组信息的三种方法：有现成的可以用来分组的列自己生成使用字符串处理的函数获取分组# Group(实验分组)和ids(探针注释)rm...如果三种办法都不适用，可以继续往后写else ifif(F){ # 1.Group---- # 第一种方法，有现成的可以用来分组的列 Group = pd$`disease state:ch1`
（个）能选择“table”中列3到列6中的所有行？...(mean=mean(bar)) D) All of the above 答案：（D） 所有上述方法都可用于计算列的分组统计值。...33 创建一个表示另一变量是否有缺失值的特征数据，有时对于预测模型来说非常有用。 下方数据框中的某一列有缺失值。...Feature1 Feature2 B NA C 30 D 40 E 50 以下哪个命令将创建一个名为“missing”、值为1的列，其中变量“Feature2”具有缺失值？...那么，将你的图表保存为PDF文件便是这一种选择。 如果要将图表保存为PDF文件，下列哪项做法正确？
的第i位开始返回长度为j的子字符串，如果j为空，则直到串的尾部。... ROUND(,) 返回舍入小数点右边n2位的n1的值，n2的缺省值为0，这回将小数点最接近的整数，如果n2为负数就舍入到小数点左边相应的位上，n2必须是整数。...的值，n2缺省设置为0，当n2为缺省设置时会将n1截尾为整数，如果n2为负值，就截尾在小数点左边相应的位上。...函数返回一个空的BFILE位置值指示符，函数用于初始化BFILE变量或者是BFILE列。 ...函数返回包含了有关x的内部表示信息的VARCHAR2类型的值。如果指定了n1,n2那么从n1开始的长度为n2的字节将被返回。
使用mutate()添加新变量 除了选择已存在的列，另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。 mutate()函数通常将新增变量放在数据集的最后面。...算术操作符 算术操作符本质都是向量化的函数，遵循“循环补齐”的规则。如果一个参数比另一个参数短，它会自动扩展为后者同样的长度。比如air_time / 60，hours * 60等等。...这个操作会将分析单元从整个数据集转到单个的组别。然后，当你使用dplyr动词对分组的数据框进行操作时，它会自动进行分组计算。...dplyr工具：进行分组汇总。...你可以将这段代码当作命令式的语句：分组、然后汇总，然后过滤。对%>%理解的一种好的方式就是将它发音为”然后“。
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