一、筛选过滤行 filter() filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。 library(dplyr) dplyr::filter(iris,Sepal.Length >7) dplyr::filter(mtcars,mpg>21) dplyr::filter(mtcars, mtcars %>% dplyr::filter(mpg>20) mtcars %>% dplyr::filter(mpg>20) %>% dplyr::arrange(cyl) 四、筛选过滤列 select 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 大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用（bioinfoer.com）。
接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！ 在编程语言里面，说语法简单，意味着编程语言与我们正常人的逻辑思维是一致的。它相对于R自带的筛选方法会更高效，我们不需要花很多时间去等待机器反应。 在GitHub上面，之前有人做了一个统计，以下几个函数最为常用： filter( ) 过滤 filter(df,cond1,cond2,…) 用逗号,隔开表示条件是and的关系 filter(df, 官网上面有关于data.table包对于dplyr的提升和改进： ? (sum(v1),sd(v3))] data.table居然支持直接在j上进行列的计算，看到这里是不是觉得超牛逼，关键是代码非常简洁，一句话的事，就帮我们完成数据的筛选和计算了！ DT[,.
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（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ? %in% c('CA','MA',"TX")] dplyr用filter，content满足某种条件的进行筛选，而data.table的筛选方式很传统，比较简单。 （2）多变量筛选，用&|等 from_dplyr = filter(tb,State=='CA' & Claim.Type! DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？ dplyr和data.table，你选哪个？
拦截器可以对静态资源的请求进行拦截处理。 测试结果，并访问： http://www.localhost:8080/test 看控制台的输出 从这个控制台打印输出，就可以很清晰地看到有多个拦截器和过滤器存在时的整个执行顺序了。 总结 对于上述过滤器和拦截器的测试，可以得到如下结论： Filter需要在web.xml中配置，依赖于Servlet Interceptor需要在SpringMVC中配置，依赖于框架 Filter的执行顺序在 Interceptor之前，具体的流程见下图 两者的本质区别： 拦截器（Interceptor）是基于Java的反射机制，而过滤器（Filter）是基于函数回调。 从灵活性上说拦截器功能更强大些，Filter能做的事情，都能做，而且可以在请求前，请求后执行，比较灵活。
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。 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。 filter(iris, Sepal.Length == 7) Q:筛选花萼长大于7，花萼宽带大于等于3的数据？ filter(iris, Sepal.Length > 7 & Sepal.Width>3.0) Q：筛选出Species 为setosa或virginica的行 filter(iris,Species 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。
，想到解决这个问题用到Interceptor，但想到了Interceptor，就想到了Filter，于是就想说一下它们的执行顺序和区别。 关于Interceptor解决权限和菜单管理的问题，在放在下一篇写吧，就酱紫。 从这个控制台打印输出，就可以很清晰地看到有多个拦截器和过滤器存在时的整个执行顺序了。当然，对于多个拦截器它们之间的执行顺序跟在SpringMVC的配置文件中定义的先后顺序有关。 四、总结 对于上述过滤器和拦截器的测试，可以得到如下结论： （1）、Filter需要在web.xml中配置，依赖于Servlet； （2）、Interceptor需要在SpringMVC中配置， （4）、两者的本质区别：拦截器（Interceptor）是基于Java的反射机制，而过滤器（Filter）是基于函数回调。
一、引言 本来想记录一下关于用户登陆和登陆之后的权限管理、菜单管理的问题，想到解决这个问题用到Interceptor，但想到了Interceptor，就想到了Filter，于是就想说一下它们的执行顺序和区别 关于Interceptor解决权限和菜单管理的问题，在放在下一篇写吧，就酱紫。 接着清空控制台，并访问：http://www.localhost:8080/test，再次看控制台的输出： 从这个控制台打印输出，就可以很清晰地看到有多个拦截器和过滤器存在时的整个执行顺序了。 四、总结 ---- 对于上述过滤器和拦截器的测试，可以得到如下结论： Filter需要在web.xml中配置，依赖于Servlet Interceptor需要在SpringMVC中配置，依赖于框架 Filter的执行顺序在Interceptor之前，具体的流程见下图 两者的本质区别：拦截器（Interceptor）是基于Java的反射机制，而过滤器（Filter）是基于函数回调。
，想到解决这个问题用到Interceptor，但想到了Interceptor，就想到了Filter，于是就想说一下它们的执行顺序和区别。 关于Interceptor解决权限和菜单管理的问题，在放在下一篇写吧，就酱紫。 从这个控制台打印输出，就可以很清晰地看到有多个拦截器和过滤器存在时的整个执行顺序了。当然，对于多个拦截器它们之间的执行顺序跟在SpringMVC的配置文件中定义的先后顺序有关。 四、总结 对于上述过滤器和拦截器的测试，可以得到如下结论： （1）、Filter需要在web.xml中配置，依赖于Servlet； （2）、Interceptor需要在SpringMVC中配置，依赖于框架 （4）、两者的本质区别：拦截器（Interceptor）是基于Java的反射机制，而过滤器（Filter）是基于函数回调。
包 #dplyr中基本函数 filter——数据筛选（筛选观测值，行） filter(Hdma_dat,pclass == 1) ################################### ## #dplyr中基本函数 select——子集选取（筛选变量，列） select(Hdma_dat,pclass,survived) ##选择pclass变量 ? 3.aggregate函数对分组字段的顺序有一个奇怪的要求：必须反向排列。 可见order用法 subset()在数据集中非常好用，which是针对较小的数据筛选，比较低纬度的数据筛选时候可以用的。 subset=which+数据集操作 which=order+多变量运行。 （参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?
01 select()变形函数 dplyr包的安装就不展示了，dplyr包是内含多函数且功能强大的数据处理包。 02 filter( ) filter( ) 函数 筛选数据框内容，选择产品类型是纯棉口罩的数据。 ? 多条件筛选，只要在filter中多增加筛选条件即可 ? 04 arrange( ) arrange( ) 函数可用于创建一个新的数据框，这个数据框可以按照1个或多个变量进行排序。 desc( ) 函数表示降序排列。让上述表格按照金额和单价进行降序排列。 05 group_by( )+summarize（） group_by( ) 这个函数是用来创建分组的。summarize（）用来汇总数据，汇总产品类别和销售城市，同时增加平均数量和均价。 ? 06 %>%管道操作符 %>%管道操作符，这个是我在dplyr包中最喜欢的一个操作符了，它运用起来特别方便，能够连接前后两个步骤，实现嵌套使用简化代码的同时还能避免存储多余的中间值而节省内存空间。
everything 可以实现对列的自定义排序。其语法逻辑为，去掉指定的列后，筛选其他的列。 因此我们可以对select 与everything 处理，先筛选某列，接着去掉该列后，对其他列取everything，便可以将先筛选的列顺序提到最前。 select(test,Species,everything()) filter 使用逻辑条件对行筛选。 library(dplyr) x1 = filter(iris,Sepal.Width>3) x2 = select(x1,c("Sepal.Length","Sepal.Width" )) x3 = “有点奇怪”。
## ## DCIS DCISS IBC IBCS N NS ## 9 11 9 9 14 14 data[1:5,1:5]##行为 ::filter(group %in% c("IBC","N","DCIS")) %>% ggviolin(x = "group", y = c(colnames(data)[1:6]), fill ::filter(group %in% c("IBC","N","DCIS")) %>% #筛选行 ggviolin(x = "group", y = c(colnames(data)[1:6]), ::filter(group %in% c("IBCS","NS","DCISS")) %>% ggviolin(x = "group", y = c(colnames(data)[1:6]), ::filter(group %in% c("IBCS","NS","DCISS")) %>% ggboxplot(x = "group", y = c(colnames(data)[1:6]),
在Rstudio中加载tidyverse包，可以看到该包下有8个子包，著名的ggplot2包即是其中的一个子集，我们先着重讲一下数据处理有关的包——dplyr包。 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( df %>% select(1,2) ##选取1，2列 df %>% select(name,score) df %>% select(-3) ##同样也可以用start_with 或 end_with筛选出具有前缀或者后缀的列 df %>% select(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== 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，如果变换排序顺序则可以使用-(变量)或者desc(变量)。
对于这个问题，今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。 dplyr包的介绍 首先再和大家简单介绍一下 dplyr包（避免有些刚入门的朋友可能不熟悉）。 dplyr包的功能主要包括： 变量筛选函数 select 筛选函数 filter 排序函数 arrange 变形（计算）函数 mutate 汇总函数 summarize 分组函数 group_by 多步操作连接符 littler命令行前端由“ r”（又称“轻量”）提供，作为围绕GNU R语言和统计计算和图形环境的轻量级二进制包装器。 目前的不足： 仅在 OSX和 YMMV的bash下测试过 每个命令的实质是在单独的R中运行 安装 虽然 dply-cli是可以直接在命令行中直接使用，但是其执行时候还是会依赖到R包。 将下面的alias放到你.bashrc中： alias mutate="dplyr mutate"alias filter="dplyr filter"alias select="dplyr select"alias
这一次的内容太多了，我讲了 2 小时都没讲完，后续再放视频吧。有一段还忘记录了。。。 涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书 《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》 《R 实战》 其他推荐见 contains num_range starts_with ends_with one_of matches 行筛选 slice, filter, sample_n, sample_frac, top_n , distinct 列筛选 select 排序 arrange 行列增加/更新 基本的数学和比较逻辑运算符 + - * / > < == 偏移 dplyr:: lag lead 聚合 dplyr:: 文档和《R 语言编程指南》 后几期主题 本期未讲述的内容？？？
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。 这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。 1.dplyr包的安装加载与示例数据准备 1.1 安装dplyr包 脚本输入代码： install.packages("dplyr") #加载dplyr包 library(dplyr) 1.2安装 nycflights13 2.3 删除缺失数据 我们采用dplyr包中的filter()函数，进行缺失数据的删除。脚本输入代码： myFlights <- filter(myFlights,! 由上图，我们就可以初步分析航程和延误时间并非线性关系，至于这种非线性关系该怎么解释，仍需进一步统计调查分析。
3.加载先安装，再加载，使用library和require，两个函数均可。 2.dplyr五个基础函数1.mutate()新增列输入代码mutate(test,new = Sepal.Length * Sepal.Width)2.select(),按列筛选输入代码vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")和select(test, one_of(vars))3.filter()筛选行输入代码filter(test, Species == "setosa")4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序图片5.summarise()：汇总对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强图片3.dplyr两个实用技能1.管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)将左边的运算结果，以输入的方式传递给右边的函数2：count统计某列的unique值4.dplyr处理关系数据1.内连inner_join取交集2.左连
#数据筛选 a2[ a2$Sepal.Length >= 7, ] subset(a2, Sepal.Length >=7) dplyr::filter(a2, Sepal.Length >=7) #筛选 " & Sepal.Length > 5.5) #筛选a1数据中所有符合Species == "setosa”和Sepal.Length > 5.5的行 ? 1.5) #筛选a1数据中所有符合Species == "setosa" 、 Species == "versicolor"和Petal.Length>1.5的行 ? #数据列的选择 dplyr::select(a2.2, Species, contains("Sepal")) #筛选a2.2数据中标题包括"Sepal"、标题为"Species"的列 ? dplyr::select(a2.2, -contains("Petal")) #筛选a2.2数据中标题不包括"Sepal"的列 ?
引用于微信公众号生信星球须知R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。 /CRAN/")) options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") install.packages("dplyr")library(dplyr ) #dplyr下载的是一个安装包，解压在输，要不报错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 的五个基础函数mutate 6.3102 5.8> select(test,c(1,5)) #筛选第一列和第五烈 Sepal.Length Species1 ()筛选行> filter(test, Species == "setosa") #筛选Species是setosa的行 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width1
R包学习1.镜像设置为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，其实是可以在Rstudio中进行设置的，只需要运行这两行代码即可：options("repos" = c(CRAN = Sepal.Length * Sepal.Width)图片select 按列筛选select(test,1)图片select(test,c(1,5))图片(2)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)图片vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")select(test, one_of(vars))图片3.filter ))#用desc从大到小5.summiaze(): 汇总summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差 (x = test2, y = test1, by = 'x')图片6.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，而bind_cols
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