使用dataframe过滤dataframe - purrr::map和dplyr:: filter？ - 腾讯云开发者社区

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DataFrame和Series的使用

DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...，职业和年龄 pd.DataFrame() 默认第一个参数放的就是数据 - data 数据 - columns 列名 - index 行索引名 pd.DataFrame(data={'职业':['...DataFrame的loc 属性获取数据集里的一行，就会得到一个Series对象 first_row = data.loc[941] first_row 3.可以通过 index 和 values属性获取行索引和值...传入的是索引的序号，loc是索引的标签使用iloc时可以传入-1来获取最后一行数据，使用loc的时候不行 loc和iloc属性既可以用于获取列数据，也可以用于获取行数据 df.loc[[行]，[列]...分组和聚合运算先将数据分组对每组的数据再去进行统计计算如，求平均，求每组数据条目数（频数）等再将每一组计算的结果合并起来可以使用DataFrame的groupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby

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数据流编程教程：R语言与DataFrame

数据处理 dplyr/rlist/purrr 1. dplyr dplyr包是现在数据流编程的核心,同时支持主流的管道操作 %>%，主要的数据处理方法包括：（1）高级查询操作： select...，我们知道，区别于dplyr包，rlist包是针对非结构化数据处理而生的，也对以list为核心的数据结构提供了类似DataFrame的高级查询、管道操作等等方法。...3. purrr purrr向Scala这样的具有高级类型系统的函数式编程语言学习，为data frame的操作提供更多的函数式编程方法，比如map、lambda表达式。...如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。...参考 Wisdom's Quintessence: Purrr package for R is good for performance 的例子：具体使用可以参考Rstudio Blog:purrr

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R入门？从Tidyverse学起！

tidyverse就是他将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2，dplyr，tidyr，readr，purrr，tibble，stringr, forcats。...(画图，可视化数据) dplyr, for data manipulation. (操控数据，过滤、排序等) tidyr, for data tidying....其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...dplyr包 dplyr基本包含了我们整理数据的所有功能，堪比瑞士军刀，这里介绍以下函数： filter: filters out rows according to some conditions （...利用管道符，先过滤（filter），然后只保留Petal.Width函数（select） ?

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java过滤器——filter的使用和配置

前几天昌哥和欢姐在小会议室向我们介绍了AOP的思想，用到filter时觉得它们两者特别相似。如下图： ? ...javaweb开发中，request和response是两个必不可少的对象，他们是在接收到每一次客户端请求后，由web服务器产生的。...filter可以在request到达servlet之前和response即离开servlet时分别对它们进行处理。 ...通过配置，它可以对任意代码路径进行过滤。这里以转码/设置字符集为例，简单了解一下如何使用filter。 ...” 和 “CharsetEncodingFilter---->>>>End ”。

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R-Purrr的使用，加速数据处理

R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环的使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list的新函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...这篇文章是快速教你使用purrr。因为Purrr的操作对象基本上都是关于list，所以对R的基本Number，Vector，dataframe及list又个了解。...map(list(1, 4, 7), addTen) # list map(data.frame(a = 1, b = 4, c = 7), addTen) # dataframe map_dbl(c...(1, 4, 7), addTen) # vector map_chr(c(1, 4, 7), addTen) # string 如果要返回 dataframe，则可以使用map_df（）函数。

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如何使用Python的lambda、map和filter函数

lambda函数的价值在于它在哪里与另一个函数（例如map()或filter()）一起使用。...假设这个square()函数只被map函数使用一次，然后就不再使用了。在这种情况下，最好使用lambda函数来计算平方。下面是使用lambda函数的相同示例。...图3 filter()函数介绍 filter()函数类似于map()，然而，map()在一个迭代器上执行一个特定的函数，并返回该迭代器中的每个元素。...当我们使用filter()替换map()时，我们得到的是：图7 同样，这应该是filter()函数“筛选”列表并返回is_odd()返回为True的元素。...了解了lambda、map和filter，下一步做什么？ pandas数据框架中的任何列（即pandas系列）都是迭代器，因此可以在pandas数据框架上使用上述相同的技术！

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R包基础实操—tidyverse包

核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats，它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。...其中，readr包用于读取数据，tidyr包用于整理数据，dplyr包用于数据转换，ggplot2包用于数据可视化，purrr包用于函数式编程。...::filter(species == "Droid") %>% dplyr::select(name:mass, bmi) %>% arrange(desc(mass)) ## # A tibble...: https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/dplyr.html [6] dplyr包: https://www.jianshu.com.../p/f8b9e6bd52a2 [7] dplyr新功能解读: https://zhuanlan.zhihu.com/p/145839517 [8] 优雅的循环迭代：purrr包: https://zhuanlan.zhihu.com

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irGSEA：基于秩次的单细胞基因集富集分析整合框架

F) %>% purrr::map( ~.x %>% dplyr::pull(symbol) %>% unique(.)) %>% purrr::set_names(levels(msigdb.go.bp...F) %>% purrr::map( ~.x %>% dplyr::pull(symbol) %>% unique(.)) %>% purrr::set_names(levels(msigdb.kegg...$term) msigdb.h % dplyr::group_split(term, .keep = F) %>% purrr::map( ~.x %>% dplyr...::group_split(name, .keep = F) %>% purrr::map( ~.x %>% dplyr::pull(SYMBOL) %>% unique(.)) %>% purrr...::group_split(name, .keep = F) %>% purrr::map( ~.x %>% dplyr::pull(SYMBOL) %>% unique(.)) %>% purrr

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Python 中类似 tidyverse 的数据处理工具

以下是 Python 中的一些主要库及其功能，和 tidyverse 的模块相对应：1.pandas对应 tidyverse 的核心功能：dplyr（数据操作）tidyr（数据整理）功能特点：数据操作和清洗的核心库...支持过滤、分组、聚合、整合数据等操作。API 设计与 R 中的 data.frame 类似，非常适合表格数据的操作。...筛选和分组聚合result = data.filter(pl.col('value') > 15).groupby('name').agg(pl.col('value').sum())print(result...Dask对应 tidyverse 的功能：用于处理超大规模数据，类似 dplyr 的分布式操作。功能特点：适合处理超过内存大小的数据，提供与 pandas 类似的 API。支持延迟计算和分布式计算。...Koalas / pyspark.pandas对应 tidyverse 的功能：类似于 dplyr 和 pandas，但支持分布式计算。

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「R」tidyverse 中的公式函数

::filter() masks stats::filter() #> x dplyr::lag() masks stats::lag() set.seed(1234) x purrr::map，你应该会看到下面一段话： If a formula, e.g. ~ .x + 2, it is converted to a function....purrr 可以写出更简洁的代码： df3 purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)) 我们检查下两种操作是否结果相同： identical(df2...identical( purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)), purrr::map_df(df, ~ (. - mean(.)) / sd(...$x 和 df$y，这里使用了 dplyr 包的 mutate() 语境，所以可以直接写列名。

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「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

* 管道 %>% x %>% f(y) > f(x, y) 筛选 contains num_range starts_with ends_with one_of matches 行筛选 slice, filter...dplyr:: lag lead 聚合 dplyr:: cumall cumany cummax cummean cummin cumprod cumsum 排序 dplyr:: cume_dist...right_join, inner_join, full_join intersect setdiff union setequal 辅助查看两个数据集是否相同（不管行序）变异动词 (_at, _if, _all) filter...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理整数索引逻辑索引命名索引进一步的学习参考小抄、...正则表达式与字符串处理：base 与 stringr 列表处理与迭代计算：purrr 统计建模：stats 与 broom 绘图：graphics 与 ggplot2 函数编程：apply家族和purrr

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Spark如何保证使用RDD、DataFrame和DataSet的foreach遍历时保证顺序执行

前言 spark运行模式常见的有 local、yarn、spark standalone cluster 国外流行 mesos 、k8s 即使使用 local 模式，spark也会默认充分利用...CPU的多核性能 spark使用RDD、DataFrame、DataSet等数据集计算时，天然支持多核计算但是多核计算提升效率的代价是数据不能顺序计算如何才能做到即使用spark数据集计算时又保证顺序执行...getOrCreate() 5、设置单核 val spark = SparkSession.builder().appName("").master("local[1]").getOrCreate() 推荐使用...repartition，coalesce 和 collect 可能会出现 oom 速度固然重要，但解决问题才是根本！

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「R」用purrr实现迭代

迭代方式主要有两种：命令式编程 - for和while 函数式编程 - purrr 准备工作 purrr是tidyverse的核心r包之一，提供了一些更加强大的编程工具。...::filter() masks stats::filter() #> ✖ dplyr::lag() masks stats::lag() for循环与函数式编程因为R是一门函数式编程语言，我们可以先将...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...使用purrr函数替代for循环的目的是将常见的列表问题分解为独立的几部分：对于列表的单个元素，我们能找到解决办法吗？如果可以，我们就能使用purrr将该方法扩展到列表的所有元素。..."rnorm", list(sd = 5), "rpois", list(lambda = 10) ) sim %>% dplyr::mutate(sim = invoke_map

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Flink算子使用方法及实例演示：map、filter和flatMap

filter filter算子对每个元素进行过滤，过滤的过程使用一个filter函数进行逻辑判断。对于输入的每个元素，如果filter函数返回True，则保留，如果返回False，则丢弃。 ?...filter算子示意图我们可以使用Lambda表达式过滤掉小于等于0的元素： val dataStream: DataStream[Int] = senv.fromElements(1, 2, -3...{ _.split(" ") } 因为flatMap可以输出零到多个元素，我们可以将其看做是map和filter更一般的形式。...注意，虽然flatMap可以完全替代map和filter，但Flink仍然保留了这三个API，主要因为map和filter的语义更明确，更明确的语义有助于提高代码的可读性。...map可以表示一对一的转换，代码阅读者能够确认对于一个输入，肯定能得到一个输出；filter则明确表示发生了过滤操作。签名.png

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使用 Java8的 stream对list数据去重，使用filter()过滤列表,list转map「建议收藏」

new TreeSet(Comparator.comparing(o -> o.getName() + ";" + o.getSex()))), ArrayList::new) ); ---- filter...()过滤列表 List filterList = persons.stream().filter(p -> p.getSex().equals(1)).collect(Collectors.toList...()); List转Map 从一个Person对象的List集合，取出id和name组成一个map集合 Map collect = list.stream().collect...p.getName())); 从 List 中取出某个属性的组成 list 集合 //1.提取出list对象中的一个属性 List stIdList1 = stuList.stream().map...getId).collect(Collectors.toList()); //2.提取出list对象中的一个属性并去重 List stIdList2 = stuList.stream().map

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干货 | 男朋友老是说自己R语言很6，快来用这40道题目检测他

友情提示：在使用本文代码之前，请先清除格式，或查看本文原文网址复制使用。祝你学习愉快！...A) select() B) filter() C) arrange() D) summary() 答案: (D) summary 是R语言基础工具包中的函数而不是dplyr中的函数。...22 在特征选择过程（feature selection）中使用下面的数据表（名称为table），列1和列2已经证明影响不显著。因此我们不会把这两个特性加入到我们的预测模型中。...A) dplyr::filter(table,Column1==’Alpha’, Column4<50) B) dplyr::filter(table,Column1==’Alpha’ & Column4...<50) C) 以上全部 D) 以上都不是答案: (A) dplyr中的filter函数使用“,”来添加条件，而不是“&”。

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SparkR：数据科学家的新利器

相较于RDD API，DataFrame API更受社区的推崇，这是因为： DataFrame的执行过程由Catalyst优化器在内部进行智能的优化，比如过滤器下推，表达式直接生成字节码。...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...数据过滤：filter(), where() 排序：sortDF(), orderBy() 列操作：增加列- withColumn()，列名更改- withColumnRenamed()，选择若干列 -...这是使用SparkR DataFrame API能获得和ScalaAPI近乎相同的性能的原因。...如何让DataFrame API对熟悉R原生Data Frame和流行的R package如dplyr的用户更友好是一个有意思的方向。

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Python从零开始第三章数据处理与分析①python中的dplyr（1）

前言我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。...dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外，dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。...与dplyr一样，dfply也允许使用管道运算符链接多个操作。这篇文章将重点介绍dfply包的核心功能，并展示如何使用它们来操作pandas DataFrames。...使用select（）和drop（）选择和删除列 # 'data' is the original pandas DataFrame (diamonds >> select(X.carat, X.cut...mask（）过滤行 mask（）允许您根据逻辑条件在pandas DataFrame中选择行的子集。

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【技术分享】Spark DataFrame入门手册

"salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型，同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" ->...(conditionExpr: String): 刷选部分数据，返回dataframe类型 df.filter("age>10").show(); df.filter(df("...4.jpg 获取指定列并对齐进行操作 5.jpg 这里注意，这里的$”field”表示类型是column 6.jpg 根据条件进行过滤 7.jpg 首先是filter函数，这个跟RDD的是类同的...，根据条件进行逐行过滤。...8.jpg 另外一个where函数，类似，看图不赘述；指定行或者多行进行排序排序 9.jpg Sort和orderBY都可以达到排序的效果，可以指定根据一行或者多行进行排序，默认是升序，如果要使用降序进行排序

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RNA-seq 详细教程：注释（15）

，但具有过滤能力并由 Ensembl 版本进行版本控制）易于提取特征，直接过滤不是最新的注解，比一些包更难用 TxDb.Xx.UCSC.hgxx.knownGene...AnnotationHub 获取注释数据框，我们将使用 genes() 函数，但只保留选定的列并过滤掉行，以保留与我们的基因标识符相对应的那些在我们的结果文件中：# Create a gene-level...dataframe annotations_ahb % dplyr::select(gene_id..., gene_name, entrezid, gene_biotype) %>% dplyr::filter(gene_id %in% res_tableOE_tb$gene)这个 dataframe...例如：# Create a transcript dataframe txdb % dplyr

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