使用mutate创建新类别，条件是动态命名的列_Databricks Koalas:使用for循环创建带条件的新列，并根据旧的列名动态命名新列_如何使用mutate创建在向量中命名的列？ - 腾讯云开发者社区

这个需求应该也比较常见，在不同的条件下创建不同的bean，具体场景很多，能看到这篇的肯定懂我的意思。...倘若不了解spring4.X新加入的@Conditional注解的话，要实现不同条件创建不同的bean还是比较麻烦的，可能需要硬编码一些东西做if判断。...新建一个springboot项目，添加一个Configuration标注的类，我们通过不同的条件表达式来创建bean。...Abc的类，里面是空的就行。...，才会实例化一个Bean） @ConditionalOnNotWebApplication（不是web应用）以上是一些常用的注解，其实就是条件判断，如果为true了就创建Bean，为false就不创建

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

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。...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。...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...Dplyr Filter keep rows that match a condition filter 函数用于根据条件筛选数据行，能够仅保留满足条件的观测，支持根据指定的条件表达式对数据框进行灵活的行筛选操作

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【R语言】基础知识|dplyr管道函数处理表格

select(data, "销售城市", "产品类别", "销售员", "金额") ? 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 ? 03 mutate( ) mutate( )函数用来创建新的数据框，创建新的1列为销售额。 ?...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。

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

转换列：基础部分您可以使用mutate（）函数创建新列。 mutate中的选项几乎是无穷无尽的：你可以对普通向量做任何事情，可以在mutate（）函数内完成。...mutate中的任何内容都可以是新列（通过赋予mutate新的列名），或者可以替换当前列（通过保持相同的列名）。最简单的选项之一是基于其他列中的值的计算。...在动态创建函数时，通常需要一种方法来引用要替换的值：这是.符号。...在这些情况下，我们必须在给出round（）指令之前添加列需要为数字的条件，这可以使用mutate_if来完成。通过使用mutate_if（），我们在管道中需要两个参数：首先，它需要有关列的信息。...重新编码离散列要重命名或重新组织当前的离散列，可以在mutate（）语句中使用recode（）：这使您可以更改当前命名，或将当前级别分组到更低级别。

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R语言之 dplyr 包

使用 select( ) 选择列函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。...4.使用 mutate( ) 添加新变量函数 mutate( ) 用于在数据框中创建新的变量。...# 当然如果想要用新变量替换原来的变量，只需把新变量命名为原来的变量名： mutate(birthwt, lwt.kg = lwt*0.4536) 5.使用 summarise( ) 计算统计量函数...因此，上面的输出结果看上去和原来的数据框没有什么差别，但实质上是不同的。最本质的差别是多了一个分组属性（Groups），即上面的结果包含了 3 个数据框，分别对应于变量 race 的 3 个类别。...# 第一步把数据框 birthwt 里面的变量 race 转换成因子并给各个水平添加标签，把新的数据框命名为 birthwt1 birthwt1 <- mutate(birthwt,

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Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

数据被打包为 zip 文件，所以需要做的不仅仅是调用 read_csv()。使用tempfile() 基础 R 中的函数来创建一个名为 temp. 这是我们将放置压缩文件的地方。...然而，这些数据已经被转化为字符格式--看看每一列的类别。 map(Gob3s, class) 我们有两个选项可以将这些列强制转换为正确的格式。...为了做到这一点，我们将X1列重命名为date，然后将我们的列格式改为数字。...但是，请注意 FF 使用当月的第一天，而我们的投资组合收益使用的是当月的最后一天。这会将每月日期回滚到上个月的最后一天。我们 FF 数据中的第一个日期是“1990-07-01”。让我们回滚。...还将FF数据转换为十进制，并创建了一个名为R\_excess的新列，保存高于无风险利率的收益。

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csvtk：高效命令行版极简dplyr

子命令按照类别和功能分类，可以分为如下几类，其中结尾带有 + 的子命令是我常用的和值得尤其关注的。...add-header 增加列名 del-header 删除列名 rename 对列重命名 rename2 支持正则表达式的列重命名 replace 通过正则表达式替换所选列对应的内容，支持捕获变量，内置特殊替换符号...+ mutate 对某一列进行正则表达处理增加新的一列 mutate2 对多列进行 awk 类似的字符和数学表达式处理，增加新列 + gather 类似于 dplyr 中的 gather() 函数，数据...csvtk 中的 filter2 支持使用复杂条件筛选数据，类似于 awk。...使用 mutate2 可以按照复杂运算快速添加新的内容，支持的操作和 filter2 一致。

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「R」dplyr 包使用

()函数会对列进行处理，并且创建新的列表，简单来说就是把向量作为输入值，输出单个数值。...(.data, ...)生成新列 > mutate(mtcars, gpm = 1/mpg) mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb...(data, 判断条件, funtion) > mutate_if(iris, is.numeric, funs(log(.)))...bind_rows(..., id = NULL) id是增加的新列的名字 intersect(x, y, ...)取得同时出现在x和y两个数据框中的行 ?...union(x, y, ...)整合出现在x数据框中或y数据框中的，去除了两个数据框中重复的部分，想要保留重复的话使用union_all() ?

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中产生缺失值。...2.8 mutate 可以为数据框计算新变量，返回含有新变量以及原变量的新数据框： mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) > head(test,...也可以用来添加新列，结合我先前说过的新增列的种种方法，并且支持多个语句组成的复合语句： > d.class %>% mutate(sexc = { + x <- rep(" 男", length(sex...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。

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R数据科学-1（dplyr）

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。...那如果新产生一个变量mpg1=mpg，或者new=mpg*cyl，就用到mutate函数，产生新变量。...# … 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。...只要符合am=1给提取出来，或者对符合am=1，gear=4条件的输出。...使用mutate函数。可以看到mpg1与new都变成了chr与fct。提取new，看一下。

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机器学习算法的R语言实现：朴素贝叶斯分类器

1、引子朴素贝叶斯方法是一种使用先验概率去计算后验概率的方法，其中朴素的意思实际上指的是一个假设条件，后面在举例中说明。...，那个一个大而重的红苹果，能否估计出它的味道是good还是bad？...是的，朴素的假设在实际世界中是较难满足的，但是实际使用中，基于这个假设作出预测的正确率是在一个可接受的范围。...}##输入：trainData 训练集，类型为数据框## strClassName 指明训练集中名称为strClassName列为分类结果，其余的全部列认为是特征值##输出：数据框，P{fi|...## 2、使用生成的朴素贝叶斯分类器进行预测##使用生成的朴素贝叶斯分类器进行预测P{fi|c_i}##输入：oneObs 数据框，待预测的样本，格式为特征名称|特征值## pc 数据框，训练集合

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Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（3）目录

pandas数据中的一列。...（）函数可以使用mutate（）函数创建新变量（命名为匹配dplyr的方式）。...3.84 2.31 7.73 1.662338 2 4.05 4.07 2.31 8.12 1.761905 transmute（）函数 transmute（）函数是mutate...0.21 Premium E SI1 59.8 61.0 326 3.89 3.84 2.31 gather（）函数数据框在“宽”和“长”格式之间转换是数据变换中的常见模式...gather（）函数将DataFrame中的指定列融合为两个键：variable和value。

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生信代码：数据处理（ tidyverse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(...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...summarize( mean_english==mean(score) sd_english=sd(score) ) ##summarize返回的是一个新的数据框...，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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使用 Kyverno 定义 Kubernetes 策略

有了 Kyverno 的帮助，YAML 程序员可以根据条件对资源进行筛选，符合条件的资源可以：验证资源：对资源定义进行检查，不符合条件的资源拒绝创建，从而保证集群资源的合规性。...mutate: ... generate: ... resource 部分是固定的，而 validate mutate generate 三个动作则各有各的结构。...创建资源（generate）有时候我们在 Kubernetes 上创建资源的时候，可能希望同时提供一些缺省资源，例如一个新的命名空间，我们希望其中包含缺省的 Configmap 或者 SA 或者资源限制...Generate 还提供了复制对象的方法，例如每个新命名空间中都应该复制一个名为 conn 的 Configmap，就可以使用如下策略： apiVersion : kyverno.io/v1alpha1...SECRETS AGE serviceaccount/default 1 7s serviceaccount/dummy 1 6s 这里会发现，随着新的命名空间的创建

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R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

正文本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...mutate：通过保留现有变量来添加新变量，通过保留现有列来添加新列（sepal_by_petal）： library(tidyverse) my_data <- as_tibble(iris) my_data...my_data %>% mutate(sepal_by_petal_l = Sepal.Length/Petal.Length) transmute：通过删除现有变量来创建新变量，删除现有列，添加新列

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生信技能树- R语言-day7

duplicated(mm)] 提取没有重复的第一次出现的mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) new是新产生的列名新加之后...，如果没有赋值，那么这个数据框还是没有新加，没有赋值，就没有产生补充select（）filter（）如何简化连续的步骤1....else2， ifelse（，，ifelse）在ifelse里加一个ifelse补充 case_when练习题1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x：load("deg.Rdata...("gene"), #要把gene 1，2，3这一行变成列names_to = "gene",#命名为genevalues_to = "count")#数值用count表示library(ggplot2...() # 列出工作目录下的文件dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件file.create("douhua.txt") #用代码创建文件file.exists("douhua.txt

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「R」表格可视化 10+ 指南【正式篇】

gt 10+ 指南规则 1：将表头和内容分开这里的目标是将列标题与表的主体清晰地分开。一般利用粗体、分隔线将类别/标签(列标题)和值(表体)区分开来。...image-20201104205955668 规则 2:使用细微的分隔线而不是粗网格线这里的意思是，你需要在必要时清楚地标出分割线。特别是对于许多列标签，你需要确保结构中的更改是清晰的。...条形图对于本例，我们可以使用柱状图来表示 5 年的平均值。请注意，我们不需要为每一行构建 ggplot，而是可以从 formattable R 包通过一些函数仅使用 HTML/CSS 创建一列。...总的来说，这种方法比通过 ggplot 更“干净”，因为我们是在同一个数据集中改变列，而且它更快，因为我们只是解析 HTML，而不是创建、保存和导入几个 ggplot 图像。...image-20201104211300482 那么我们这个既包含行和列摘要的表格呢？我们将我们的列摘要重命名为 Avg. 和 Avg.

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生信星球——生信入门DAY6:学习R包

test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]数据库赋值给test，iris数据集中的这些列来做一个新的数据库mutate(test, new = Sepal.Length *...2.5 virginica 20.79102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 15.66用两列数据生成新列...大于5的列、species是setosa、versicolor中的某一个的列arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length...(test,Species)默认是列，意为统计此列的unique值将两表相连inner_join(a, b, by = "x") #ab两表以x列内容相同的数据取交集，合成left_join(a, b,...#全连（行➕列，不算重复）semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') #半连接，与y表匹配的x表所有记录（即以y为条件的x）anti_join(x = test2

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使用 Kyverno 进行 Kubernetes 策略管理

对象的描述和协调方式是相同的，这种模式导致策略的编写方式得到了极大的简化，全面降低了策略引擎的使用难度。...当然具体选择哪一个工具，还是应该根据自己的需求和限制条件进行评估，但是有一点是所有生产环境的用户都应该计划使用策略引擎来保护集群的安全并简化 Kubernetes 管理。...策略与规则使用 Kyverno 其实就是对策略和规则的应用，Kyverno 策略是规则的集合，每个规则都包含一个 match 声明、一个可选的 exclude 声明以及 validate、mutate...验证资源验证规则基本上是我们使用最常见和最实用的规则类型，当用户或进程创建新资源时，Kyverno 将根据验证规则检查该资源的属性，如果验证通过，则允许创建资源。如果验证失败，则创建被阻止。...生成资源生成规则可用于在创建新资源或更新源时创建其他资源，例如为命名空间创建新 RoleBindings 或 Secret 等。

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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...这使「dplyr」更容易使用（因为需要记住的函数更少），也使我们更容易实现新的动词（因为我们只需要实现一个函数，而不是四个）。...令人失望的是，我们没有早点发现 across()，而是经历了几个错误的尝试（首先没有意识到这是一个常见的问题，然后是使用_each()函数，最后是使用_if()/_at()/_all()函数）。...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？...它们已经有选择语义，所以通常以与 across() 不同的方式使用，我们需要使用新的 rename_with() 代替。

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springboot根据不同的条件创建bean，动态创建bean，@Conditional注解使用

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