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。...如果存在重复行，则仅保留第一行。 它是R base函数unique（）的高效版本。...根据所有列删除重复的行（完全一样的观测值）： my_data %>% distinct() 根据特定列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, .keep_all...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
这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集（2013）。 准备 这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。...我们将使用nyclights13数据包解释关键的概念并使用ggplot2帮助理解数据。...根据值选择观察（记录），filter() 对行重新排序，arrange() 根据名字选择变量，select() 根据已知的变量创建新的变量，mutate() 将许多值塌缩为单个描述性汇总，summarize...使用filter()过滤行 filter()允许我们根据观测值来对数据集取子集。第一个参数是数据框的名字，第二和随后的参数是用于过滤数据框的表达式。...dplyr执行了过滤操作并返回了一个新的数据框。
那么问题来了，如何分组取前几行。今天小编就跟大家分享一个专业处理数据框的函数dplyr。然后基于这个R包，我们用6种不同的方法来实现。...#读取GO富集分析结果 GO_result=read.csv("GO_all_enrich.csv") #如果没有安装dplyr这个R包，先去掉下面一行前面#，运行安装 #BiocManager::install...top_n #使用top_n r2=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% top_n(n=-5,wt=p.adjust) r2 这里可以使用top_n这个函数来输出每个组的前五行...会根据指定的p.adjust有小到大排序，然后取每组前5行 方法五、使用group_modify结合head #使用group_modify r5=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY...GO富集分析的结果，默认是会根据校正之后的p值（p.adjust）来由小到大排序，所以基于这个结果，直接取每组的前五行就是最显著的5个条目。
本文是笔者近期使用R语言的一个记录。...chr "5" "6" > apply(df, 1, function(v) sum(as.numeric(v))) [1] 9 12 这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和...按道理前两列都是数值型，那么apply后每一行的前两个元素也应该是数值型呀，那是不是呢，我们看看： > apply(df, 1, function(v) mode(v[1:2])) [1] "character...其实apply是将每一行当作一个向量来处理的。因为第三列是字符型，所以当一行中只要有一个值是字符型，其他数值型的值都会被自动转换为字符型。...按行合并list中的向量 用dplyr包中的bind_rows函数实现 > lis <- list( + a=1:5, + b=2:6, + d=3:7 + ) > library(dplyr
(画图，可视化数据) dplyr, for data manipulation. (操控数据，过滤、排序等) tidyr, for data tidying....(处理因子问题) tidyverse的安装也很简单，在R中输入以下命令： #安装包 install.packages("tidyverse") #使用前，记得载入包 library(tidyverse...查看数据时，不再会一行显示不下，多行显示得非常丑； 3. 数据操作速度会更快 如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ?...根据条件过滤数据） arrange: reorders rows according to some conditions （根据某一列的数据对行排序） select: selects a subset...利用管道符，先过滤（filter），然后只保留Petal.Width函数（select） ?
这是一种组织表格数据的方式，提供了一种能够跨包使用的统一的数据格式。 有多统一？ 每个变量（variable）占一列，每个情况（case，姑且这么翻译）和观测值（observation）占一行。...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。...") 两种办法拼起来~ 一个是R自带的rbind，一个是dplyr里的bind_rows 按行拼接时，列数、列名需要一致 rbind(frame1,frame4)# frame1 %>%bind_rows...inner_join：只保留两个表格共有的行 full_jion：保留全部的行 left,right,inner,full_join 注意下，截图中我打出的命令下面有一行蓝字，写了by ="geneid...•semi_join只保留第二个表格中包含的id ? 只是把表1中的gene4去掉了，但并没有加上表2的annotion列。 •anti-join只保留第二个表格中不包含的id ?
a1 = read.csv("R11.csv", sep = ",", header = T) #读取R11.csv文件，header = T表示将数据的第一行作为标题 a2 = read.table(..."R11.txt", sep = "\t", header = T) #读取R11.txt文件，header = T表示将数据的第一行作为标题 ?...read.csv(file=file.choose(),header=T) #跳出选择文件的对话框，选择文件后自动打开 head(a1) #显示数据前6行 tail(a1) #显示数据后6行 dim(a1...a1[1,] #显示a1第一行数据 ? a1[,3] #显示a1第三列数据（横着显示） ? a1[3] #显示a1第三列数据（竖着显示） ?...header = T，true则excel第一行用于列名称，具体数据从第二行开始；false则第一行即为 具体数据。 a1=microbiology ? a2=published_papers ?
以上操作根据此前学过的知识新增列的话这么写： 图片 4.简单了解：select() 、filter()筛选列、行 5.补充知识：管道符%>% -（1）当遇到连续的步骤时：多次赋值，会产生多个中间的变量；...) -（1）小括号里是一个逻辑值（TRUE or FALSE），不可以是多个逻辑值组成的向量； -（2）当逻辑值为TRUE时执行大括号内的代码，如果为FALSE就不执行； -（3）如果要执行的代码只有一行可以不加大于号...图片 #我的答案： load("test2.Rdata") test = as.data.frame(test) test$gene_var <- apply(test,1,var) #计算每行的方差并添加到...tail(test$gene_name,1000) #老师的答案 load("test2.Rdata") x=names(tail(sort(apply(test,1,var)),1000)) #看到就一行的时候我好气呀...（因为要一个一个检查是否是最大/最小的前十个）；如果先arrange一下再%in%就可以跟老师的顺序一样了。
数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法： 将符合目标的重复行全部删掉； 存在重复的行，根据需求保留一行 数据准备 使用...GEO数据库的表达数据，抽取一些并稍加处理（为方便展示） ?...删除了ID_REF列和GSM74876列均重复的行，Done！ 择“优”录取 存在重复，但是不想完全删除，根据数据处理的目的保留一行。...1. aggregate函数 A : ID_REF重复行，保留其均值 data3 <- aggregate( . ~ ID_REF,data=data, mean) ?...保留其最大值如下即可： data3 <- aggregate( . ~ ID_REF,data=data, max) 2 dplyr函数 A : ID_REF重复行，保留其均值，同aggregate函数结果一致
本文章的目标是对学习 R 时最常见的一些错误进行整理，并一一的去解释它们，以便您了解如何解决这些问题。 面对问题，最重要的建议是：“阅读错误信息”。...Correction : %>%绝对不能在代码行的开头，您需要在%>%之后而不是之前进行换行。 library(dplyr) iris %>% select(Species) 3....Correction : 你需要检查else是否与前一行正确关联。 R 一次解释一行代码，所以当if没有关联的else代码时，要让你的代码起作用，请确保 R 知道您的指令已完成。 if ( 1 !...或你需要确保你在这之前已经启动并分配了该对象。...Shiny 并尝试在observe()，observEvent()，reactive()，render()之外使用input$。
我想进一步探讨数据科学和机器学习如何相互补充，展示我将如何使用数据科学来解决图像分类问题。我们将使用经典的机器学习挑战：MNIST数字数据库。 ?...", col_names = FALSE) 该数据集对于60000个训练实例中的每一个包含一行，并且对于28×28图像中的784个像素中的每一个包含一列。...在第一次探索数据时，您不需要完整的训练示例，因为使用子集可以快速迭代并创建概念证明，同时节省计算时间。...考虑到这一点，我们将收集数据，进行一些算术运算以跟踪图像中的x和y，并且只保留前10,000个训练实例。...28.0 ## 9 1 9 0 0 0 28.0 ## 10 4 10 0 0 0 28.0 ## # ... with 7,839,990 more rows 现在我们对每个图像中的每个像素都有一行
这篇笔记大量参考了同学们的分享，并结合自己的思路进行修改和补充。 ❞ ❝十分感谢 佳男同学 的分享笔记系统学习＋主动探索，是最舒适的入门学习方式！...) #如果有FALSE则说明有不对应情况 dim(exp) #过滤前探针数 exp <- exp[exp$X %in% soft$ID,] dim(exp) #过滤后探针数 3.删除重复的基因名，整理表达矩阵...方法1.直接删除重复基因，保留下标最小的 #1.合并探针信息 colnames(exp)[1] <- 'ID' exp_new <- merge(exp,soft,by = 'ID') #由于soft...6.605227 11.582761 9.196236 PCNXL2 12.426430 14.238976 11.85402 13.616833 3.654022 12.426465 # 方法3：使用...select(c(GeneName,2:7)) %>% #·增加一列，内容为每一行的平均数 mutate(rowMean =rowMeans(.[,-1])) %>% #把表达量的平均值按从大到小排序
mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")对应中科大源当然可以换成其他地区的镜像包的安装install.packages("包")BiocManager::install("包“)包的加载以下两个都可以使用...mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")install.packages("dplyr...")library(dplyr)dplyr 五个基本函数mutate()新增列mutate(test,new=Sepl.Lengh*Sepal.Width)select()按列筛选按列号筛选select...(test,1)按列名筛选select(test,Sepal.Length)筛选行filter()按某1列或者某几列对整个表格进行排序arrange()汇总sunnarise()dplyr的实用技能管道操作...%>% 该命令可以用ctrl+shift+M 可以将前一行输出的结果传递给后一行作为输入统计某列的值count()dplyr处理关系数据inner_join内连取交集left_jion左连full_join
帕雷莱斯（纽约时报） 在本教程中，该系列的第一部分，你将会使用整洁文本框架在一组歌词上使用文本挖掘技术。整洁数据集有一种特定的结构，其中每个变量是一列，每个观察是一行，每个观察单元是一个表。...使用 dplyr 的 mutate() 函数来创建新的 decade 项。创建存储桶的一个办法是采用 ifelse() 和 %in% 操作符来根据年份过滤歌曲转换成十年。...词汇榜首 为了粗略估计全部歌词集中最频繁使用的词汇，你可以在你干净的、过滤过的数据集使用 count() 和 top_n() 两个函数，得到前 n 名频繁使用的词汇。...考虑密度的话，最好保留所有词，包括停词。所以从原始的数据集和未经过滤的词汇开始。...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。
Basic row filters 在许多情况下，您不希望在分析中包括所有行，而只包括选择的行。 仅使用特定行的函数在dplyr中称为“filter（）”。...在某些情况下，虽然需要根据部分匹配进行过滤。 在这种情况下，我们需要一个函数来评估字符串上的正则表达式并返回布尔值。 每当语句为“TRUE”时，该行将被过滤。...以下代码将保留所有值均高于1的所有行。...但是前几组专栏只包含动物信息。 Vesper Mouse的遗体缺失，但这是我仍然可以挖掘并添加到数据框的信息，如果我想要的话。 所以想象一下，我想找出前几列中我们NA的所有数据行。...所以使用filter_if（）我可以指定我只想过滤字符变量。 在这种情况下，我只得到7行。
head -2 1.txt | cut -c 5 截取1.txt文件的前两行的第五个字符 head -2 1.txt | cut -d ‘：’ -f 1,2 截取1.txt文件的前两行 以：分割 显示...“aa”, 就打印这一行内容 if(1 ~ “aa”) print 0 如果第一段 包含 “aa”, 就打印这一行内容 if(1 == “lisi”) print 0 如果第一段 等于 “lisi”..., 就打印这一行内容 sed 可选项 目标文件 对目标文件 进行 过滤查询 或 替换 p 打印 $ 代表 最后一行 -n 仅显示处理后的结果 -e 根据表达式 进行处理 sed -n -e ‘1,5p’...并显示行号 -r 识别正则 删除01.txt中前3行数据，并显示行号 nl 01.txt | sed -e '1,3d’ 保留1.txt中前4行数据，并显示行号 nl 01.txt | sed -e '...5,$d’ 在01.txt的第二行后添加aaaaa,并显示行号 nl 01.txt | sed -e '2a aaaaa’ 在1.txt的第1行前添加bbbbb，并显示行号 nl 01.txt | sed
「原文来自：dplyr 文档」 上一篇：「R」dplyr 列式计算 通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。...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）。...而如果你只应用到一个行式数据框，它计算每一行的均值。...按行汇总统计 dplyr::summarise() 让一列多行的统计汇总变得非常简单，当它与 rowwise() 结合时，它也可以简便地操作汇总一行多列。...分组数据框（每个组恰好有一行）和行数据框（每个组总是有一行）之间有一个重要的区别。
在某些情况下，当删除重复项时，可能会默认只保留第一行，而 .keep_all = T 可能指示保留所有重复行。但这取决于 distinct 函数的具体实现。...#dat=as.matrix(dat(,c[(2:4,11:13))])#exp[1:4,1:4]library(dplyr)duplicates 0) > 0.5...#2，函数会应用于矩阵的每一行（即，纵向）。...simplify = T)[,1]group= g %>% str_remove("_\\d")table(group)## group## NC OMV2 ## 3 3#在R语言中，使用
注意我们如何显式地使用参数名file、head和sep。函数的参数能够按位置顺序赋值，而不用显式指定参数名，但指定参数名是最佳实践。 第二个参数header，表示数据的第一行，即列名。...col_names默认为TRUE，指定文件的第一行为列名。...header参数表示文件的第一行是列名，sep指定分隔符。该函数的stringAsFactors参数默认设为FALSE。...head函数查看前几行数据： > head(tomato3) ?...read_delim或者fread函数读取文件都非常快，具体使用哪个函数取决于dplyr或者data.table包中哪个更适合数据处理。 关于作者：贾里德 P. 兰德（Jared P.
SQL UNION ALL函数保留重复的行。...Products Table 第3天：分组聚合SQL中GROUP BY语句根据一列或多列的值对行进行分组，每组返回一行。...这通常用于过滤由分组和聚合产生的行。...SQL中的DELETE语句用于从表中删除一行或多行。...第9天：分析函数SQL中FIRST_VALUE()和 LAST_VALUE()分析函数分别返回一组有序值中的第一个值和最后一个值；LAG()窗口函数提供对前一行或多行数据的访问；LEAD()窗口函数提供对下一行或多行数据的访问
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