是否有一个版本的str_detect可以查找重复项？

是的，R语言中有一个函数str_detect()可以用来查找重复项。

str_detect()是stringr包中的一个函数，用于在字符向量中查找某个模式是否存在。它返回一个逻辑向量，指示每个元素是否包含该模式。

优势：

str_detect()函数简单易用，可以快速判断一个字符向量中是否包含某个特定模式，提高开发效率。
函数的返回值是逻辑向量，可以方便地用于筛选、过滤数据。
支持正则表达式，可以实现更复杂的模式匹配。

应用场景：

数据清洗：可以用str_detect()函数判断文本数据中是否包含特定关键词或模式，进而进行数据清洗。
数据分析：可以用str_detect()函数对文本数据进行特定模式的筛选，从而进行数据分析和挖掘。
文本处理：可以用str_detect()函数查找重复的文本，进行文本去重等操作。

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1位到第4位 [1] "jimm" "nick" 3.字符检测（str_detect） > str_detect(x2,"h") #x2里是否有h [1] TRUE TRUE FALSE FALSE....去重复distinct（) distinct(test,Species,.keep_all = T)# distinct，数据框按照某一列去重复 3.数据框新增一列（另一种方法）mutate（） mutate...，作为下一个函数的第一个参数，逗号前的数据分别与下列的iris、x1、x2、x3对应 # 2.多次赋值，产生多个变量 x1 = filter(iris,Sepal.Width>3) x2 = select...normal3") > k1 = str_detect(samples,"tumor");k1 #查找哪些样本里有tumor这个字符 [1] TRUE TRUE TRUE FALSE...如in后面的向量有8个元素，则8次循环。

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计算一个"字符串"内的字符数。...，是否存在该字符（输出值为T或F）1.5 字符的替换str_replace(x2,"o","A")只会对第一次出现的"o"替换成"A"#改进：str_replace_all(x2,"o","A")对所有的...#整行移动#升序排序降序排序arrange(test,desc(Sepal.Length))##列名不能加""2.2 去重复distinct(test,Species,.keep_all=T)#对某一列中重复的元素去重复...*1if(F){...} #{}内所有代码被跳过if(T){...} #{}内代码执行#针对限速步骤可以将限速步骤保存为.Rdata，之后加载该文件即可#下载数据的代码，可保留但不反复运行*2分成多个脚本...k2,"tumor","normal")3.4 for循环for(i in x){CODE}#对x中的每个元素i执行相同的代码CODE#有几个元素则执行几次，函数本身不存在判断条件，可自行添加其它函数进行判断

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##用来检测元素中的字符，生成与向量元素相等的逻辑值向量，可以用来取子集 str_starts(x2,"T") ##检测是否以T开头 str_ends(x2,"e") ##检测是否以e结尾图片 5...= T) ##某一个数据第一次出现视为不重复，之后出现的为重复图片 2.mutate（）数据新增列 # mutate，数据框新增一列，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new =...可以用来进行分组，通过str_detect函数识别数据中的关键词，然后进行分组 samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","...(l1,l2) ##判断两个数据是否一致 #如何将结果存下来?...操作的函数，批量操作图片图片分批次将运行结果保存为R.data格式便于管理数据图片大段代码暂时不运行可以进行折叠，并加入一个if 判断或者注释掉表达矩阵箱线图表达矩阵 R 语言作图要求将宽数据的表达矩阵转变成长数据后昨天

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TURE，生成长度相等的逻辑值向量，可以用来取子集，可以提出来含有h的地雷str_starts(x2,"T") #是否以t开头str_ends(x2,"e")#是否e结束5.字符串替换x2str_replace...unique 给向量去掉重复duplicated 判断是否发生了重复（逻辑值关系，遇到第二次就变成ture）distinct(test,Species,.keep_all = T)mm[!...，根据逻辑值向量生成有两个取值的字符型向量ifelse() + str_detect()samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2...require(g,character.only = T))install.packages(g,ask = F,update = F)}玩转隐式循环apply向量里有两个东西，一个是正文，一个是名字，...") #某文件在工作目录下是否存在file.remove("douhua.txt") #用代码删除文件file.exists("douhua.txt") #删掉了就不存在啦可以批量的新建和删除f = paste0

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."### 1.检测字符串长度str_length(x) #一个引号为一个字符串## [1] 42length(x)## [1] 1### 2.字符串拆分str_split(x," ")## [[1]]...# [1,] "jimmy" "150"## [2,] "nicker" "140"## [3,] "tony" "152"#matrix只能有一种数据类型，不能只改其中一列数据类型#只有数据框可以修改其中一列数据类型...### 3.按位置提取字符串str_sub(x,5,9)#从x字符串的第5位到第9位截取## [1] "birch"### 4.字符检测str_detect(x2,"h") #哪一个字符含有h## [1...distinct(test,Species,.keep_all = T) #留下第一行去掉重复的行## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width.../dalizhenbang/x.csv)(2)有elsei =1if (i>0){ #()一个逻辑值 print('+')} else { print("-")}## [1] "+"i = 1ifelse

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str_split(strs," ") #截取部分字符串 str_sub(str,7,11) #判断字符串是否有某一字符 str_detect(strs,"foods") #判断字符串开头是否有某一字符...str_starts(strs,"Joey") #判断字符串结尾是否有某一字符 str_ends(strs,"\\?")...)),5) #去除重复的Species列内容 head(arrange(iris,Species,.keep_all = T),5) #筛选Sepal.Width大于3的行 head(filter(iris...,Sepal.Width>3),5) #筛选出Sepal.Length和Sepal.Width列 head(select(iris,Sepal.Length,Sepal.Width),5) #管道符可以将上一函数的输出...，传递至下一个函数的第一个参数 iris filter(Sepal.Width>3) %>% select(Sepal.Length,Sepal.Width) %>% arrange(Sepal.Length

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R语言利用转录组基因表达矩阵做基因共表达分析的学习资料推荐

，表达量数据的下载链接是 https://zenodo.org/record/7117357#.Y0WB13ZBzic 关于样本的一些分组信息在链接里提供了，大家如果感兴趣可以自己下载数据然后跟着这个链接完全重复一下...接下来的内容我重复一下资料中利用表达量数据做PCA的内容代码 setwd("data/20221012/") list.files() #library(data.table) library(...str_detect(dev_stage, "5 DPA") & str_detect(tissue, "Locular tissue|Placenta|Seeds") ~ "LM",...) PCA_by_stage library(patchwork) PCA_by_method+PCA_by_tissue+PCA_by_tissue image.png 以上用到的代码和示例数据都可以在推文开头提到链接里找到...上面的代码有一步是对TPM值加1然后取log10，他的实现方式是先将宽格式数据转换为长格式，然后把取log10后的长格式再转换为宽格式，这里我没能还可以借助mutate_at()函数 Exp_table

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”的分割是空格，因此输入“ ”，同样也可以是其他符号。...str_sub(x,5,9) #取x字符串第五到第九位[1] "birch"4）str_detect() 查找字节x2 = str_split(x," ")[[1]];x2[1] "The" "...str_detect(x2,"h")[1] TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE[8] FALSE根据搜索的内容会返回true or false的值5）str_replace...distinct(test,Species,.keep_all = T) #把Species列的重复去掉3）数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width...（由于lapply输出的格式也是列表不便于观看，因此可以使用sapply函数）sapply(test,mean) #输出形式是矩阵 x y z 34.5 33.5 28.5 五、数据框的链接

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Rdata可以保存多个变量，下次使用只需要一次load可以的到多个数据。-Rdata不仅可以保存数据框，也可以保存其他任何数据结构，包括复杂的对象！...yes：逻辑值T时返回的值no，逻辑值F时返回的值ifelse函数和str_detect()函数连用，王炸炸炸！！！...表达矩阵：一行是一个基因在所有样品里的表达，一列是一个样本里所有基因的表达。在表达矩阵中，寻找在不同组有表达差异的基因。...（大小变化关系）和一个有重复值的离散型向量五条线：箱体越扁，数据重复性好，箱体越大，数据越分散。...7.5.3 箱线图的应用单个基因在两组之间表达量的差异可视化。分组信息：是一个有重复值的离散型的向量，分组向量的元素和表达矩阵的列是一一对应的。

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生信马拉松 Day7

;x 1.1 检测字符串长度 str_length(x) #注意包括空格，空格也算一个 #[1] 42 length(x) #算的是向量有多少个元素 #[1] 1 1.2 字符串拆分 str_split...tab出列名，再删去数据框名字，防止写错 identical(a$Sepal.Length,test$Sepal.Length) #这个函数意思为是否相同，可以用来检查是不是真的排序了 2.2 distinct...，不可以是多个逻辑值组成的向量 } #if+else的格式 if (){ }else{ } #ifelse的格式 ifelse( , ,) #第一个逗号前是逻辑值 #for的格式 for(){...ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw() p TIPS 1.如何看某一列是否有重复值....如何进行长脚本的管理 1.可以用if(F){}来进行长脚本的管理，带有{}的代码，可以被折叠 2.分成多个脚本，每个脚本最后保存Rdata，下一个脚本开头清空再加载，不推荐表格文件生信技能树，生信马拉松

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36. R 数据整理（八： stringr 处理字符串数据）

str_c(x2,collapse = " ") collapse 参数设定分离的元素结合成一个字符串分离的符号。还可以将两个向量中的元素，或向量和另外一个字符串进行合并。...如: stringr::str_squish(string) 对字符型向量 string 每个元素，将重复空格变成单个，返回变换后的结果。...> table(str_detect(x2,"h")) FALSE TRUE 4 4 另外，也可以联合 sum 获取TRUE 数目， mean 获得TRUE 比例。...> sum(str_detect(x2,"h")) [1] 4 > mean(str_detect(x2,"h")) [1] 0.5 提取匹配字符将向量中符合要求的元素提取为一个新的向量。...str_length(tmp2) #5.统计tmp2有多少个单词中含有字母"e" sum(str_detect(tmp2, "e"))

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: "2023-11-01"R Markdown#实战代码有很多注意事项，请不要不听课直接跑代码。...(colnames(dat), "^(NC|OMV2|gene_id|gene_name)") dat=dat[,k]#或者也可以用dat=dat[,c(2:4,11:13)]# 深坑一个dat[97,3...(exp)#去重复的代码还可以是dat=distinct(dat,gene_name,.keep_all=T),.keep_all = T 可能是指定在删除重复项时是否保留所有信息。...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。...#[,2]: 这是一个子集操作符，用于从上一步的输出中提取第二个元素。

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#这是一个字符串x#2.字符串拆分str_split(x," ") #以空格为分割符号将字符串拆分开，这个函数输出的结果是一个列表x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #y...T)#3.按位置提取字符串str_sub(x,5,9)#4.字符检测★str_detect(x2,"h") #对x2的每个元素进行检测，含有h的返回结果为TRUE,不含有的返回为FALSE。....#1if(){}if(){}else{}if(一个逻辑值，不可以是多个逻辑值组成的向量){CODE1}else{CODE2}当（逻辑值是TRUE时），{运行CODE1}当（逻辑值是FALSE时），{运行...x为逻辑值或逻辑值向量；yes为逻辑值为TRUE时的返回值；no为逻辑值为FALSE时的返回值例如：x = rnorm(3)xifelse(x>0,"+","-")#3ifelse()+str_detect...() #可以根据关键词给样本进行分组例如：samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","normal3")k1 = str_detect

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