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    「R」R 的控制结构

    编程语言学多了你会发现虽然每一门编程语言都有其各自的语法、特性,但它们都有着一些程序内秉的框架:数据类型、条件判断、循环,所以才有了那句言简意赅的定义: 程序 = 算法 + 数据结构 算法即步骤,但不是每一步都该执行...学习控制结构并正确地使用它是打到高端局的必经之途。 下面呈上 R 关于控制结构的知识,与君共享。...,所以 if 函数的类型是special: > typeof(`if`) [1] "special" R 中,条件语句不是向量型运算。...中存在三种不同的循环结构。...另外一个有用的循环结构是 while,该结构在某个条件为真时,重复某个特定的表达式: while (condition) expression 上个例子可以用 while 写出来: > i <- 5 >

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    R语言中多条件排序

    R语言中,如何对数据框的数据根据某个条件进行排序呢?如何根据多条件进行排序呢,类似Excel中的排序效果: 1....使用R中自带函数order 第一列升序,然后是第三列升序 这里的iris[,1]是数据的第一列 r1 = iris[order(iris[,1],iris[3]),] head(r1) 结果: > #...= iris[order(iris[,1],-iris[3]),] head(r2) 结果: > # 第一列升序,然后是第三列降序 > r2 = iris[order(iris[,1],-iris[...使用dplyr的arrange R包dplyr的函数arrange,更简单,更简洁: # 多条件排序:使用dplyr::arrange library(dplyr) data("iris") head(...然后是第三列升序 arrange(iris,iris[,1],iris[,3]) # 第一列升序,然后是第三列降序 arrange(iris,iris[,1],-iris[,3]) 结果: > # 多条件排序

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    R语言专题3-条件和循环

    专题3.条件和循环1.条件语句-if(){}1.1 只有if# if()里的内容一定得是逻辑值,可以是你写上的T和F,也可以是运算结果# 若运算结果为T或者你写上了T,他就会执行后续语句,反之则不执行#...0.1171687 -0.1286477 0.3504566ifelse(x>0,'+','-')## [1] "+" "-" "+"# 与字符检测函数str_detect()进行连用,用之前别忘记加载R包...'tumor'ifelse(k1,"normal","tumor")## [1] "tumor" "tumor" "tumor" "normal" "normal" "normal"1.4 多个条件...# 如果i小于0,就输出"-",三种情况必满足一种}## [1] "0"# 用ifelse写i = 0ifelse(i>0,"+",ifelse(i结构...,大家可以先从看懂模仿开始## [1] "0"补充:case_when()# 用之前先加载R包dplyrlibrary(dplyr)# 先来个简单的,case_when是按顺序进行判断的i = 0case_when

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    Learn R 数据结构

    数据类结构 数据类型 一维 vector 向量 数值、字符、逻辑都可;只有长度;只允许一种数据 二维 matrix 矩阵 向量二维化 只允许一种数据类型 二维 data.frame 数据框-二维,每列只允许一种数据类型...1.数据框来源 1)用代码新建 2)由已有数据转换或处理得到 3)读取表格文件 4)R语言内置数据 2.新建和读取数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene...change')] #一次取多列 [,c('','')] gene change 1 gene1 up 2 gene2 up 3 gene3 down 4 gene4 down 按条件...","r2","r3","r4") 只修改某一行/列的名 > colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6.两个数据框的连接 > test1 <- data.frame(name = c...0.2 flower5 5.0 3.6 1.4 0.2 #4.探索列表取子集l[2]和l[[2]]的区别(提示:数据结构

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    R语言数据库中如何多条件排序

    R语言中,如何对数据框的数据根据某个条件进行排序呢?如何根据多条件进行排序呢,类似Excel中的排序效果: ? 1....使用R中自带函数order 「第一列升序,然后是第三列升序」 这里的iris[,1]是数据的第一列 r1 = iris[order(iris[,1],iris[3]),] head(r1) 结果: >...= iris[order(iris[,1],-iris[3]),] head(r2) 结果: > # 第一列升序,然后是第三列降序 > r2 = iris[order(iris[,1],-iris[...使用dplyr的arrange R包dplyr的函数arrange,更简单,更简洁: # 多条件排序:使用dplyr::arrange library(dplyr) data("iris") head(...然后是第三列升序 arrange(iris,iris[,1],iris[,3]) # 第一列升序,然后是第三列降序 arrange(iris,iris[,1],-iris[,3]) 结果: > # 多条件排序

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    R语言入门之评估假设检验的条件

    对于这样的假设是否真的成立,通常情况下我们可以使用诊断图来进行判断,但在这里我将和大家介绍如何使用其它方法去检查这两个条件是否同时满足。 1....R包mvoutlier提供aq.plot(x)函数,通过计算稳健平方马氏距离和经验分布距离的差异来寻找多元样本里的异常值,并且以图片的形式展现出来,这里的x通常是一个矩阵或者数据框。...# 检验多元正态性 library(mvnormtest) #加载R包 mshapiro.test(t(as.matrix(mtcars[,1:4]))) #计算多元正态性 ?...方差的同质性 在R中,函数bartlett.test()提供了同方差性的参数检验方法,而flinger.test()则提供的是非参数检验方法。...R包biotools里的boxM()函数可以帮助实现。 如何正确评估假设检验的条件是否成立是我们在进行统计分析时必须考虑的一件事,这点非常重要!

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