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【R语言】根据映射关系来替换数据框中的内容

前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub,还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息,从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...result2中 result2=bed #使用stri_replace_all_regex进行替换 #将rownames(mapping),即转录本ID替换成mapping[[1]],即基因名字 result2...参考资料: ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

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    在Excel中,如何根据值求出其在表中的坐标

    在使用excel的过程中,我们知道,根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值,但是如果知道一个坐标里的值,反过来求该点的坐标的话,据我所知,excel没有提供现成的函数供使用,所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中,ALT+F11打开VBA编辑环境,在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去,然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了,从以上的代码可以看出,iSeek函数带三个参数,其中第一个和第二个参数制定搜索的范围,第三个参数指定搜索的内容,例如 iSeek(A1:P200,20),即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值

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    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    subset:用来指定特定的列,根据指定的列对数据框去重。默认值为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

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    Pandas中替换值的简单方法

    使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具,用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时,编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...为此,Pandas 提供了多种方法,您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。 在这篇文章中,让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。...当您想替换列中的每个值或只想编辑值的一部分时,这会派上用场。 如果您想继续,请在此处下载数据集并加载下面的代码。...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值,以查找随后可以更改的值或子字符串。...但是,在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下,不必多次调用 replace 方法。相反,可以简单地传递一个字典,其中键是要搜索的列值,而值是要替换原始值的内容。下面是一个简单的例子。

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    快速在Python中实现数据透视表

    PART 01 趣闻 几年前,我看到有人在推特上说自己是一个excel专家,然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文,那个人立刻惊慌失措,辞掉了工作。...这条推文很有趣,我能理解,因为一开始,它们可能会令人困惑,尤其是在excel中。但是不用害怕,数据透视表非常棒,在Python中,它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。...如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额,数据透视表将是一个很好的工具。它会给你一个新表格,显示每一列中每个类别的平均销售额。 让我们来看看一个真实的场景,在这个场景中,数据透视表非常有用。...提出一个问题或假设 找到数据 使用Pandas创建透视表 用条形图将我们的发现形象化 根据我们最初的问题或假设得出结论 PART 03 我们试图回答的问题 让我们假设一群愤怒的父母再次认为电子游戏太暴力...成熟游戏在这些类别中很少有暴力元素,青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素,但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视表 数据透视表在几秒钟内就给了我们一些快速的信息。

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    mysql学习—查询数据库中特定的值对应的表

    遇到一个问题,我将问题抽象简单描述如下: 循环查询数据库所有表,查出字段中包含tes值的表,并且将test修改为hello?...因为自己不才找了很久也没有找到很好的方法,又对mysql的游标等用法不是很了解,在时间有限的情况下,发现了下面的方法,分享给大家: 1:查找 (1)使用工具 我使用的mysql的Navicat...2:替换 替换也有很多方法,这里我介绍我使用的方式: UPDATE 表名 SET 字段名=REPLACE(字段名, '原内容', '替换的内容'); UPDATE t_about SET pic=REPLACE...(pic, '/attached', 'http://www.tcl.com'); 正则替换法: 下面这段的意思是:df_templates_pages 表的字段为enerateHtml中包含有...product/toProduct', '/product') WHERE generateHtml REGEXP ('\/front\/product\/toProduct[Kyu]{0,4}\/'); 3.单表的全字段查询某个值

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    数据表多字段存储值与单字段存储json值的区别

    使用场景 电商系统中商品参数数据,假设包括以下几项 品牌 产地 尺寸 生产日期 保质期 重量 在设计数据表结构的时候,可以选择2种方式 第1种是分别创建不同的字段存储对应的参数值 第2种是建立一个字段用于存储参数的...多字段存储数据的缺点 1、灵活性:如果数据结构经常变化,可能需要频繁地修改数据库表结构,可能会涉及复杂的迁移过程。 2、空间效率:对于包含大量空值或重复值的字段,可能不如JSON存储方式节省空间。...单字段存储JSON值的优点 1、灵活性:可以轻松地存储和查询非结构化或半结构化数据,无需事先定义所有可能的字段。当数据结构发生变化时,不需要修改数据库表结构。...2、数据一致性:数据库系统无法直接对JSON字段中的数据进行类型检查或应用约束,这可能导致数据不一致性。 3、可读性:数据库表结构不如使用多个字段时清晰,特别是对于不熟悉JSON结构的开发者来说。...总结 从上述对比的结果可知,两种方式在某种程序上,处于对立面,即一种方式的优点是另一种方式的缺点。所以采用何种方式,要根据情况决定。

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    pivottablejs|在Jupyter中尽情使用数据透视表!

    大家好,在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中,我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成,并且支持字段的拖取实现不同的透视表,非常方便,比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视表 而在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table...pivottablejs 现在,我们可以使用pivottablejs,可以让你在Jupyter Notebook中,像操作Excel一样尽情的使用数据透视表!...Notebook中任意的拖动、筛选来生成不同的透视表,就像在Excel中一样,并且支持多种图表的即时展示 还等什么,用它!...pandas的强大功能与便捷的数据透视表操作,可以兼得之! -END-

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    Python脚本之根据excel统计表中字段值的缺失率实用案例

    有时候,我们需要去连接数据库,然后统计下目标库表字段的值有多少个空值,并且计算出它的缺失率: 缺失率 = (该字段NULL值+NA值+空字符串 的记录数)/该表总记录数 这时候如果表中有几个字段,并且总共统计的就几个表还可以用手动的方式...将需要统计的表名和字段以及类型放在excel里边; 2. 使用 pandas 读取excel的数据; 3. 连接数据库; 4. 将读取到excel里边的数据拼接如sql里边统计; 5....将计算结果写回到 excel 中。 根据思路我们接下来编写程序代码了。...一、excel 的格式 excel中的设置很重要,因为会影响到我们程序的读取设计: 二、程序的编写 2.1 导入相关的模块,并使用 pandas 读取 excel 里边的数据: import pymssql...get_sqlserver_data() 三、结果展示 我们在编写完以上的代码之后运行,控制台输出结果: 代码目标csv文件,里边的数据结果即为刚才控制台显示的那些数据: 经过我们程序的处理计算,不管是成千上万张表也不怕了

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    插入数据透视表的4种方式

    一 普通表插入 这是我们常见的普通表 也就是输入标题文字数字就是的表 依次点击[插入]→[数据透视表] 最后点击确定就会生成透视表啦 ↓↓↓下面是动图 注意,这个过程中可能会出现缺少标题错误...这种情况下一般是在标题行有单元格为空 检查下,填入标题就好 二 超级表插入 这里说的超级表 是你点击的时候上面会多出一个菜单栏的表中表 这个插入透视表更简单 直接在菜单点击[透过数据透视表汇总...]即可 ↓↓↓下面是动图 三 外部数据源插入 这一步需要你先设置好PowerQuery 然后和第一个一样的步骤 [插入]→[数据透视表] 只是在弹窗选择了第2个选项'使用外部数据源' 选择你的连接...,点击确定就好了 ↓↓↓下面是动图 四 模型插入 这一步的前提是需要你提前在Excel里面建模 (如果都会建模了应该早就会插入透视表了吧(╯‵□′)╯︵┻━┻) 然后和第一个一样的步骤 [插入]→...[数据透视表] 只是在弹窗选择了第3个选项'使用此工作簿的数据模型' 点击确定就好 ↓↓↓下面是动图 以上

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