我相信大家经常会使用Excel对数据进行排序。有时候我们会按照两个条件来对数据排序。假设我们手上有下面这套数据，9个人，第二列（score）为他们的考试成绩，第三列（code）为对应的评级。...在Excel里面其实还是很容已实现的。我们只需要先根据code来进行升序排序，然后次要关键字再根据分数进行降序排序。 我们就会得到如下结果 那么这个过程怎么在R里面实现呢？...主要用的是R中的order这个函数。...#读入文件，data.txt中存放的数据为以上表格中展示的数据 file=read.table(file="data.txt",header=T,sep="\t") #先按照code升序，再按照Score...在R里面我们还可以指定code按照一定的顺序来排列 #按照指定的因子顺序排序，先good，在excellent，最后poor file$Code <- factor(file$Code , levels
Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...但是按行合并时常用的rbind，限制条件有点多，发现plyr包的rbind.fill 函数能比较好的解决这个问题。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。
sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 split 按照指定条件分割数据 rbind 行合并 cbind 列合并...#所有数据列都放进来，空缺的补值为NA id R M 1 1 9 7 2 2 7 2 3 4 9 4 3 3 > merge...函数 cbind()和rbind()，cbind()按照纵向方向，或者说按列的方式将矩阵连接到一起。...rbind()按照横向的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起 rbind/cbind对数据合并的要求比较严格：合并的变量名必须一致；数据等长；指标顺序必须一致。...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包 利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
数据排序 在R中对数据框中的数据排序，我们通常使用order()函数,该函数默认是升序，但是在要排序的变量前加上减号（-）就相当于降序排列了。...# 以mtcars数据为例对数据进行排序 attach(mtcars) # 固定数据集 # 按变量mpg排序 newdata <- mtcars[order(mpg),] # 按变量mpg和cyl排序...,dataframeB,by=c("ID","Country")) 2.2 添加行 将数据垂直合并时，我们常常使用rbind()函数，使用该函数时要求两数据框的列数相同，并且变量的顺序已经匹配好了。...# 对数据按行合并 total rbind(data frameA, data frameB) 3....关于数据的排序、合并与分类汇总就先讲到这里，有兴趣的朋友可以自行深入探索。 至此，R语言入门的所有内容均已介绍完毕，在后面的内容我会相继带大家入门Python编程以及进阶R语言。
[人数])总人数_Wrong = CALCULATE([人数],ALL('班级人数'[班级]))班级人数占比_Wrong = DIVIDE([人数],[总人数])异常结果如下：解决方案班级这一列使用了按列排序...，把班级字段拖入报表中的时候，实际上还拖入了一个看不到的班级排序字段，这样才能实现排序的效果。...这种情况下，ALL函数只用了一个字段，并没有彻底清除筛选，所以分母的总人数返回的还是每个班级的人数。把字段和排序字段都放到ALL的参数中，就会返回正确的结果。...本例把ALL的参数调整为班级和用于排序的班级排序字段，如下：总人数 = CALCULATE([人数],ALL('班级人数'[班级],'班级人数'[班级排序]))拓展按列排序还会有其他的副作用，比如判断某个被排序的字段是否被筛选...，需要用“||”把两个字段都放进去取并集才可靠，如：ISFILTERED('班级人数'[班级]) || ISFILTERED('班级人数'[班级排序])。
在《Excel公式技巧45：按出现的频率依次提取列表中的数据》中，我们使用MATCH/ISNA/IF/MODE/INDEX函数组合提取一系列文本中不重复的数据并按出现的频率且按原数据顺序来放置数据。...本文将在此基础上，提取不重复的数据，并按出现的次数和字母顺序排序数据。...如下图1所示，列A中是原来的数据，列B中是从列A中提取后的数据，其规则是：提取不重复的数据，并将出现次数最多的放在前面；按字母顺序排列。...因此，上述公式代入中间结果后为： MODE.MULT({5,5;1,1;6,6;2,2;6,6;2,2;6,6;2,2}) 有两个数字出现的次数最多，返回： {6;2} 6....将上述结果传递到MIN函数，即： MIN({6;2}) 结果为： 2 按字母顺序返回排在前面的数据所在的位置。 7.
) #按index，比series 多了axis，横向纵向的功能 #by默认为None,by 参数的作用是针对某一（些）列进行排序（不能对行使用 by 参数） #by两个，df.sort_index...排序应用一：多维复杂排序 pandas中有sort和rank，这个就跟R里面是一样的了。...————————————————————————————————————- 七、其他 1、组合相加 两个数列，返回的Index是两个数据列变量名称的；value中重复数据有值，不重复的没有。...'left'/'right') #如果两个数据集Key不一样，也可以合并 D1 = pd.DataFrame({'id':[801, 802, 803,804, 805, 806, 807, 808,...尤其是两个数据集需要横向合并的情况，索引一般会出现较大的问题。
上面是自己写的一个列子。结果很明显我们写入的顺序是a、d、b、c、e 但是显示出来的顺序缺失a、b、c、d、e 。后来网上翻阅了一下资料说HashMap 是不会按照写入顺序排序的。...HashMap 的key的排序是按照key的hash值进行排序的最近翻看了下HashMap的源码了解了其内部的元素存储原理才明白这个道理。此时才知其所以然。...感觉有点排序的感觉当时为了解决问题就决定尝试一把。结果是完美的。bug解决收工回家。对应刚入行的我还是很有成就感的。时隔多年现在又重新收拾了下自己的bug。...决定一探究竟为什么LinkedHashMap 可以实现按照写入顺序排序。通过结构图我们清楚看到他是HashMap的子类。所以他的存储结构和HashMap基本上是一样的。...在每次通过HashMap put进数据之后会将当前添加进来的数据和上次添加的node进行链表关联。这样就使其都在一条链上我们上面添加的数据最终其内部一个结构图如下当然内部会有一个默认的节点作为头结点。
学生信为啥要学R语言：R语言拥有丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。 如何安装和加载R包 1....dplyr包的学习 五个基本函数 首先构建一个储存数据的变量 test 图片 mutate() 用于新增一列数据 select(),按列筛选 按列号筛选 按列名筛选 图片 filter()筛选行 图片...arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序 图片 arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序 图片 summarise()：汇总 图片 图片 图片 dplyr两个实用技能 管道操作...图片 半连接：semi_join 图片 反连接：anti_join 图片 简单合并：相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而...bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数。
，这个pbcmc居然去责怪了 genefu 包，两个R包的地址： https://bioconductor.riken.jp/packages/3.3/bioc/html/pbcmc.html https...://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/genefu.html 我去查看了叫做pbcmc的R包的源代码，发现里面大量使用两个冒号的语法： grep...::pam50$centroids.map$EntrezGene.ID R/PAM50Permutate.R: pam50.aux<-genefu::pam50 R/PAM50Report.R:...，删除了所有的 genefu:: ，因为genefu 包的内置数据pam50这个变量本来就是加载即可调用，无需加上前缀 genefu:: 这样的话，pbcmc的R包的源代码修改后，重新安装，就成功了，...本来呢，我其实是应该去修改 genefu 这个包，让它 export里面的pam50这个数据，而不是修改 pbcmc的R包的源代码。不过，无所谓啊， 让他们两个包互相适应就好了。
list是R语言中包容性最强的数据对象，几乎可以容乃所有的其他数据类型。 但是包容性最强也也意味着他对于内部子对象的类型限制最少，甚至内部可以存在递归结构，这样给我们提取数据带来了很大的困难。...如果你对R语言的list结构非常熟悉，又熟练控制流等函数的操作，自然可以通过构建循环来完成目标数据的提取。但是在数据量大、结构及其复杂的情形下，自建循环无论是性能还是代码量上都很不经济。...轻松的实现对list数据类型的map（映射）、filter（筛选）、update（更新）、group（分组）、sort（排序）。...list.stack #按行进行堆栈 list.rbind #这个与list.stack函数类似，也可以达到相同的效果 list.cbind #按列合并 list.flatten #...函数虽然也类似堆栈操作，但是它眼球要求更为严格， #必须保持内部机构一致和list长度一致，为了达到这个目的， #我们使用list.update函数现将存在递归和长度不等两个变量删除， #然后使用list.rbind
R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上的各种生信分析R包，且包的使用是一通百通的。...安装和加载R包1.镜像设置 https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw2.安装和加载示例数据直接采用内置数据集iris的简化版dplyr 五个基本函数...1.mutate()，新增列2.按列号筛选3.按列名筛选这两行代码需要一行一回车4.filter（）筛选行5.arrange(),按某一列或某几列对整个表格进行排序6.summarise()汇总管道操作...%>%(快捷键cmd/ctr+shift+M)(加载任意一个tidyverse包即可用管道符号)管道符%>%指"then"，像架起了一条管道一样，把两行代码连接起来count统计某列的值dplyr 处理关系数据内连...，左连全连半连接，反连接简单合并在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
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。...举三个栗子 arrange（data，col1） arrange（data，col1，col2）#在按col1排序的基础上，按col2排序 arrange（data，col1，desc（col2）...") 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...•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 ?...哦，忘记说了，这些R包是有对应的小抄的，如果你还不懂什么是小抄，请出门自行谷歌了解一下哈！ 在我们生信技能树后台回复 小抄 或者 cheatsheet 即可获取哈。
install.packages("R包名称")BiocManager::install("R包名称")3.R包加载library和require，两个函数均可。...(3).filter()筛选行(4).arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序(5).summarise()：汇总dplyr两个实用技能1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift...+ M)2：count统计某列的unique值dplyr处理关系数据1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录...semi_join5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join6.简单合并在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同...，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数4.函数和R包该怎么学习(1) 快速查看函数帮助文档(2)找R包介绍页面（搜）(3) Vignettes,就是作者写的网页版教程，不是每个R包都有的
R语言处理数据 在R中很多内置函数，用于数据框的基本操作，比如转换、分组、排序、拼接等，常见的函数有rbind()，cbind()，dplyr()，tidyr()，reshape2，tidyverse...数据处理是ggplot2绘图的基础，同时也是R语言中花费时间较多的工作之一，提高数据处理的效率能够很快的得到可靠美观的图片。 01 表格拼接 #构建数据框 ?...#给数据框df18添加行或纵向添加表格 >dr1rbind(df18,df20) #给数据框df18添加列或横向添加表格 >dc1<-cbind(df18,df19) 运行结果如下： ?...02 表格融合 有时候，表格之间没有很好的保持一致，仅仅依靠rbind() 和cbind()函数直接拼接无法实现，当两个表之间有共同的列时，能够进行表格的融合，可以采用merge()函数。...#同时按照year和country两个变量分组操作 ? ? #只有根据country分组求year和value的均值 ? ? 04 表格排序 #将df_m数据框进行排序 ? ?
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用...在R中，通过内联键合并数据框的函数为merge()，其主要参数如下： by：对两个数据框建立内联的共有列（元素交集部分不能为空集），以此列为依据，返回内联列取交集后剩下的样本行 sort：是否对合并后的数据框以内联列为排序依据进行排序...4 7 d 5 6 e 6 5 f 7 4 g 8 3 h 9 2 k 10 1 j 对上述两个数据框以’ID‘列为内联列进行合并，得到结果如下，与Python不同的是...，R中的数据框合并的原则是不返回含有缺失值的行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2 9 2 b 1 10 3 c 3 8 4 d 4...7 g 8 h 7.数据框的去重 这里我们使用重复值检测函数duplicated()以及数据框元素删减方法联合起来完成去重的工作，先依次介绍这两个方法： duplicated(),用于检测输入的列中有无符合元素重复的行
前言：R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。包的使用是一通百通的，我们以dplyr为例，讲一下R包。...两个函数均可。...dplyr五个基础函数1.mutate(), 新增列2.select(), 按列筛选3.filter()筛选行4.arrange(), 按某1列或某几列对整个表格进行排序5.summarise()：汇总...dplyr两个实用技能1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）2：count统计某列的unique值dplyr处理关系数据:即将...anti_join6.简单合并：在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。...使用order()函数对一个数据框进行排序，默认为升序，如果需要降续使用“-”即可。...merge(dataframeA, dataframeB, by=c("ID","Country")) 如果是简单的使两个行数相等的对象横向联结，可是使用cbind()进行： total <- cbind...(A,B) 如果两个数据框拥有相同的变量，则可以在行上进行合并，使用rbind()： total rbind(dataframeA,dataframeB) 4.10 数据集取子集 4.10.1 选入...library(sqldf) OK，使用基本的函数解决数据管理就先写这么多，后面再陆续更新一些R包解决较复杂的数据处理管理。
背景 在使用 R 语言的过程中，需要给函数正确的数据结构。因此，R 语言的数据结构非常重要。...通常读入的数据并不能满足函数的需求，往往需要对数据进行各种转化，以达到分析函数的数据类型要求，也就是对数据进行“塑形”，因此，数据转换是 R 语言学习中最难的内容，也是最重要的内容。...printf "姓名：%s\n 身高：%dcm\n 体重：%dkg\n" "小明" "180" "75" 姓名：小明 身高：180cm 体重：75kg 二、判断数据类型 R中包含很多查看数据属性的函数...可以对一维数据排序，也可以对多维数据排序。R 提供了 sort和 order 等排序方法，order 是对索引进行排序，在 R 中使用地更多。...数据分析中经常需要对原数据中的某些地方进行修改。
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