carHLH(+), Sample_Name = OR4， 就在其添加的carHLH列中的对应空格填写carHLH(-), SampleTag1 %mutate(carHLH=case_when
1 简介 大家好我是费老师，pandas在前不久更新的2.2版本中，针对Series对象新增了case_when()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get...其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when()新方法 首先请确保你的pandas版本大于等于2.2，在确保Python版本大于等于3.9的前提下，终端执行下列命令安装最新版本的pandas...： pip install pandas -U 2.1 case_when()的使用 case_when()作为Series对象的方法，其参数非常简单只有一个caselist，用于定义条件映射规则，格式如...函数，进而引用自身实现灵活的条件判断： 函数式条件，在针对数据框进行「链式分析」的过程中，可以很灵活的基于上一步的「临时计算状态」，进行条件赋值操作，譬如（示例数据及代码见文章开头仓库地址）： 更多有关case_when
好消息是，最近pandas2.2.0稳定版本发布了，其中一个新功能就是增加了case_when方法，可以说这个一直被大家诟病的方法终于补齐了！...二、case_when用法 东哥了解了一下case_when用法，总结了以下几点要点。 对象：case_when属于series对象的方法，dataframe对象无法使用。...df['score_all'] = df.sum(axis=1) 对加工的总成绩列使用case_when方法，生成1-5的排序等级。...这就是case_when非常灵活的原因，判断条件和替换值既可以是固定的值，也可以是自定义的函数，根据自己的需求随意设置。...案例3 case_when只实现区域内的变量加工，其输出结果也可以与其他函数方法结合，产生更多强大的功能。
https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，pandas在前不久更新的2.2版本中，针对Series对象新增了case_when...()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when()新方法 首先请确保你的pandas版本大于等于...2.2，在确保Python版本大于等于3.9的前提下，终端执行下列命令安装最新版本的pandas： pip install pandas -U 2.1 case_when()的使用 case_when...函数，进而引用自身实现灵活的条件判断： 函数式条件，在针对数据框进行链式分析的过程中，可以很灵活的基于上一步的临时计算状态，进行条件赋值操作，譬如（示例数据及代码见文章开头仓库地址）： 更多有关case_when
"NoDiff")) dplyr::case-when 标记差异基因 比之前简洁了一些，可读性强 library(dplyr) res_output %>% mutate(level = case_when...groupB,"UP"), "NoDiff"))) case-when只保留差异基因的名字 library(dplyr) res_output %>% mutate(diff_gene = case_when...临时生成列时操作起来更方便了 library(dplyr) res_output %>% mutate(rank=1:n(), keep_gene = case_when...suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse)) microbenchmark::microbenchmark( case_when(1:1000...Unit: microseconds #> expr min lq mean #> case_when
近期写R代码，经常用dplyr::case_when结合stringr::str_detect进行条件判断。...痛点：判断条件可能会改或增删，全写在case_when里，代码冗余且不利于复制和维护，stackoverflow找了一圈，没发现好的解决方案，干脆自己写了一个通用代码以自动生成批量case_when判断...str_flatten(map2_chr(result,pattern,~str_glue("str_detect(x,'{.y}')~'{.x}',"))) x2 <- str_glue("function(x) case_when...结果如下图： 单纯用case_when，需要写成 tibble(fruit=stringr::fruit) %>% mutate( category=case_when(...函数的核心依然是case_when，条件为真即停止，所以效率上没有损失。 如果想改条件，在conditions里放肆增删改，改完再跑一遍allCaseWhen即可。
figure1b作图代码 fig1b.dat %>% left_join(dat,by=c("Accession"="Accession")) %>% mutate(new.group=case_when...( Location %in% province.X ~ "C", TRUE ~ "O" )) %>% mutate(new.group02=case_when( Group...( Location %in% province.X ~ "C", TRUE ~ "O" )) %>% mutate(new.group02=case_when( Group...( Location %in% province.X ~ "C", TRUE ~ "O" )) %>% mutate(new.group02=case_when( Group...( Location %in% province.X ~ "C", TRUE ~ "O" )) %>% mutate(new.group02=case_when( Group
2 条件函数 这里介绍3个条件函数，if_else()、case_when()、between()函数，Python包dfply和R包dplyr中都是这3个函数，在用法上有点细微差别，日常中使用最多...而且if_else()函数可以嵌套使用，不过当条件判断超过2个的时候，建议使用case_when()函数。...2.2 case_when函数 用于多条件赋值，评分卡Woe赋值的时候使用起来很方便。...R语言实现 ##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为B, 1000-1500以下为C,1000以下为D diamonds %>% mutate(price_class = case_when...注意：case_when函数在Python和R语言中使用的时候有点区别，请留意。
.+'), x = -2.5 * x,y = 5 * y,type = case_when(str_detect(label, '\\?')...- 1.2 box_height <- 1.25 boxes %mutate(xmin = x - box_width,xmax = x + box_width,ymin = case_when...( str_detect(step, '(legs|reading|write)') ~ y - 1.5 * box_height,T ~ y - box_height), ymax = case_when...%>% mutate(y = ifelse(s_e == "from", ymin, ymax)) %>% select(-c(ymin, ymax)) %>% mutate(x = case_when
ifelse(gender == "female", -y, y)) %>% # 如果是女性，将序列号取反 ungroup() %>% # 解除分组 mutate(status_label = case_when...status == "notelected" ~ "not elected"), gender_label = case_when...gender == "male" ~ "Male candidates"), dominant_gender = case_when...值为最大最小值及其负值 gender = c("female", "female", "male", "male")) %>% # 性别列 mutate(gender_label = case_when
%>% group_by(Phylum) %>% summarise(phylum_counts=n()) %>% ungroup() %>% mutate(group01=case_when...)) %>% group_by(Class) %>% summarise(class_counts=n()) %>% ungroup() %>% mutate(group02=case_when...")) %>% group_by(Order) %>% summarise(order_counts=n()) %>% ungroup() %>% mutate(group03=case_when...) %>% group_by(Family) %>% summarise(family_counts=n()) %>% ungroup() %>% mutate(group04=case_when
三种情况必满足一种}## [1] "0"# 用ifelse写i = 0ifelse(i>0,"+",ifelse(i0 ~ "+", # 如果i大于0，就输出"+"...所以不让他以科学计数法显示x = c(0.01,0.001,0.07,0.03,0.00001); x## [1] 0.01000 0.00100 0.07000 0.03000 0.00001# 由于case_when...按顺序进行判断，条件严格的往前写哈# 这个用来看p值比较多case_when(x <= 0.0001 ~ "****", x <= 0.001 ~ "***", x
require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F)}dplyr包中case_when简化ifelselibrary...(dplyr)# case_when() # 可用于将数据转换为分类因子df NA NAdf %>% mutate(quality = case_when
本节来介绍如何使用分面来绘制热图并填充特殊字符，下面通过一个小例子来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) library(ggforce) 数据清洗 ❝此处使用case_when...来根据数值大小进行特殊字符的转换 ❞ df % mutate( CL_evolution_sign = case_when(...CL_evolution > 0 ~ "↑", CL_evolution < 0 ~ "↓", TRUE ~ "="), PR_evolution_sign = <em>case_when</em>
"10"="none") df$method3 <- lookup[as.character(df$regulation)] head(df) 第四种方法：逻辑判断转为数字1和0，然后用dplyr包的case_when...df$method4 <- case_when(df$regulation == 2 ~ "up", df$regulation == 11 ~ "down...test_p & test_up, "up", ifelse(test_p & test_down, "down","none")) 第六种方法：dplyr的case_when...df$method6 <- case_when(test_p & test_up ~ "up", test_p & test_down ~ "down", !
col_names = FALSE) %>% mutate(X9=str_replace(str_sub(X9,1,17),"ID=",""), X7=case_when...( X7 == "-" ~ -1, TRUE ~ 1 ), X10=case_when( X9 ==...col_names = FALSE) %>% mutate(X9=str_replace(str_sub(X9,1,17),"ID=",""), X7=case_when...( X7 == "-" ~ -1, TRUE ~ 1 ), X10=case_when( X9 ==
reshape2::melt(df,id.vars="Sample") head(df1) image.png 构造数据 library(dplyr) df1%>% mutate(group_1 = case_when...( value <= 0 ~ "A", TRUE ~ "B" ))%>% mutate(group_2=case_when( value >= -1 & value <...0.5 & value <= 0.7 ~ "(0.5,0.7]", value > 0.7 & value <= 1 ~ "(0.7,1]", ))%>% mutate(value_1=case_when
FALSE) head(group) 这个分组数据和论文中提供的代码的分组信息还少一些内容，我们再给它增加几列 library(tidyverse) group %>% mutate(Site=case_when...( Group == "Slope" ~ "None-CD", TRUE ~ "CD" ), high=case_when( `Depth (m)`=9000 & `Depth (m)` < 10000 ~ '9k', `Depth (m)`>=10000 ~ '10k' ), position=case_when
scales::trans_new("crazyfox", transform = function(y){ yt <- case_when...return(yt) }, inverse = function(yt){ y <- case_when
country,names_to = "year") %>% mutate(`Best Achievement`=case_when( value == 1 ~ 'Not Present'...country,names_to = "year") %>% mutate(`Best Achievement`=case_when( value == 1 ~ 'Not Present'...country,names_to = "year") %>% mutate(`Best Achievement`=case_when( value == 1 ~ 'Not Present'
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