首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

colnames(data.table):顺序总是相同的吗?

colnames(data.table):顺序总是相同的吗?

colnames(data.table)返回一个数据表的列名,它返回的顺序通常是相同的,但并不总是保证顺序相同。数据表是一种高效的数据结构,用于处理大型数据集。它类似于数据框,但具有更高的性能和更多的功能。

在数据表中,列名的顺序通常与创建数据表时指定的顺序相同。但是,当对数据表进行操作时,例如添加、删除或重新排序列,列名的顺序可能会发生变化。

为了确保列名的顺序始终相同,可以使用setcolorder函数来显式地设置列的顺序。例如,可以使用以下代码将列名按照指定的顺序重新排序:

setcolorder(data.table, new_order)

其中,data.table是要操作的数据表,new_order是一个包含列名的向量,按照所需的顺序排列。

总之,虽然colnames(data.table)通常返回的顺序是相同的,但在某些情况下可能会发生变化。如果需要确保列名的顺序始终相同,可以使用setcolorder函数来显式地设置列的顺序。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

data.table语句批量处理变量

我们现在要对列进行操作(转换类型),因此本期是关于“j”内容。 下面正式开始,笔者在帮他人处理数据时遇到了需要同时为一系列变量进行相同处理,先来看数据结构: ?...批 量处理法:用lapply批量处理变量 在此时lapply妙用就显现出来了,在R中lapply用来对list中每一个element进行相同处理,如何把它运用到data.table,话不多说先上代码:...我们知道在data.table包中,.SD是经过i和by处理之后剩下那部分数据集,它格式是一个data.table,同时它是一个list。...如何把处理好这些变量与变量名进行对应,这里就用到了colnames()这个函数,提取出我们这个data.table第3到第34个变量名字,这样就可以将变量名和更改格式后变量按顺序进行一一匹配。...为了更加深入认识这个问题,我们下边再写一段代码,用.SD方法输出colnames: DT[, colnames(.SD)] 输出结果如下: ?

1.2K30
  • 「r」dplyr 里 join 与 base 里 merge 存在差异

    构造数据集 下面是一个可重复例子,构造两个数据集,一个是基于 data.frame 列表,另一个是就要 data.table 列表: x <- list( a = data.frame(r1...相同数据,不同操作函数存在差异 在进行连接操作时,我们会发现 dplyr 结果会报错!...本质上是 data.table 体格泛型函数不支持类似基础包中操作。 如何编写代码支持对上述数据集连接操作?...但特殊情况下,即类似我上述构造数据集:数据子集不是所有但两两之间都存在共有的列,但按照一定顺序确实能够将其合并。...r2 r3 r4 r5 #> 1: S1 S2 S2 S1 S2 #> 2: S2 S1 S1 S2 S1 对比下面结果是相同(虽然顺序颠倒了)。

    1.6K30

    机器学习:更多数据总是优于更好算法

    【编者按】在机器学习中,更多数据总是比更好算法好吗?...他通过Netflix实践经验推导出最终结论:我们需要是好方法,来帮助我们理解如何解释数据,模型,以及两者局限性,这都是为了得到最好输出。 在机器学习中,更多数据总是比更好算法好吗?...参见下面一个真实在Netflix运行系统一个制表以及它性能,同时我们添加更多训练样本到里面去。 所以,更多数据并不总是有帮助。...为了公平起见,论文标题也是一个过度泛化。基于内容特征(或一般不同特征)在许多情况下可以提高精确度。但是,你明白我意思:更多数据并不总是有帮助。 更好数据!...数据没有合理方法=噪音 所以,我是在试图制造大数据革命只是炒作言论?不可能。有更多数据,无论是更多例子样本或更多特征,都是一种幸事。数据可用性使得更多更好见解和应用程序成为可能。

    61250

    癌基因都是肿瘤风险因子

    同理,我们会问另外一个问题,就是癌基因都是肿瘤风险因子,它高表达会导致癌症比如死越来越快?...反之,抑癌基因一定是肿瘤保护因子,它表达量越高癌症病人越受到保护,因为想当然我们会认为抑癌基因能抑制癌症嘛,所以它表达量越高越好。...(data.table) drivers = fread('canonical_drivers.txt',data.table = F)[,1] tsg = fread('Human_TSGs.txt'...但是可以看到,跟前面的笔记:癌基因一定在肿瘤部位高表达 结论类似,并没有明显倾向性。...其实生存分析受到了干扰因素非常多,一个目标基因可能是非常有临床意义所以它有统计学显著生存意义,但是两万多个基因总是有那么一些基因跟目标基因表达量相关性非常高,所以也有 统计学显著生存意义 。

    67420

    R语言:data.table语句批量生成变量

    写在前面 本期依然由村长为大家供稿,只为填上一期最后挖坑,话不多说进入正题。 问题提出 在上一期中,还记得我们留下那个彩蛋?...:= 右边 关于 ':= lapply' 用法,在这里小编不再赘述,如果大家对此不是很熟悉可以看这一期公众号:用data.table语句批量处理变量。...代码如下: lapply(.SD[, 2:23], str_match, "继发性醛固酮|醛固酮") := 左边 我们可以再回顾一下,上文链接中用data.table语句批量处理变量推送中所提到 ‘...:=’ 左边格式问题: ':=' 左边格式应该是一个向量,一个带有需要被处理变量字符格式向量,这一点从colnames这个函数使用可以得知。...str_c(colnames(clinic)[2:23], "_xtrct") 最后我们把 ':=' 左右两边代码组合在一起,放入data.table语句j中就是我们在一开始所讲述代码。

    1.2K20

    泛癌水平批量生存分析

    两个打分值高低分组看蛋白编码基因表达量差异 使用CIBERSORT算法推断全部tcga样品免疫细胞比例 都是依据肿瘤病人转录组测序表达量矩阵进行分析,也有几百篇类似的数据挖掘文章了,它们总是喜欢落脚到...但是实际上我们也代码演示了:estimate或者CIBERSORT结果真的是很好临床预后指标,这样做风险很大,后面留了一个思考题,就是CIBERSORT22种免疫细胞比例生存意义全部癌症探索...这个 TCGA.Kallisto.fullIDs.cibersort.relative.tsv 文件,在前面的教程里面有给出下载地址: # pan-cancer官网自带一个免疫细胞比例 library(data.table...) cib = fread('TCGA.Kallisto.fullIDs.cibersort.relative.tsv',data.table = F) cib[1:4,1:4] codes=substring...再次呼应了前面的结果:estimate或者CIBERSORT结果真的是很好临床预后指标

    1.5K21

    Java线程池对多个目录下相同文件按照时间顺序合并

    每个文件夹下有上w个txt文件,文件名均为9位数数字 例:204125631.txt,315125620.txt,478125650.txt 每个txt文本有进上千行数据,并且每个文件夹(年月为名)下9...位数文件名都相同(只有少部分不一样) 二、问题需求 现在需要将每个月文件夹下具有相同文件名txt文件按照时间排序进行合并(不要求源文件不变) 三、代码实现 RenameMMSI  package...\running"; // base文件操作对象 private static final File baseFile = new File(basedir); // 每个月份目录...public static void rename(){ AtomicInteger total = new AtomicInteger(); // 遍历每个月份目录...// 遍历每个文件夹 for(String mmdir:listDir){ // 每个线程处理一个 MMSI , 写入文件会按照顺序执行

    90340

    原码反码补码运算规则_正数原码反码补码相同

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 一. 机器数和真值 在学习原码, 反码和补码之前, 需要先了解机器数和真值概念. 1、机器数 一个数在计算机中二进制表示形式, 叫做这个数机器数。...机器数是带符号,在计算机用一个数最高位存放符号, 正数为0, 负数为1. 比如,十进制中数 +3 ,计算机字长为8位,转换成二进制就是00000011。...那么,这里 00000011 和 10000011 就是机器数。 2、因为第一位是符号位,所以机器数形式值就不等于真正数值。...所以,为区别起见,将带符号位机器数对应真正数值称为机器数真值。...补码 补码表示方法是: 正数补码就是其本身 负数补码是在其原码基础上, 符号位不变, 其余各位取反, 最后+1.

    44830

    生信技能树 Day8 9 GEO数据挖掘 基因芯片数据

    关于表达矩阵里负值 (2)提取临床信息 pd <- pData(eSet) # 找分组信息 (3)让exp列名与pd行名顺序完全一致 p = identical(rownames(pd),colnames...acc=GPL570 代码下载 #获取表格下载链接 get_gpl_txt(gpl_number) 如何读取表格并提取子集,以GPL28098为例 #读取表格 a = data.table::fread...= 33) # 打开发现前33行是注释,跳过前33行 colnames(b) ids = b[,c("ID" ,"SYMBOL")] # 要改列名,后面的代码适应这两个列名 colnames(ids)...") #网址复制到浏览器 下载到文件,放在工作目录下 f = data.table::fread("GPL30971.txt",data.table = F) colnames(f) ids = f[,...(ids) ids = ids[,-1] ids = na.omit(ids) colnames(ids) = c("probe_id","symbol") 问题:网页里看symbol列是空怎么办?

    30121

    论文解释:Vision Transformers和CNN看到特征是相同

    ViT 结构,它们是基于 CNN 模型代表性示例,然后仔细研究本文描述获得表示差异。...模型架构几乎与原始 Transformer 相同,但有一点不同,允许将图像做为输入,就像自然语言处理一样。 首先,ViT 将图像分成 N 个“patches ”,例如 16x16。...这意味着获取浅层表示方法是非常不同。此外,ViT深层与ResNet深层相似度较低。因此,ViT和ResNet在图像抽象表示上有很大不同。...在如图所示实验中,我们计算当第i层跳过连接被消除时获得表示相似度。...该 MLP-Mixer 可以达到与 ViT 相同或更高精度。下图以与之前相同方式比较了 MLP-Mixer 表示。将此图与图 1 和图 2 进行比较,作者表示总体趋势与 ViT 相似。

    2.1K20

    gplots heatmap.2和ggplot2 geom_tile实现数据聚类和热图plot

    主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图...gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table...data) <- unlist(wdt[,1]) hc<-hclust(dist(data),method = "average") #对行进行聚类 rowInd<-hc$order #将聚类后行顺序存为...rowInd hc<-hclust(dist(t(data)),method = "average") #对矩阵进行转置,对原本列进行聚类 colInd<-hc$order #将聚类后列顺序存为...colInd data<-data[rowInd,colInd] #将数据按照聚类结果重排行和列 dp=melt(data) #对数据进行融合,适应ggplot数据结构,以进行热图绘制 colnames

    4.8K70

    单细胞测序—不同格式单细胞测序数据读写(多样本)

    这个函数功能与上面的直接访问方法相同,但可以在代码中显式指定你想访问assay和数据层,更加灵活。...例如,处理后表达矩阵(data 层)和原始计数矩阵(counts层)可能会合并,确保对象中所有数据层都包含相同细胞和基因集合。...JoinLayers 是 Seurat 中一个辅助函数,用来确保 Seurat 对象中所有数据层(如 counts、data、scale.data)包含相同基因和细胞。...如果你对某些层进行了操作,比如过滤掉了一些基因或细胞,而没有对其他层进行相同操作,JoinLayers 会通过同步这些层来修复这个不一致性。...= F) ct[1:4,1:4] rownames(ct)=ct[,1] colnames(ct) = paste(gsub('_CountMatrix.txt.gz','',pro

    42410
    领券