草庐IT

学习小组Day6-学习R包————阿司匹林

阿峰的生信笔记 2023-03-28 原文

1.dplyr五个基础函数（数据使用内置数据集iris）

1.mutate(),新增列

mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
image.png

2.select(),按列筛选

select(test,1)
select(test,c(1,5))
select(test,Sepal.Length)
image.png

(2)按列名筛选

select(test, Petal.Length, Petal.Width)
vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
select(test, one_of(vars))
image.png

image.png

3.filter()筛选行
filter(test, Species == "setosa")


image.png

filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
image.png

filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))


image.png

4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序
image.png

arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小
image.png

5.summarise()：汇总
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差
image.png

group_by(test, Species)


image.png

summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
image.png

2.dplyr两个实用技能

1.管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)


image.png

2：count统计某列的unique值


image.png

3.dplyr处理关系数据

1.內连inner_join,取交集


image.png

image.png

inner_join(test1, test2, by = "x")


image.png

2.左连left_join
left_join(test1, test2, by = 'x')
image.png

left_join(test1, test2, by = 'x')


image.png

3.全连full_join
image.png

4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join
semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
image.png

5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
image.png

6.简单合并 
test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))
test1
test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))
test2
test3 <- data.frame(z = c(100,200,300,400))
test3
bind_rows(test1, test2)
bind_cols(test1, test3)
mdash小组sectionimagesupload

有关学习小组Day6-学习R包————阿司匹林的更多相关文章

  1. LC滤波器设计学习笔记（一）滤波电路入门 - 2

    目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称

  2. CAN协议的学习与理解 - 2

    最近在学习CAN，记录一下，也供大家参考交流。推荐几个我觉得很好的CAN学习，本文也是在看了他们的好文之后做的笔记首先是瑞萨的CAN入门，真的通透；秀！靠这篇我竟然2天理解了CAN协议！实战STM32F4CAN！原文链接：https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/116206252CAN详解（小白教程）原文链接：https://blog.csdn.net/xwwwj/article/details/105372234一篇易懂的CAN通讯协议指南1一篇易懂的CAN通讯协议指南1-知乎(zhihu.com)视频推荐CAN总线个人知识总

  3. 深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法 - 2

    深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯：公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时，遇到的各种各样的问题及解决办法，希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal

  4. ruby - 我正在学习编程并选择了 Ruby。我应该升级到 Ruby 1.9 吗？ - 2

    我完全不是程序员，正在学习使用Ruby和Rails框架进行编程。我目前正在使用Ruby1.8.7和Rails3.0.3，但我想知道我是否应该升级到Ruby1.9，因为我真的没有任何升级的“遗留”成本。缺点是什么？我是否会遇到与普通gem的兼容性问题，或者甚至其他我不太了解甚至无法预料的问题？ 最佳答案 你应该升级。不要坚持从1.8.7开始。如果您发现不支持1.9.2的gem，请避免使用它们(因为它们很可能不被维护)。如果您对gem是否兼容1.9.2有任何疑问，您可以在以下位置查看:http://www.railsplugins.or

  5. ruby - 我如何学习 ruby​​ 的正则表达式？ - 2

    如何学习ruby​​的正则表达式？(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具，因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby​​的正则表达式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1881231/

  6. ruby-on-rails - rails : Find tasks that were created on a certain day? - 2

    我有一个任务列表(名称、starts_at)，我试图在每日View中显示它们(就像iCal)。deftodays_tasks(day)Task.find(:all,:conditions=>["starts_atbetween?and?",day.beginning,day.ending]end我不知道如何将Time.now(例如“2009-04-1210:00:00”)动态转换为一天的开始(和结束)，以便进行比较。 最佳答案 deftodays_tasks(now=Time.now)Task.find(:all,:conditio

  7. 深度学习12. CNN经典网络 VGG16 - 2

    深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG

  8. 机器学习——时间序列ARIMA模型(四)：自相关函数ACF和偏自相关函数PACF用于判断ARIMA模型中p、q参数取值 - 2

    文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式：ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk​=Var(yt​)Cov(yt​,yt−k​)​其中分子用于求协方差矩阵，分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型，求出其滞

  9. Unity Shader 学习笔记（5）Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板 - 2

    写在之前Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板，这三个知识点任何一个单拿出来都是一套知识体系，不能一概而论，本文章目的在于将学习和实际工作中遇见的问题进行总结，类似于网络笔记之用，方便后续回顾查看，如有以偏概全、不祥不尽之处，还望海涵。1、Shader变体先看一段代码......Properties{ [KeywordEnum(on,off)]USL_USE_COL("IsUseColorMixTex?",int)=0 [Toggle(IS_RED_ON)]_IsRed("IsRed?",int)=0}......//中间省略，后续会有完整代码 #pragmamulti_c

  10. 什么是0day漏洞？如何预防0day攻击？ - 2

    什么是0day漏洞？0day漏洞，是指已经被发现，但是还未被公开，同时官方还没有相关补丁的漏洞；通俗的讲，就是除了黑客，没人知道他的存在，其往往具有很大的突发性、破坏性、致命性。0day漏洞之所以称为0day，正是因为其补丁永远晚于攻击。所以攻击者利用0day漏洞攻击的成功率极高，往往可以达到目的并全身而退，而防守方却一无所知，只有在漏洞公布之后，才后知后觉，却为时已晚。“后知后觉、反应迟钝”就是当前安全防护面对0day攻击的真实写照！为了方便大家理解，中科三方为大家梳理当前安全防护模式下，一个漏洞从发现到解决的三个时间节点：T0：此时漏洞即0day漏洞，是已经被发现，还未被公开，官方还没有相

随机推荐