【Python环境】如何使用正确的姿势进行高效Python函数式编程？
下面我们给出一种解决方案,主要思想就是先将使用tibble这个包中的rownames_to_column将行名转换成一列,等排完序再使用column_to_rownames将这一列恢复成行名 代码语言:javascript 复制 library(dplyr)library(tibble)mtcars%>%rownames_to_column("name")%>%arrange(desc(mpg))%>%column_to_rownames("name")...
7)将某一列的设置为索引:rownames(),column_to_rownames() # R base rownames(df) <- df$createTime # dplyr # 使用column_to_rownames,该函数将某一列设置为行名后得到 df %>% tibble::column_to_rownames('createTime') 8)数据排序 # R base # sort(): 返回的是排序后的结果 # order() df...
add_row:添加行,在数据集添加行。 pull拉取一列变量 pull(data,var=-1) data是数据集,var为空时默认拉取最后一列,var为正时从左边开始的列,var为负数从右边开始的列。 根据位置选取观测值slice slice(data1,10:n()) 选取十行以后的数据。 rownames_to_column():行名转成列 column_to_rownames():列...
将数据框行名转换为列向量(rowName)df %>% tibble::rownames_to_column(var="cellN") 列向量转换为行名df %>% tibble::column_to_rownames('cellN') 列向量名重命名df %>% dplyr::rename(geneid=V1,newid=V2) # 调用外部函数名重命名 x="New" df %>% dplyr::rename( !!paste0(x,".Freq"...
为了更好的在普通数据框与 tibble 类型的数据框之间转换,我们 可以将行名转化为一个单独的变量。使用 rownames_to_column、 column_to_rownames 函数,将行名转化为变量、将变量转化为行名。 此外我们还可以使用 has_rownames、remove_rownames 函数,判 断数据框是否有行名、删除行名。
为了更好的在普通数据框与tibble类型的数据框之间转换,我们可以将行名转化为一个单独的变量。使用rownames_to_column、column_to_rownames函数,将行名转化为变量、将变量转化为行名。此外我们还可以使用has_rownames、remove_rownames函数,判断数据框是否有行名、删除行名。
rownames_to_column() %>% #把行名变成单独一列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3))#新增一列group pdat = dat%>% #pivot_longer属于tidyr包,将宽变长 pivot_longer(cols = starts_with("gene"),#将以gene为开头的列合并为一列,也可以指定具体列数比如[1:4] ...
如果数据集的主关键字在row.names中,将难以与其他数据集连接。一种解决方法是使用tibble包(tibble:a data frame with class tbl_df)中的rownames_to_column()函数,返回该数据集的副本,并且行名作为一列增加到该数据中。 library(tibble) rownames_to_column(data, var="name")...
R语言的 data frames可在 row.names属性中存储重要信息,虽然不是存储数据的好方式却很常见。如果数据集的主关键字在row.names中,将难以与其他数据集连接。一种解决方法是使用tibble包(tibble:a data frame with class tbl_df)中的rownames_to_column()函数,返回该数据集的副本,并且行名作为一列增加到该数据中...