小鲨鱼2018

2022年5月25日

摘要： 001、 gender <- sample(c("m", "f"), 6, replace = T) number <- 1:6 option <- sample(1:2, 6, replace = T) dat <- data.frame(gender, number, option) dat s 阅读全文

posted @ 2022-05-25 17:50 小鲨鱼2018 阅读(1361) 评论(0) 推荐(0)

R语言中split函数拆分染色体

摘要： 1、 dat <- read.table("outcome.map") dat split(dat, dat$V1) ## 依据第一列（染色体）直接拆分数据阅读全文

posted @ 2022-05-25 17:33 小鲨鱼2018 阅读(141) 评论(0) 推荐(0)

R语言中利用 %in% 批量提取数据

摘要： 1、针对行批量提取 a <- c("a", "b", "c", "a", "b", "b", "d", "d") b <- 1:8 c <- letters[1:8] d <- LETTERS[1:8] dat <- data.frame(a, b, c, d) dat row_target <- 阅读全文

posted @ 2022-05-25 16:59 小鲨鱼2018 阅读(441) 评论(0) 推荐(0)

R语言中select函数的用法

摘要： 1、 library(dplyr) a <- 1:5 b <- sample(10, 5) c <- rep(letters[1:5], each = 1) d <- letters[1:5] dat <- data.frame(a, b, c, d) ## 测试数据 dat select(dat, 阅读全文

posted @ 2022-05-25 12:37 小鲨鱼2018 阅读(5635) 评论(0) 推荐(0)

2022年5月24日

python 中取出可迭代对象最后若干元素的方法

摘要： 1、方法1 >>> a = ["aa", "bb", "cc", "dd", "ee", "ff", "gg", "hh", "ii", "jj"] >>> a ['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee', 'ff', 'gg', &# 阅读全文

posted @ 2022-05-24 23:38 小鲨鱼2018 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)

python 中从可迭代对象中随机抽取元素的方法

摘要： 1、 >>> import random >>> a = ["aaa", "bbb", "ccc", "ddd"] >>> random.choice(a) ## 从列表中随机抽取元素 'aaa' >>> random.choice(a) 'ddd' >>> random.choice(a) 'aa 阅读全文

posted @ 2022-05-24 23:09 小鲨鱼2018 阅读(170) 评论(0) 推荐(0)

python 中交换列表中不同位置的元素

摘要： 1、方法1 >>> a = ["aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee", "fff"] >>> a ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee', 'fff'] >>> temp = a[0] ## 交换位置1和位置3的元素，使用第三方变量，避免覆阅读全文

posted @ 2022-05-24 23:05 小鲨鱼2018 阅读(807) 评论(0) 推荐(0)

python中逆向输出列表

摘要： 001、 >>> test ['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee', 'ff'] >>> test[-1] ## 逆向输出 'ff' >>> test[-2] 'ee' 002、 >>> test = ["aa", "bb", "cc", "dd", "ee", "ff 阅读全文

posted @ 2022-05-24 22:26 小鲨鱼2018 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)

R语言中merge函数

摘要： 001、合并取交集 name1 <- c("aa", "bb", "cc", "dd") gender <- c("m", "m", "m", "f") age <- c(13, 14, 14, 15) dat1 <- data.frame(name1, gender, age) name2 <- 阅读全文

posted @ 2022-05-24 21:01 小鲨鱼2018 阅读(1598) 评论(0) 推荐(0)

R中split函数拆分染色体

摘要： 1、测试数据读入R dat <- read.table("a.map") dat 2、 class(dat$V1) ## 查看第一列变量类型 chr <- as.factor(dat$V1) ## 转换为因子 chr result <- split(dat, chr) ## 按照因子进行拆分 re 阅读全文

posted @ 2022-05-24 13:04 小鲨鱼2018 阅读(58) 评论(0) 推荐(0)

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