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case_when function in dplyr package
carHLH(+), Sample_Name = OR4， 就在其添加的carHLH列中的对应空格填写carHLH(-), SampleTag1 <- SampleTag1 %>%mutate(carHLH=case_when
33730编辑于 2023-08-23 - 来自专栏Python大数据分析
pandas中新增的case_when()方法
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
47210编辑于 2024-01-30 - 来自专栏Python数据科学
大更新，pandas终于有case_when方法了！
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。
84810编辑于 2024-02-05 - 来自专栏数据科学学习手札
（数据科学学习手札157）pandas新增case_when方法
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
41310编辑于 2024-01-28 - 来自专栏生信宝典
R语言中这个筛选差异基因的方式可读性很好，值得推荐
"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
1.1K41编辑于 2022-03-27 - 来自专栏全栈程序员必看
R语言批量生成CaseWhen的解决方案
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。
84920编辑于 2022-10-04 - 来自专栏数据分析1480
R&Python Data Science 系列：数据处理（2）
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。
1.1K10发布于 2019-10-28 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
跟着Nature Genetics学作图：R语言ggplot2散点图展示主成分分析（PCA）的结果
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
82310编辑于 2023-12-01 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggpol包优雅的绘制蝴蝶图
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
76710编辑于 2023-10-24 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅的绘制流程图
.+'), x = -2.5 * x,y = 5 * y,type = case_when(str_detect(label, '\\?') - 1.2 box_height <- 1.25 boxes <- output %>%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
82220编辑于 2022-09-21 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
跟着Nature microbiology学作图:R语言ggplot2堆积柱形图柱子单独配色/多个图例排序
%>% 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
1K50编辑于 2023-08-23 - 来自专栏生信学习之路
R语言专题3-条件和循环
三种情况必满足一种}## [1] "0"# 用ifelse写i = 0ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) # 简单的嵌套结构，大家可以先从看懂模仿开始## [1] "0"补充:case_when ()# 用之前先加载R包dplyrlibrary(dplyr)# 先来个简单的,case_when是按顺序进行判断的i = 0case_when(i>0 ~ "+", # 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
68930编辑于 2023-09-17 专题3 条件和循环
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 <- data.frame(player = c('AJ', 'Bob', 'Chad', 'Dan', 'Eric', ' 12## 5 Eric C 32 11## 6 Frank <NA> NA NAdf %>% mutate(quality = case_when
43310编辑于 2024-04-18- 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2绘制CNS级热图
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 <- read_tsv("data.xls") %>% mutate( CL_evolution_sign = case_when( CL_evolution > 0 ~ "↑", CL_evolution < 0 ~ "↓", TRUE ~ "="), PR_evolution_sign = <em>case_when</em>
61210编辑于 2022-09-21 - 来自专栏Y大宽
用R根据logFC和p值批量标注基因上下调的N种方法
"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", !
9K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言ggplot2：单元格为方块的热图简单小例子-2
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
3.6K20发布于 2021-04-21 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
跟着Science学作图：R语言ggplot2作图展示基因组局部区域的共线性
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 ==
1.5K30编辑于 2023-08-23 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
跟着NatureCommunication学数据分析：R语言相对丰度数据主坐标分析（PcoA)
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)`< 6000 ~ '5k `Depth (m)`>=9000 & `Depth (m)` < 10000 ~ '9k', `Depth (m)`>=10000 ~ '10k' ), position=case_when
1.1K20编辑于 2023-01-06 - 来自专栏生信技能树
听说WGCNA官网崩了？那还能做基因共表达分析吗？
= "Run") head(PCA_coord) # 选择10个developmental stages PCA_coord <- PCA_coord %>% mutate(stage = case_when "5 DPA","10 DPA","20 DPA","30 DPA","MG","Br","Pk","LR","RR" ))) %>% mutate(dissection_method = case_when = to) %>% mutate(t = r*sqrt((number_of_tissue_stage-2)/(1-r^2))) %>% mutate(p.value = case_when ungroup() module_line_plot <- Exp_table_long_averaged_z_high_var_modules %>% mutate(order_x = case_when = "Anthesis") %>% filter(str_detect(tissue, "epider|chyma|Vasc") == F) %>% mutate(order_x = case_when
65110编辑于 2024-12-19 - 来自专栏生信小驿站
如何自定义Y轴间隔（制作类似fox news的线图）
scales::trans_new("crazyfox", transform = function(y){ yt <- case_when return(yt) }, inverse = function(yt){ y <- case_when
1.9K10发布于 2020-04-23
腾讯云开发者
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