R语言:数据筛选match的使用详解

数据筛选是在分析中最常用的步骤,如微生物组分析中,你的OTU表、实验设计、物种注释之间都要不断筛选,来进行数据对齐,或局部分析。

今天来详解一下此函数的用法。

match

match:匹配两个向量,返回x中存在的返回索引或TRUE、FALSE

match函数使用格式有如下两种:

第一种方便设置参数,返回x中元素在table中的位置

match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL)

第二种简洁,返回x中每个元素在table中是否存在

x %in% table

参数详解

x: 向量, 要匹配的值;

table: 向量, 被匹配的值;

nomatch: 没匹配上的返回值, 必须是整数;

incomparables: 指定不能用来匹配的值.

match函数是一个完全匹配函数, 当两个元素类型不一样时, 如果进行类型转换后匹配得上的话, 则仍可匹配, 可看下例.

匹配上且返回位置

match(c(1, "TRUE"), c(T, 0, "1"))

返回3 1,即1位于表中的3号位,TRUE位于1号位,且T和TRUE可匹配成功

c(1, "TRUE", F) %in% c(T, 0, "1")

返回TRUE TRUE FALSE,表示每个元素在table中是否存在

pmatch

pmatch函数是一个部分匹配函数, 依次从x里面挑出元素, 对照table进行匹配, 若匹配上则剔除匹配上的值, 不再参与下次匹配, duplicate.ok可设置是否剔除; 对于某一个元素,

匹配一共分成三步:

1、如果可以完全匹配, 则认为匹配上了, 返回table中的位置;

2、不满足上述条件, 如果是唯一部分匹配, 则返回table中的位置;

3、不满足上述条件, 则认为没有值与其匹配上.

pmatch函数的格式

pmatch(x, table, nomatch = NA_integer_, duplicates.ok = FALSE)

x: 向量, 要匹配的值;

table: 向量, 被匹配的值;

nomatch: 没匹配上的返回值, 必须是整数;

duplicates.ok: table里面的元素是否可以适用多次.

默认不允许重复使用table中元素,返回位置1 2 3

pmatch(rep(1, 3), rep(1, 5))

允许重复,返回位置1 1 1

pmatch(rep(1, 3), rep(1, 5), duplicates.ok = TRUE)

补充:R语言实例-数据过滤

1、问题

一组数据,变量有40个,就是40列。

我要做数据筛选。

1.第一列中包含语段"a11","a12","b23"。请注意是包含,实际不存在“a11”,往往是“a1120”之类的信息

2.第二列中不包含“美国”、“日本”等信息。请注意,也是不包含,而不是不等于。

请问具体的R语言语句应该怎么写?

2、解决

假设楼主的数据为一数据框,名字为“testdat”,第一列名"a",第二列名"b",则过滤语句为:

result<-subset(testdat,grepl("a11|a12|b23",testdat$a) & !grepl("美国|日本",testdat$b))

3、注意

grep()函数返回的是匹配元素的索引,grepl()返回的是匹配或不匹配的逻辑值:

grep(value = FALSE) returns a vector of the indices of the elements of x that yielded a match (or not, for invert = TRUE. This will be an integer vector unless the input is a long vector
grepl returns a logical vector (match or not for each element of x).

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • R语言数据框中的负索引介绍

    以R语言自带的mtcars数据框为例: 这是原始的mtcars数据: 这里只列出了前面几行数据. 然后负索引mtcars[,-2:-3],得到的结果 删除了第二列和第三列数据 所以R语言数据框中的负索引是指删除数据框中对应的列(或者行) ps:这和Python里面的规则好像不太一样,Python里的负索引好像是指倒数第几列(或者第几行),这里这两个软件区别还挺大的~~写个笔记提醒一下自己~ 补充:R语言中的负整数索引 看代码吧~ > x<-matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

  • R语言 install.packages 无法读取索引的解决方案

    问题描述 在公司的Centos服务器上安装R的包,总是安装不成功,然后有如下提醒: Warning: 无法在貯藏處https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/src/contrib中读写索引 Warning message: package 'DBI' is not available (for R version 3.2.2) 问题修复 [更好的方案请直接看最后边PS] 执行下边这条命令,随便选几个源. setRepositories(addURLs = c(CRANxt

  • 教你利用R语言测试电脑的性能

    利用R语言测试电脑的性能如何 同事新配了一个电脑,想用R语言编写一个程序,看一下电脑性能如何,让我写个代码测试一下. 我能怎么样,我也不懂如何测试电脑啊,那就计算一下矩阵的运算吧.因为我理解的电脑运行性能就是矩阵计算了. 编写代码 rm(list=ls()) set.seed(123) # 设置矩阵的行数 n = 10000 # 生成一个矩阵 value = rnorm(n*n, 10,3) mat = matrix(value,n,n) # 测试电脑性能 system.time({ # 矩阵求

  • R语言 查找满足条件的数并获取索引的操作

    1.在R语言中,如何找到满足条件的数呢? 例如给定一个向量c2,要求找到数值大于0的数: > c2 [1] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 0.09 0.20 0.09 0.08 0.14 0.14 0.23 [15] 0.08 0.06 0.12 0.20 0.14 0.11 0.20 0.14 0.17 0.15 0.18 0.15 0.20 0.12 [29] 0.23 0.08 0.12 0.08 0.23 0.12 0.08 0.17 0.18 0

  • R语言ggplot2之图例的设置

    引言 图例的设置包括移除图例.改变图例的位置.改变标签的顺序.改变图例的标题等. 移除图例 有时候你想移除图例,使用 guides(). library(ggplot2) p <- ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight, fill=group)) + geom_boxplot() p + guides(fill=FALSE) 改变图例的位置 我们可以用theme(legend.position=-)将图例移到图表的上方.下方.左边和右边. p <-

  • R语言中文本文件分割 符号 sep的用法

    一般情况下: csv 文件 sep = "," # 以逗号分割 txt 文件 sep = "\t" #以制表符分割 其他文件 sep = " " #以空格分割 具体情况,具体调整 sep= 文件中的字段分离符,用于文件数据文本的读取和保存过程中指定分割符号. 补充:用R语言把超大文本文件拆分成几个小文本文件 近一段时间一直在研究一些医院的数据. 前两天遇到一个尴尬:想打开一个仅有3G左右的文本文件(有时候必须要打开,直接传到数据库满足不了需求),

  • R语言-解决处理矩阵遇到内存不足的问题

    如下: Error : cannot allocate vector of size X Gb 类似于这种问题的可能处理办法: 1. 可以用matrix尽量不要用data frame; 2. 可以用integer matrix尽量不要用 double matrix; 3. 对于大量运算后最好加上一个gc(), 强制R语言回收内存: 4. 对于大矩阵而言用bigmemory包,可以将大矩阵放到临时文件中,不占用内存. 补充:R语言之内存管理 在处理大型数据过程中,R语言的内存管理就显得十分重要,以

  • R语言:数据筛选match的使用详解

    数据筛选是在分析中最常用的步骤,如微生物组分析中,你的OTU表.实验设计.物种注释之间都要不断筛选,来进行数据对齐,或局部分析. 今天来详解一下此函数的用法. match match:匹配两个向量,返回x中存在的返回索引或TRUE.FALSE match函数使用格式有如下两种: 第一种方便设置参数,返回x中元素在table中的位置 match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL) 第二种简洁,返回x中每个元素在table中是

  • R语言时间序列TAR阈值自回归模型示例详解

    为了方便起见,这些模型通常简称为TAR模型.这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为,例如周期,幅度相关的频率和跳跃现象.Tong和Lim(1980)使用阈值模型表明,该模型能够发现黑子数据出现的不对称周期性行为. 一阶TAR模型的示例: σ是噪声标准偏差,Yt-1是阈值变量,r是阈值参数, {et}是具有零均值和单位方差的iid随机变量序列. 每个线性子模型都称为一个机制.上面是两个机制的模型. 考虑以下简单的一阶TAR模型: #低机制参数 i1 = 0.3 p1 = 0.5 s1 = 1

  • C语言数据输入与输出实例详解

    C语言数据输入与输出实例详解 1 概论 C语言提供了跨平台的数据输入输出函数scanf()和printf()函数,它们可以按照指定的格式来解析常见的数据类型,例如整数,浮点数,字符和字符串等等.数据输入的来源可以是文件,控制台以及网络,而输出的终端可以是控制台,文件甚至是网页. 2 数据输出 从第一个c语言程序中,就使用了跨平台的库函数printf实现将一段文字输出到控制台,而实际上,printf()不仅可以将数据按照指定的格式输出到控制台,还可以是网页或者是指定的文件中,printf()函数执

  • R语言学习笔记之lm函数详解

    在使用lm函数做一元线性回归时,发现lm(y~x+1)和lm(y~x)的结果是一致的,一直没找到两者之间的区别,经过大神们的讨论和测试,才发现其中的差别,测试如下: ------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------- 结果可以发现,两者的结果是一样的,并无区别,但是若改为lm(y~x-1)就能看出+1和

  • R语言编程重读微积分泰勒级数示例详解

    一 理解极限 二 微分学 泰勒级数 如果我是泰勒,我会把思考的起点建立在这样的一个等式上 那么接下来我们直观地感受一下Taylor级数时如何逐渐逼近某个函数的.简单起见,在此选择  sinx作为被拟合的函数. library(ggplot2) library(gganimate) library(av) library(tibble) x = seq(-pi,pi,0.1) n = length(x) xs = rep(x,11) ys = rep(sin(0),n) ts = rep(0,n)

  • R语言绘制维恩图ggvenn示例详解

    目录 引言 1.安装 2.基础用法 3.图形美化 4.提取交集部分并输出 引言 韦恩图,Venn diagram,常用图的一种,用来展示集合之间的特异性和共同性.现在有很多在线的网站都可以绘制,但是R来画也方便,其中ggvenn是基于ggplot2的专门绘制韦恩图的R包. 官方网站:https://github.com/yanlinlin82/ggvenn 1.安装 ggvenn在CRAN上,直接用Install.packages就可以完成安装: > install.packages("g

  • R语言数据建模流程分析

    目录 Intro 项目背景 前期准备 数据描述 数据清洗 预分析及预处理 数值型数据 类别型数据 特征 Boruta算法 建模 模型对比 Intro 近期在整理数据分析流程,找到了之前写的一篇代码,分享给大家.这是我上学时候做的一个项目,当时由于经验不足产生了一些问题,这些问题会在之后一点一点给大家讨论,避免各位踩坑.本篇分享会带一些讲解,可能有些地方不够清楚,欢迎留言讨论. 本次除了分享之外也是对自己之前项目的一个复盘.还是使用R语言(毕竟是我钟爱的语言).Python的如果有需求之后会放别的

  • 详解R语言数据合并一行代码搞定

    数据的合并 需要的函数 cbind(),rbind(),bind_rows(),merge() 准备数据 我们先构造一组数据,以便下面的演示 > data1<-data.frame( + namea=c("海波","立波","秀波"), + value=c("一波","接","一波") + ) > data1 namea value 1 海波 一波 2 立波 接 3 秀

  • R语言行筛选的方法之filter函数详解

    目录 1. 数据 2. 生成ID列和类型 3. 提取effect大于0.1的行 4. 提取加性效应,且effect小于0的行 5. 根据部分行名删选 6. 固定字符特征进行行筛选 总结 下面介绍一下R语言中行筛选的方法,主要介绍filter函数 1. 数据 这里,使用asreml分析中的BLUP值为例,相关的模型为: m1 = asreml(Phen ~ G , random = ~ vm(Progeny,ainv) + vm(Dam,ainv) + vm(Progeny,dinv), work

  • R语言列筛选的方法select实例详解

    目录 前言 1. 数据描述 2. 使用R语言默认的方法:列选择 3. tidyverse的rename函数 4. tidyverse的select函数 5. select函数注意事项 5.1 绝对引用函数 5.2 放到环境变量中 6. 提取h开头的列 7. 提取因子和数字的列 总结 前言 我们知道,R语言学习,80%的时间都是在清洗数据,而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要,如何选择合适的列进行分析,你知道几种方法? 如何优雅高效的选择合适的列,让我们一起来看一下吧. 1. 数据描述 数据来

随机推荐