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merge函数的all参数用法
merge(ink1,ink2,by="id",all=T) #所有数据列都放进来，空缺的补值为NA
merge(ink1,ink2,by="id",all=F) #默认，只取两者的共有的部分
- runif(n, min = 0, max = 1)
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dplyr里的各种“集合”
- 像excel表一样查看data frame
sample_ann <- as.data.frame(colData(fluidigm))
DT::datatable(sample_ann)
- 从结果里提取p值和相关系数
res$p.value # Extract the p.value
res$estimate # Extract the correlation coefficient
- 批量创建变量名
paste("A", 1:6, sep = "",collapse=",”)
#> [1] "A1,A2,A3,A4,A5,A6"
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match函数的常见用法：固定某一个字段排序，匹配其它字段
user_id <- c(1,2,3,4)
u1 <- c(2,3,4,1)
e1 <- c('a1','a2','a3','a4')
m1 <- data.frame(u1,e1)
m1
# u1 e1
# 1 2 a1
# 2 3 a2
# 3 4 a3
# 4 1 a4
t1<- m1[match(user_id,m1$u1),]
t1
# u1 e1
# 4 1 a4
# 1 2 a1
# 2 3 a2
# 3 4 a3
- 画ROC曲线时，横坐标有时会莫名其妙显示科学计数法，解决办法：
options(scipen = 3)
- 满足两个条件的unique值：
dim(unique(mydata[,c("Age","Gender")])) %in% print
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