df <- df[!duplicated(df), ]
时间: 2023-10-09 20:07:46 浏览: 54
代码`df <- df[!duplicated(df), ]`用于在R中删除数据框df中的重复行。下面是对该代码的解释:
1. `duplicated(df)`函数用于检测数据框df中的重复行。它返回一个逻辑向量,其中重复的行为TRUE,非重复的行为FALSE。
2. 在`!duplicated(df)`中,逻辑运算符`!`用于对逻辑向量`duplicated(df)`取反。这将返回一个逻辑向量,其中非重复的行为TRUE,重复的行为FALSE。
3. `[!duplicated(df), ]`表示我们要选择数据框df中在逻辑向量为TRUE的行。
4. `df <- df[!duplicated(df), ]`将删除数据框df中的重复行,并将结果保存回df。
最终,`df <- df[!duplicated(df), ]`将返回一个不包含重复行的新数据框,并将其赋值给df。
希望这样解释清楚了对该代码的理解。如果还有其他问题,请随时提问。
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解释这段代码 df<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),quote = F)
这段代码是用来处理TCGA(The Cancer Genome Atlas)数据的。代码的主要功能是读取一个名为"normalized_rna.csv"的CSV文件,并对其中的数据进行处理和筛选,然后将处理后的结果写入同一个文件中。
具体解释如下:
1. `df <- read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F)`:这一行代码读取了一个CSV文件,并将其存储为名为`df`的数据框。`dir`是一个目录路径,`i`是一个变量,用于构建文件路径。`row.names = 1`指定将CSV文件的第一列作为行名,`check.names = F`表示不检查列名的合法性。
2. `df <- df[,!duplicated(colnames(df))]`:这一行代码删除了数据框中重复的列名。通过`duplicated(colnames(df))`可以得到一个逻辑向量,表示列名是否重复,`!`表示取反,所以`df[,!duplicated(colnames(df))]`表示保留不重复的列。
3. `clinic <- read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F)`:这一行代码读取了另一个CSV文件,并将其存储为名为`clinic`的数据框。文件路径的构建方式和上一步相同。
4. `inter <- intersect(colnames(df),clinic[,1])`:这一行代码计算了`df`数据框的列名和`clinic`数据框第一列的交集,并将结果存储在名为`inter`的向量中。
5. `df <- df[,colnames(df)%in%inter]`:这一行代码根据上一步得到的交集,筛选出`df`数据框中与交集匹配的列。
6. `write.csv(df,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),quote = F)`:这一行代码将处理后的`df`数据框写入同一个CSV文件中,覆盖原来的文件。`quote = F`表示不对字符型数据添加引号。
总体来说,这段代码的作用是读取两个CSV文件,并根据列名的重复性和交集进行数据筛选和处理,最后将处理后的结果写回原文件。
解释这段代码 #select samples which are common to clinical file 选择临床文件中常见的样本 for (i in cancer_types){ colname_slice(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),1,12) #cut colnames colname_slice(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_mi.csv'),1,12) } pb <- progress_bar$new(total = length(cancer_types)) for (i in cancer_types){ #intersect rna and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),quote = F) #intersect miRNA and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_mi.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_mi.csv'),quote = F) clinic<-clinic[clinic[,1]%in%inter,] write.csv(clinic,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),quote = F) pb$tick() } rm(df,clinic,inter,dt)
这代码是用于选择临床文件中常见的样,并进行相应的数据处理和保存。
首,代码使用一个循环变量 `i`遍历 `cancer_types` 列表中的每个元素。
接下来,代码调用 `colname_slice()` 函数,传入文件路径参数来截取名为 `normalized_rna.csv` 的文件的列名,并保留第1到第12列。
然后,代码再次调用 `colname_slice()` 函数,传入文件路径参数来截取名为 `normalized_mi.csv` 的文件的列名,并保留第1到第12列。
接下来,代码创建一个进度条对象 `pb`,用于显示处理进度。
然后,代码再次使用循环变量 `i` 遍历 `cancer_types` 列表中的每个元素。
在循环内部,代码首先读取名为 `normalized_rna.csv` 的文件,并将其存储在一个数据框 `df` 中。然后,去除重复的列名,并与名为 `TCGA-[cancer_type]-clinical.csv` 的临床文件的第一列进行交集操作,得到交集结果存储在 `inter` 中。接着,从数据框 `df` 中筛选出与交集结果匹配的列,并将结果重新写入名为 `normalized_rna.csv` 的文件中。
接下来,代码读取名为 `normalized_mi.csv` 的文件,并将其存储在一个数据框 `df` 中。然后,去除重复的列名,并与名为 `TCGA-[cancer_type]-clinical.csv` 的临床文件的第一列进行交集操作,得到交集结果存储在 `inter` 中。接着,从数据框 `df` 中筛选出与交集结果匹配的列,并将结果重新写入名为 `normalized_mi.csv` 的文件中。
然后,代码从临床文件 `clinic` 中筛选出与交集结果匹配的行,并将结果重新写入名为 `TCGA-[cancer_type]-clinical.csv` 的文件中。
最后,代码使用 `pb$tick()` 方法更新进度条,表示完成了一个循环。
在代码的最后,使用 `rm()` 函数清除不再需要的对象 `df`、`clinic`、`inter` 和 `dt`。
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