，保存json的时候用过list.save，不知道大家还有印象不？）...75列，说明函数按照子列表中长度最大的列进行展开与合并的。...接下来怎么办呢，那么笨办法只能将53、64和75条信息的不同子list分隔成三个不同的列表对象，然后分别展开。...可是不觉得以上步骤有些繁琐嘛~简单方法当然有啦，任坤大大开发的rlist是专门针对R语言list结构数据处理的，其中封装了很多功能强大的列表操作函数，使得在R语言中操作列表就像使用dplyr操作data.frame...library("rlist") library("pipeR") rlist的使用还是有一定难度的，因为涉及到一些非结构化数据以及递归的操作，今天只涉及其中一个函数，即list.map() list.map
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。...for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...同时对name和value两列数据进行迭代，使用map2函数： # 可以使用plot绘制 # name和value的值分别使用.x和.y引用 test_t %$% map2(name, value, ~...如果使用ggplot2绘制，则是如下： ? 这里传递test_t的参数给map2时使用magrittr包的”爆炸运算符“：%$%。...它的作用可和with类似，使用它后，管道后面的函数可以直接使用test_t的列名。 ggplot2后面的函数部分，x与y分别是对应name和value，最后绘图即可。
总用或永远不用都是不明智的，通常，变量有固有顺序，或你有固定不变的类别集合，考虑使用因子。...lapply() 输入是向量/列表，返回列表。 sapply()和vapply()与lapply()类似，返回值不一定是列表。...lapply()与vapply()一致，dplyr::select()与dplyr::filter()也是.purr中是map_dbl()代替Map()，flatten_df()代替unlist()。...UseMethod("mean") # 字节编译 cmpfun() 编译代码 安装时在...对不同包的效果不一样，特别是某包已经有大量邓编译代码时。
在R升级到4.0+后，clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误，这个现象以及解决方法在以前的推文：R tips：debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过...同样的使用的测试R对象在如下位置 文件名：test.rds 链接：https://pan.baidu.com/s/1l2hqNw034OEBwVvfy7_01g 提取码：kezh 载入工具包及导入rds...（2）而报错的直接位置是来源于data <- lapply(data, ggplot2:::scales_map_df, scales = npscales)，正是其中的scales_map_df函数出错...() 在Rstudio界面中一直next，直到下面这一条命令时停止，因为这条命令之后就会出现AsIs对象。...在Rstudio的debug界面中，继续next，一直到第40行代码，也就是报错的代码处暂停： 同样的逻辑，我们去深入一下代码细节，先看一下scales_map_df的作用：对每一个scale对象，调用了它的
出现bug的代码是在使用clusterProfiler的cnetplot函数绘制一个富集分析图，正常情况下，它应该是出图如下： bug重现 出现问题的R对象是一个clusterProfiler的富集分析对象...scale$map_df(df = df)) #9: unlist(lapply(scales$scales, function(scale) scale$map_df(df = df)), recursive...UseMethod("print"))(x) 可以看到，ggplot2对象p在绘制图形时发生了错误：第一个调用方法是print泛型方法，然后方法分发到print.ggplot方法上(#2)，再然后是调用...ggplot_build.ggplot方法是ggplot2包中的一个方法，call stack中可以发现是它的lapply(data, scales_map_df, scales = npscales)...不过对于要修复这个问题来说，目前的信息已经足够了。 如何使用RStudio进行debug代码以及如何自由的查看R中的函数源码，在以前的R tips推文中都曾经说过。
当数据量大到一台机器无法处理时，只能求助于超算或者Hadoop这样的可扩展方案。Hadoop是最流行的一种开源可扩展大数据处理基础架构，基于集群并行数据存储和计算。...rhbase：R-HBase的交互接口，操纵存储在HBase中的表格。 plyrmr：MapReduce的高级抽象，支持勒plyr语法实现常规数据操作。...ravro：读写avro文件，与HDFS数据交换。 准备RHadoop环境 使用这个虚拟机啦，这个公司好像已经停止提供相应镜像了，找到一个书中提到的mapr的。...如果没法实践，那就理解下具体过程吧：MapReduce程序被分成map和reduce两部分，map函数先使用strsplit函数将一行分成单词，然后unlist函数将结果处理成字符向量，最后返回键值组合...可以发现，任务不大的情况下，MapReduce方法要完成几十秒的任务也需要几分钟，原因是需要花费一定时间用于启动系统服务、协调不同进程间的任务，从每个节点读取数据。
因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...让我们将其与lappy()在相同数据上的输出进行比较： sum_lapply3 <- lapply(data, sum) #output sum_lapply3 ?...你可以看到输出与上面返回列表的lappy有何不同 vapply() 来到vapply()函数。lapply()、apply()和vapply()这三个函数是专门为所有类型的向量定制的。...因此，在处理具有不同数据类型特性的数据帧时，最好使用vapply()。 tapply() 简单地说，tapply()允许我们将数据分组，并对每个分组执行操作。...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。 现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。
在上期推送中，我带领大家制作了表型文件和.map文件，今天我们学习一下如何制作.ped文件，关于.ped文件的信息请参见往期内容GWAS实战之制作PLINK格式的文件（上）。...由于我们使用的数据集中最显著的位点是位于1号染色体的DDR2基因上（PMID：29216386），因此为了处理简单，我只挑选1号染色体上的位点用于分析。...', sep='\t',header=F) # 读取之前做的.map文件 head(annot) annot <- annot[which(annot$V1 == 1),] # 选择1号染色体上的位点...mygeno) <- markerID # 给新数据添加列名 mygeno <- as.data.frame(mygeno) mygeno[1:5,1:5] ##这里新建一个列表，用于存储基因型数据，便于后续使用...k（k=1，2，3等）列与A2的第k列属于同一位点（SNP） pedList <- list() for ( i in 1:ncol(A1) ) { pedList[[2*i-1]]<-
(dat,mean) $y1 [1] 0.7675322 $y2 [1] 10.36194 如果使用apply系列的lapply函数，是这样处理的： > lapply(dat,mean) $y1 [...3 map的不同类型 map函数，支持一元函数 map2函数，支持二元函数 pmap函数，支持多元函数 这里先模拟数据： > dat = data.frame(x1 =rnorm(10),x2 = rnorm...,..4)) 4.3 map不同的后缀 *_chr，比如map_chr, map2_chr, pmap_chr等，返回字符 *_lgl，返回逻辑型向量 *_dbl，返回实数型向量 *_int，返回数字型向量...1] -0.2338953 $x3 [1] -0.3660053 $x4 [1] 0.02137338 7 map的用法1：批量建模 这里使用我的R包learnasreml中的MET数据，进行测试...对比 walk和map函数组合上类似，不同的是walk不返回结果，比如你要保存数据时，就可以用walk函数系列。
但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...，用for循环实现的计算是耗时最长的，apply实现的循环耗时很短，而直接使用R语言内置的向量计算的操作几乎不耗时。...通过上面的测试，对同一个计算来说，优先考虑R语言内置的向量计算，必须要用到循环时则使用apply函数，应该尽量避免显示的使用for,while等操作方法。...，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了。...时，输出结果按数组进行分组 USE.NAMES: 如果X为字符串，TRUE设置字符串为数据名，FALSE不设置 我们还用上面lapply的计算需求进行说明。
隐式循环 在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集 比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...FUN：函数,即对x的每一行/列执行FUN这个函数 simplify:表明是否应简化结果的逻辑,一般默认为 = TRUE 使用的小栗子： #循环处理数据 test<- iris[1:6,1:4] apply...[,1:4], 2, plot) lapply()函数 lapply返回与X长度相同的列表，其中的每个元素都是将FUN应用于X的相应元素的结果。...NAMES = FALSE)与lapply(x, f)相同。 Vapply类似于sapply，但它有一个预先指定的返回值类型，因此使用它可能更安全(有时更快)。...写函数的函数——function() 使用apply或者lapply函数时，都有FUN参数，就是我们在执行循环时需要用的函数，这个函数可以是内置的比如mean或者sum等函数，也可以由我们自己构建 如果需要写对应需求的函数
page=272 书籍的数量一直在更新。。。...简单的使用谷歌浏览器的检查功能，就可以看到每个页面的书籍列表里面的书籍大标题是： <a href="https://www.springer.com/book/9781071634165" data-track...(titles_txt, '[[',1))) wd(unlist(lapply(titles_txt, '[[',2))) 值得注意的是，如果并没有指定随机数种子，那么词云绘图结果每次布局都不一样哦...基本上可以看到《现代生物学》所涉及的内容： 《现代生物学》是一个广泛的概念，它涵盖了生物学的许多不同领域，包括但不限于分子生物学、细胞生物学、生物化学、遗传学、生物物理学、生物信息学、生态学、进化生物学等...这些领域都在不断地发展和进步，以适应科学和技术的快速发展。在《现代生物学》中，有几个关键的主题和趋势： 分子和细胞生物学：这是现代生物学的核心，包括研究生命的基本单位——细胞，以及细胞内的分子过程。
前言 最近我在复现一篇文章的操作。发现每一次生成的结果都有所不同。 难道是我的操作出了问题？难道是我用的R 包版本不对，函数不同？难道是随机数的问题？ 后来发现，果然是随机数的问题。...当我在循环内部加了一个种子： sce = lapply(unique(batchFactor) , function(current.batch){ set.seed(32) idx = which...[1] 0.5058405 0.5948084 0.8087471 [[3]] [1] 0.5058405 0.5948084 0.8087471 3-随机数的触发与设定都是全局的 关于随机数的触发...虽然这个函数，可以显示的在函数内部调用随机数和函数，帮助我们明确随机数与随机函数的对应关系： > withr::with_seed(32, runif(1:5)) [1] 0.5058405 0.5948084...此外，我也推荐大家在写涉及到随机数的代码时，使用withr::with_seed，起码告诉并且提醒自己，哪个种子，对应哪个随机函数。防止被吞，或者吞了其他人的种子。
在先前的内容里：[[66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本（柱状图加计数）]]，我们提到过添加文本的方法。...于是我就想，如果我给某个ggplot 对象，不同的data 与mapping呢？...虽然从内部构造来说可以省略GetXYAesthetics 这部分的代码，但是，从用户使用来说确实多此一举的，因为这些信息明明就保留在了ggplot 对象中的layers 层中。...，我并没有在grid 相关的内容或ggplot 的构造中留意到这个函数（或许我还没读到）。...接下来就是将上面浏览过的pb 中的color信息添加到数据框中： data <- cbind(data, color = pb$data[[1]][[1]]) 至于为什么这么做，接下来即将操作的label
什么时候我们需要使用到化整为零的策略呢？有以下三种情况： 数据需要分组处理 数据需要按照每行或者每列来处理 数据需要分级处理，和分组很类似，但是分级时需要考虑分级之间的关系。...最直观的过程是使用Loop循环。这里使用一个例子来讲解一下如何实现化整为零策略。在plyr包中有数据ozone,它是一个三维矩阵(24X24X72)，其中最后一维72是指的6年12个月每个月的结果。...而使用for loop，只能一块接一块的处理，在速度上可能没有并行处理来得快。而在R当中，有一系列相关的函数，apply, lapply, sapply, tapply, mapply, sweep。...sapply的返回值其实就是在lapply的基础上再使用了simplify2array(x, higher=TRUE)函数，使用其结果变成一个array。...我们如果需要做上述的分析应该怎么办呢？在思路上，我们的想法可能会是先从ozonedf出发生成一个类似ozone这样子的数据，然后再使用apply,lapply这样的函数来完成就可以。
中下载的gene与pubmed的文献ID的文件，统计了研究基因与出版文献的对应关系。...这里来探索一下你研究的基因，发表的文献，可以看看都发表在什么期刊，对题目进行文本挖掘，可以统计每年的发表文献数量等等。。。。 下面是探索ADORA1这个基因的研究情况。...library(tidyr) library(rvest) library(dplyr) library(RCurl) library(XML) library(stringr) pubmedinfo <- lapply...但文献条数太多就不建议使用。...在NCBI上，是有所有文献的信息数据的，可以直接下载，唯一的缺点就是数据量不小，而且是xml的文件，需要全部整理统计出来。
需要注意的是， 如果map()等泛函中的无名函数需要访问其它变量的话， 需要理解其变量作用域或访问环境。另外， 无名函数中的其它变量在每次被map()应用到输入列表的元素时都会重新计算求值。...提取列表元素的简写 map 除了调用无名函数时可以简写，在提取列表元素时也有简写的方法。 较为复杂的数据， 有时表现为列表的列表， 每个列表元素都是列表或者向量。...[[3]] ## [1] 2 3 1 5 4 ## ## [[4]] ## [1] 2 3 1 5 4 Map-reduce算法 Map-reduce是大数据技术中的重要算法， 在Hadoop分布式数据库中主要使用此算法思想...将数据分散存储在不同计算节点中， 将需要的操作先映射到每台计算节点， 进行信息提取压缩， 最后用reduce的思想将不同节点的信息整合在一起。 6....使用示性函数的泛函 some some(.x, .p)，对数据列表或向量.x的每一个元素用.p判断， 只要至少有一个为真，结果就为真；every(.x, .p)与some类似，但需要所有元素的结果都为真结果才为真
为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...相较于RDD API，DataFrame API更受社区的推崇，这是因为： DataFrame的执行过程由Catalyst优化器在内部进行智能的优化，比如过滤器下推，表达式直接生成字节码。...为了更符合R用户的习惯，SparkR还支持用$、[]、[[]]操作符选择列，可以用$ <- 的语法来增加、修改和删除列 RDD map类操作：lapply()/map()，flatMap()，lapplyPartition...RDD和DataFrame API的调用形式和Java/Scala API有些不同。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。
最近我就接到一个粉丝咨询，说他想处理一个公共数据集，只有8个原位肿瘤+3个转移肿瘤的10X单细胞转录组样品，但是数据处理的过程发现系统提示说需要5Tb内存，虽然说他自己有一个512G内存的服务器，但是也承受不起...() sce.integrated <- IntegrateData(anchorset = sce.anchors, dims = 1:30) Sys.time() 看起来中规中矩，就是我一直教学使用的代码...所以我猜测应该是他的10X的3个文件里面并没有过滤，把全部的barcode输出了，我就给他加上了一个简单的检查代码，以及两个标准过滤： lapply(sceList, function(x) print...(sceList, function(x) print(x)) 接下来使用我的32G内存的Mac，都可以走这个CCA流程啦！...太有意思了，为什么我想讲解这个故事呢，因为在很多交流群都看到有粉丝问内存不够，实际上很多情况下，内存不够是因为你代码学的很差。 如果你连512G内存都没有呢？ 临时使用的话，可以考虑我们的共享云哦！
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