❝在近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...，但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。...，所以它不会选择分组变量以避免意外地修改它们。...它们已经有选择语义，所以通常以与 across() 不同的方式使用，我们需要使用新的 rename_with() 代替。...先前 filter() 和 all_vars() 与 any_vars() 帮助函数配对使用。
上节我们对选择现有的列进行了介绍与习题解答，现在对数据框添加新列进行介绍，这里使用mutate()函数，注意：mutate()总是将新列添加在数据集的最后。...偏移函数：lead()和lag()函数 它们可以返回一个序列的领先值和滞后值。它们可以计算出序列的移动 差值（如 ）或发现序列何时发生了变化 （） 。它们与group_by()组合使用时特别有用。...4 5 min_rank(desc(y)) #> [1] 5 3 3 NA 2 1 习题解答 接下来对该节的课后习题进行解答，结果仅供参考，有疑问的欢迎文末留言，一起交流。...为什么？...，生成与较长向量相同长度的向量。
我前面的甲基化教程主要是针对450k这样的芯片，所以champ流程就绰绰有余，很多小伙伴在咱们公众号后台咨询甲基化测序数据分析，恰好最近实习生投稿: 下面是去年实习生的分享 前言 前阵子复现单细胞数据，...数据https://github.com/sunnyzwu/stromal_subclasses 学习了单细胞的小伙伴也可以做下练手，一起交流下（还可以参加曾老师的独家单细胞分享会，只此一家，千万别错过哦...#dotplot(xx) #气泡图 df_go_diff <- as.data.frame(xx) 接下来选择可视化的通路。...# prepare a data frame for base lines 添加A-D分组 empty_bar <- 4 base_data % group_by(group...，尝试过通过调整与边距的距离`theme（plot.margin = margin(0.5, -5, 0.5, 0.5, "cm"), 还有 par(mar=c(8, 4.1, 4.1, 2.1)) 都解决不了
1.4 PCA 主成分分析图上的点代表样本（中心点除外），点与点之间的距离代表样本与样本之间的差异。...运行一个就行}else if(T){ # 第三种方法，使用字符串处理的函数获取分组 Group=ifelse(str_detect(pd$source_name_ch1,"control"),...### 因子正文与levels不对应时会产生NA，两者必须是对应的关系。...par(mfrow = c(2,2))plot(x[1,])plot(y[1,])plot(x[2,])plot(y[2,])去重方式Q：为什么要去重，各种去重方法对结果有什么影响 A：去重是因为行名中不能有重复值...已经是一个基因为行名的表达矩阵，直接差异分析，不再需要inner_join 3.2.4 差异分析只需要表达矩阵和分组信息在这个部分才进行id转换，不过也可以提到热图之前，不过在求差异基因后，再进行ID转换
两个软件包中的命令都可以与管道函数（％>％）很好地配合使用，这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...image.png image.png 1.数据框格式（DataFrame） 一般，我们的excel包括行（col）与列（row），在R语言中，经常对excel操作的对象称之为Dataframe，那么在进行数据查看时候...只不过 %>%看起来更简单，将mtcars赋予新的tibble。 df以后的输出，很简洁，能看到32*11的数据行与列，也能看到各列的属性。...有时候，需要分组计算均值标准差，或者看gear不同水平下的最大值最小值，那么就用到group_by()与 summarise() 函数。...使用mutate函数。可以看到mpg1与new都变成了chr与fct。 提取new，看一下。
单细胞数据完成差异分析后，可以根据结果进行后续的GO ,KEGG,GSEA富集分析，推荐使用clusterProfiler-R包，可参考 R|clusterProfiler-富集分析 clusterProfiler...一 载入R包 数据 1, 获取表达矩阵 如果想计算celltype的GSVA结果，可以使用 AverageExpression 函数计算 不同celltype之间的表达量均值矩阵； 如果计算每个细胞的GSVA...，构建分组信息 以及 比较矩阵，然后使用limma进行差异分析。...1, 表达量文件 如果是按照样本分组的话就无需计算每个celltype的表达量均值，直接使用每个细胞的表达量； expr2 <- as.matrix(sub@assays$RNA@data) gsva.kegg2...分组文件因为是每个barcode的粒度，在metadata中构建分组列信息 #之前定义过分组信息 sce2@meta.data$group <- ifelse( grepl("MET",sce2@meta.data
mutate() 将列切分然后传入 length(y) 的时候，分组 mutate 使用 [ 操作，而行式 mutate 使用 [[。...rowwise()不仅适用于返回长度为1的向量的函数（又名总结函数）；如果结果是列表，它可以与任何函数一起工作。...这意味着rowwise()和mutate()提供了一种优雅的方式，可以使用不同的参数多次调用函数，并将输出与输入一起存储。...作为替代方案，我们建议使用 purrr 的 map() 函数执行逐行操作。但是，这很有挑战性，因为您需要根据变化的参数数量和结果类型来选择映射函数，这需要相当多的 purrr 函数知识。...我也曾抗拒 rowwwise()，因为我觉得自动在[到[[之间切换太神奇了，就像自动list()-ing结果使do()太神奇一样。
有很多函数可以结合mutate()一起使用来创造新的变量。...这个操作会将分析单元从整个数据集转到单个的组别。然后，当你使用dplyr动词对分组的数据框进行操作时，它会自动进行分组计算。...()的联合使用是我们最常用的dplyr工具：进行分组汇总。...如果输入不去除缺失值，结果必然是缺失值。幸运的是，所有的聚集函数都有na.rm参数，它可以在计算之前移除缺失值。...#> #> 1 336776 分组的Mutates 分组在与汇总衔接时非常有用，但你也可以与mutate()和filter()进行便利操作： 找到每组中最糟糕的成员： flights_sml
其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...5. summarise & group_by group_by通常与summarise搭配使用，如果我们需要对不同species的数据计算均值，那么利用group_by指定需要分组的列，summarise...同样，也可以与tidyverse中的管道和group_by结合，批量的做回归分析，并且得到整理好的结果。 ? ?...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
只对同级比较，跨层级的dom不会进行复用不同类型节点生成的dom树不同，此时会直接销毁老节点及子孙节点，并新建节点可以通过key来对元素diff的过程提供复用的线索单节点diff单点diff有如下几种情况...，会导致插入位置之后的列表全部重新渲染这也是为什么渲染列表时为什么要使用唯一的 key。...，建议将函数保存在组件的成员对象中，这样只会创建一次组件的props如果需要经过一系列运算后才能拿到最终结果，则可以考虑使用reselect库对结果进行缓存，如果props值未发生变化，则结果直接从缓存中拿...相互关联且需要对照修改的代码被进行了拆分，而完全不相关的代码却在同一个方法中组合在一起。如此很容易产生 bug，并且导致逻辑不一致。在多数情况下，不可能将组件拆分为更小的粒度，因为状态逻辑无处不在。...同时，这也是很多人将 React 与状态管理库结合使用的原因之一。但是，这往往会引入了很多抽象概念，需要你在不同的文件之间来回切换，使得复用变得更加困难。
3.7 分组新变量（和筛选器） 虽然与summarize()函数结合起来使用是最有效的，但分组也可以与mutate()和filter()函数结合，以完成非常便捷的操作。...一般不使用分组筛选器，除非是为了完成快速、粗略的数据处理，否则很难检查数据处理的结果是否正确。 在分组新变量和筛选器中最常使用的函数称为窗口函数（与用于统计的摘要函数相对）。...你可以在相应的使用指南中学习到更多关于窗口函数的知识：vignette("windowfunctions")。 习题解答 问题一 查看常用的新变量函数和筛选函数的列表。...当它们与分组操作结合使用时，功能有哪些变化？...在这之后，这种关系变得更加多变，因为长时间延误的航班与准时起飞的航班穿插在一起。大约8个小时后，一个航班延误之后可能会有一个航班准时起飞。
当在分组数据框上使用dplyr时，它们将自动“按组”应用。...dplyr时group_by()和summarize()是同时使用最常用的工具之一：分组概括。...从现在开始会经常使用管道，因为它大大提高了代码的可读性. 使用管道是属于tidyverse的关键标准之一。唯一的例外是ggplot2：它是在发布管道操作符之前编写的。...当与数字函数一起使用时，TRUE转换为1，FALSE转换为0。这使得sum()和mean()非常有用：sum(x)给出x中的TRUE数，而mean(x)给出比例。...换句话说，分组总和的总和是总和，但分组中位数的中位数不是总体中位数。 5.6.6 取消组合 如果需要删除分组，并返回对未分组数据的操作，使用ungroup()。
这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。...，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...2.6 arrange 按照数据框里的某列或某几列，对所有行进行排序。可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...dplyr 包的 summarse_at() 函数可以指定一批变量名与一批统计函数，自动命名结果变量，如: d.cancer %>% summarise_at( c("v0", "v1"), list(...7 2 Quebec Qn2 7 3 Quebec Qn3 7 4 Quebec Qc1 7 5 Quebec Qc3 7 6 Quebec Qc2 7 这里有个小问题，交叉分组计算频数后的结果仍按照外层分类变量
一起复习一下吧~ 函数有3个好处： 更容易看清代码意图 更容易对需求变化做出反应（改变） 更容易减少程序bug 除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作...因为R是一门函数式编程语言，我们可以先将for循环包装在函数中，然后再调用函数，而不是使用for循环，因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。...值，或者使用y中的正常结果进行一些处理： is_ok = y$error %>% map_lgl(is_null) x[!...3.55 #> $ : num [1:3] 8.4 10.9 -3.3 #> $ : num [1:5] 3.9 -11.61 2.06 7.14 -16.25 如果没有为列表元素命名，那么pmap()在调用函数时会按照位置匹配...本节就是对它们进行简单介绍 预测函数 一些函数可以与返回TRUE或FALSE的预测函数一同使用。
例如，如果对按日期分组的一个数据框应用与上面完全相同的代码，那么我们就可以得到每日平均延误时间： by_day <- group_by(flights, year, month, day) summarize...于是这首童谣可以如下表示，这种方法的最大缺点是，你必须为每个中间结果建立一个变量，在很多情况下，比如在本例中，这些变量其实是没有什么实际意义的，你还必须使用数字后缀来区分这些变量： foo_foo_1...3.6.5 按多个变量分组 当使用多个变量进行分组时，每次的摘要统计会用掉一个分组变量。...int> #> 1 2013 336776 注意：在循序渐进地进行摘要分析时，使用求和与计数操作是没问题的，但如果想要使用加权平均和方差的话，就要仔细考虑一下，在基于秩的统计数据（如中位数...换句话说，对分组求和的结果再求和就是对整体求和，但分组中位数的中位数可不是整体的中位数。
，假如想要对分析工作稍微增加一些编程属性时，就会发现dplyr的异常情况，比如将分组变量赋值给一个变量，使用变量来进行分组： ### 分组变量group_var无法完成工作 group_var <- "...R中代码的运行过程 在介绍!!运算符之前，有必要先了解一下R中的代码是如何运行的。 在R console中输入一个代码，R就会返回代码的结果。...这个瞬间的过程其实需要两个步骤和三个阶段： 代码 --解析-> 语句 --执行-> 结果 输入的是文本代码（code），R会首先解析成语句（R称之为expression），expression在R中是一个树状结构...会告诉group_by函数，先对group_var进行求值，获得其值为gear，然后在进行后续操作。 为什么group_var需要先使用sym函数包裹？...在mutate中完成新变量名的编程 假如想要在mutate中使用变量对新变量进行设置，其结果并不会如愿，比如，将新变量名var_name赋值为“gear_new"，使用var_name进行mutate操作
是否合在一起分析更加合理？」...比较意外，因为我们一直以来默认授课就是让大家首先差异分析，拿到统计学显著的上下调基因，然后分别注释。...实际上，如果大家使用我的流程，我定义好的 run_kegg 函数 ： ## KEGG pathway analysis ### 做KEGG数据集超几何分布检验分析，重点在结果的可视化及生物学意义的理解。...，其实也做了它们合并的，但是我在绘图的时候，仅仅是选取了上下调基因的注释结果，所以会得到文章类似的 图 ： kegg_plot <- function(up_kegg,down_kegg){ dat...所以会纠结，到底是将UP和DOWN 分开分析呢，还是合在一起分析更加合理，这样的问题。
在现实生活中我们经常会遇到非常多需要分组汇总的情况，单个的汇总价值不大，只有分组之后，才能看出差异，才能表现出数据的价值。...dplyr为我们提供了group_by()函数，主要使用group_by()对数据进行分组，然后再进行各种计算，通过和其他操作进行连接，发挥更加强大的作用。...group_by() 查看分组信息 增加或改变用于聚合的变量 移除聚合的变量 联合使用 summarise() `select()`/`rename()`/`relocate()` arrange()...如果把group_by()作用于已经聚合的变量，那数据会被覆盖，比如下面这个，by_species已经被species聚合了，再通过homeworld聚合，那结果只是homeworld的结果： by_species...一个被聚合的数据如果不解除聚合，那么后面的操作都会以聚合后的结果呈现出来，所以聚合之后一定要记得解除聚合！
评估 } grouped_mean(mtcars, cyl, mpg) 为什么？ 世界上没有无缘无故的爱，也没有无缘无故的恨 为什么？...disp，分组变量是cyl和am，使用三个点这里传递了任意个参数 另外一种需要引用的写法，这种写法的需求是对参数进行修改名称的时候 grouped_mean2 <- function(.data, .summary_var...）的情况 使用enquo进行引用 使用as_label转换分组变量为字符串 使用paste0粘贴前缀 使用！！...，都是使用分组变量，那么对于多描述变量？...purrr的map函数 # map函数的具体使用后续再考虑 # 简单说就是对第一个参数（数据集、或者list）分别使用第二参数（函数） # 在r语言中...其实相当于list
与data.table类似，dplyr也提供了do()函数来对每组数据进行任意操作。 例如将diamonds按cut分组，每组都按log(price) ~ carat拟合一个线性模型。...和data.table不同的是，我们需要为操作指定一个名称，以便将结果存储在列中。而且do()表达式不能直接在分组数据的语义下计算 ，我们需要使用.来表示数据。...，该列不是典型的原子向量，每个元素都是模型的结果，包含线性回归对象的列表。...: #> (Intercept) carat #> 6.78 1.25 在需要完成高度定制的操作时，do()的优势非常明显。...，可以运行do()之前的代码： toy_tests %>% group_by(id) %>% arrange(desc(sample)) #> # A tibble: 8 x 6 #
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