博客原文:https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者:Suzan Baert
使用rbind(),操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums()
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
还有另一个选项可以避免连续重新输入列名:one_of()。 您可以预先设置列名,然后在select()语句中通过将它们包装在one_of()中或使用!!运算符来引用它们。
tibble 是一种简单数据框,相对于传统的data.frame做出了一些修改。tibble 包是tidyverse 的核心 R 包,其所提供的简单数据框更易于 在 tidyverse 中使用。
tibble 是一种简单数据框,它对传统数据框的功能进行了一些修改,其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。
原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.2[1]
tibble是一种简单数据框,它对data.frame的功能进行了一些修改,更易于使用。本文将介绍tidyverse的核心R包之一——tibble包
没有特别系统的学习 tidy evaluation 这方面的高级操作,最近有空准备补一补,学习下这方面的知识。
如果R的版本够的话,需要预装knitr,rmarkdown,同时你点击R notebook就会直接帮你加载。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
变量可以分为很多种,如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时,我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化,这时散点图中则会出现大量重叠,而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
列名中含有数值型数据,可以names_prefix/names_transform提取,可以用readr包中的parse_number()函数直接解析
数据导入和数据整理较乏味和无聊,很容易从入门到放弃!从数据转换和可视化开始,容易看到成果,保持学习的动力。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。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。
在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数:
NASA有32,000多个数据集,我们有兴趣了解这些数据集之间的联系,以及与NASA以外其他政府组织中其他重要数据集的联系。让我们使用主题建模对描述字段进行分类,然后将其连接到关键字。
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。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
随着疫情的变化,急性传染病数据经常会随时间变化,我们通过对每天传染病的记录,就形成了时间序列数据,周期可以是天,周,月,年。目前我们经常会用到ARIMA来预测疾病在未来的变化趋势。
在Pandas中,append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作,本文介绍append()方法的用法。
在量化基因表达之后,我们需要将该数据导入R,以生成用于执行QC的矩阵。在本课中,我们将讨论盘点数据可以采用的格式,以及如何将其读入R,以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。我们还将讨论我们将使用的数据集和相关的元数据
当进行物体渲染时,表面和灯光信息足以计算光照。但是在两者之间可能存在某些阻碍光线的东西,导致在我们需要渲染的表面上投射了阴影。为了使阴影能够正常表现,就必须以某种方式让着色器知道阴影对象。这有很多种方法可以实现, 最常见的方法是生成一个阴影贴图,该贴图存储光在击中表面之前离开其源的距离。任何在同一个方向上更远的距离都不能被同一个光源照亮。Unity的RP使用这种方法,我们也会这样做。
相关系数矩阵可视化已经至少有两个版本的实现了,魏太云基于base绘图系统写了corrplot包,应该说是相关这个小领域中最精美的包了,使用简单,样式丰富,只能用惊艳来形容。Kassambara的ggcorrplot基于ggplot2重写了corrplot,实现了corrplot中绝大多数的功能,但仅支持“square”和“circle”的绘图标记,样式有些单调,不过整个ggcorrplot包的代码大概300行,想学习用ggplot2来自定义绘图函数,看这个包的源代码很不错。还有部分功能相似的corrr包(在写ggcor之前完全没有看过这个包,写完之后发现在相关系数矩阵变data.frame方面惊人的相似),这个包主要在数据相关系数提取、转换上做了很多的工作,在可视化上稍显不足。ggcor的核心是为相关性分析、数据提取、转换、可视化提供一整套解决方案,目前的功能大概完成了70%,后续会根据实际需要继续扩展。
这是渲染系列的第19篇教程。上一章节涵盖了 realtime GI, probe volumes, 和LOD groups,这一节我们来试一下另外一种缩减DrawCall的方法,合批。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史,培养了一波又一波优秀的生信人才。本期分享的内容不是课堂上讲的,而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题,启发学员主动学习,而不是一味等待投喂。
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格?是的,我们正在尝试将数据表格(如tibbles、data.frame)和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子:
许多繁重的数据任务以及优化问题都可归结为在多维数组上执行计算。今天,我们想与你分享适合此类计算的基础库——Multik。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
大家好,本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布,一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
NASA有32,000多个数据集,并且NASA有兴趣了解这些数据集之间的联系,以及与NASA以外其他政府组织中其他重要数据集的联系。有关NASA数据集的元数据有JSON格式在线获得。让我们使用主题建模对描述字段进行分类,然后将其连接到关键字。
1.使用celery实现定时任务后,任务会被定时添加到后端指定的队列里,队列可以是RabbitMQ,也可以是redis.
要绘制物体,CPU需要告诉GPU应该绘制什么和如何绘制。通常我们用Mesh来决定绘制什么。而如何绘制是由着色器控制的,着色器实际上就是一组GPU的指令。除了Mesh之外,着色器还需要很多其他的信息来协同完成它的工作,比如对象的transform矩阵和材质属性等。
在Excel中,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列,对于Python来说,插入列也很容易。
注意:一定要经常检查数据,注意读取之后是数据框还是矩阵,取完列里面是数值还是字符,处理完是什么类型等等
发现自己的R语言的基础还是相对弱很多的,通过对前面的肺癌单细胞文章代码的学习,也在巩固自己的R基础。今天是需要对昨天test的icitools的R包进行自己的数据分析。
这是有关创建定制脚本渲染管道的系列教程的第十部分。它增加了对点光源和聚光灯的实时阴影的支持。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始,然后慢慢过渡到Jobs系统,并一直伴随着评估性能。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
QIIME 2 2019.7 昨天发布了,让我们来看一下更新了哪些内容。下一次更新在2019.10下旬,请持续关注。虚拟机镜像更新将在下周放出。
1)向量(vector):用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。函数c()用来创建向量:
这是基础渲染课程系列的第一部分,主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的,可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解(译注:Mesh Basics系列皆已经翻译完毕,但与本系列主题关联不大,讲完4个渲染系列之后,再放出来)。这个系列会讲,这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
这是关于渲染的系列教程的第12部分。在上一部分中,我们实现啦渲染半透明表面,但是尚未覆盖它们的阴影。现在,我们来解决这个问题。
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