有5个基础的函数: - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus)
所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
data_frame() is a better way than data.frame() for creating data frames. Benefits of data_frame():
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算(操作)。
上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
R包是多个函数的集合,具有详细的说明和示例,学习生信R语言必学的原因是丰富的图表和biocductor的各种生信分析R包,包的使用是一通百通的,以dplyr为例,讲解一下R包
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:
dplyr的函数由于使用tidy evaluation(R中的一种非标准执行(NSE)实现方式)的方法,可以使得其具有更好的易用性:变量不需要绝对引用和引号包裹。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包,它提供了许多功能强大且易于使用的函数,包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
6.简单合并:在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意,bind_rows()函数需要两个表格列数相同,而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
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。
install.packages()/BiocManager::install()
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
关于dplyr的基本操作我已经写过很多笔记了,不再赘述,这篇文章重点介绍 dplyr 的一个函数 do() 的用法。
rlang v0.4.0引入了新的非标准计算操作符 {{。这大大方便了dplyr重编程。
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,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。
方法一:手动设置,Tools→Packages→Primary CRAN repository
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
部分人可能会因为镜像的问题失败,解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
R包是多个函数的集合,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
今天遇到一个分组求均值的问题,愣是看不出问题出在哪了,大家帮我看看文末的代码是哪里出问题了,或者留言说一下自己分组求均值在R语言里是如何实现的。
还有一种像Linux一样直接修改R中的相当于Linux中的.bashrc/环境文件一样的R的环境文件.Rprofile即可
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大,但是还是不够强大,总有些大佬想要更加强大,于是就有了今天要介绍的gtExtras,这是一个扩展包,为gt提供多种强大的可视化功能!
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要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示,需要计算出每个变量组合中的观测数量。常用的两种方法有:
R包安装命令是install.packages(“包”)#安装的包存在于CRAN网站
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
为了保证可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,只需要运行这两行代码即可:
上面的例子summary的变量是disp,分组变量是cyl和am,使用三个点这里传递了任意个参数
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习,因为R包之间的使用是相通的,掌握了一个,后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过,从这个入手,又能学习到新东西真不错。
首先用file.edit()来编辑文件:file.edit('~/.Rprofile')
最近有人在公众号后台留言问到这个问题,今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2) library(dplyr) library(see) df<-read.csv("penguins.csv") head(df) df %>% na.omit() %>% group_by(species,sex) %>% summarise(mean_value=mean(bill_le
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