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。
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间（大约 1 年）的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
在实际应用中，我们常会涉及到多个数据表，必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。本章中的很多概念都和SQL中的相似，只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说，dplyr 要比 SQL 更容易使用。
其实map 除了对向量有用，也可以作用于数据框或矩阵类型，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的apply：
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
是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
使用机器学习和过股票价格来预测下一个时期的价格或方向并不是什么新鲜事，它也不会产生任何有意义的预测。在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题，看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。其资产将是机器学习模型最有信心在下一个上升Ť+1期间股价上涨的资产。换句话说，我们对机器学习模型给出最大预测概率的资产进行投资，即给定资产明天将升值。也就是说，如果模型预测在第t天，GOOG的资产将以0.78的预测概率高于之前的收盘价，并且还预测AMZN将以0.53的概率上升，那么我们今天将投资于GOOG。我们每天只投资一项资产，该模型可以扩展到卖空、多资产购买和多周期等。
当我们处理大量数据时，以图形方式显示该信息以获得更多信息，可能很有用。在本课中，我们将让您开始使用探索差异基因表达数据时常用的一些基本和更高级的图，但是，其中许多图也有助于可视化其他类型的数据。
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。
ggPlantmap包含了一些内置的数据集，描述了不同的植物组织和发育阶段。这些数据集可以直接用于绘图，也可以与用户自己的数据合并。
-（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；
报错信息表明rcorr函数在尝试计算Spearman相关性时遇到了问题，原因是数据中的某些变量（列）的观测值数量不足以进行相关性分析。具体来说rcorr 函数要求每个变量至少有5个观测值来计算相关性。
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。
漫长的演化史上，人类的感官只要能有效发现食物（包含猎物），快速捕获危险信号（例如捕食者逼近），和同类高效交流（使用声音、表情或肢体语言）就大概率可以在残酷的自然淘汰赛里幸存下来。
❝本节来复现「nature genetics」上的一张图，自定义绘制误差线图；下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图；❞ 📷 图形展示 📷 ❝此图作为基础图形系列，但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化，如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现，此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标；那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggtext
通常情况下，我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看，但是当数据量增大的时候，就显得有点费力了，在visdat包中，有两个函数vis_dat和vis_miss用于可视化缺失查看
我之前写过一篇文章介绍最近写的一个包 ezcox，它可以用来进行批量处理 Cox 模型（支持并行计算）。那个时候我已经关注到了 forestmodel 包并修复了几个 Bug，但作者没有将更新推到 CRAN 上，所以我就没将它加入到 ezcox 的早期版本中。最近我通过版本检查巧妙地规避了这个问题，因此写一篇文章来介绍下如何使用 ezcox 绘制森林图。
❝最近看到一篇论文通过系统发育树添加饼图来展示数据，本节来简单介绍一下如何绘制一个类似的图。下面小编通过一个小案例来进行展示，图形过程仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢，代码可直接复制粘贴运行。 ❞
本文利用Iris数据集训练了多组机器学习模型，并通过预测大量的拟合数据绘制出了每个模型的决策边界。
ROC可以用于：（1）比较预测二分类响应变量的预测效果；（2）获取预测二分类响应变量的连续预测变量的阈值。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。
今天小编给大家介绍一种”凹凸图(bump charts)“的绘制方法，其绘图函数主要来自R包-ggbump，本期的主要内容如下：
WPF中很多图像类都继承自Shape的类，包括Rectangle、Ellipse、Polygon以及Polyline。但还有一个继承自Shape的类尚未介绍，而且该类是到现在为止功能最强大的形状类，即Path类。Path类能够包含任何简单形状、多组形状以及更复杂的要素，如曲线。
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。
可以看到如往常一样，中文字符也是以方块的形式展示，但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了，如下图所示。
其实就是处理输入事件开始到结束的时间，如果竖条中此颜色高度过高代表输入事件应放到其他线程去做
本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第四章——逻辑回归(logistic regression)。逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。
昨天给大家推荐了Python语言绘制散点密度图的可视化工具-mpl-scatter-density，很多同学都表示使用起来非常方便。但是也有同学一直使用R语言进行可视化绘图，所以今天这篇推文就给大家推荐R语言快速绘制散点密度图的方法。
在上一次的推文中，我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次，我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多，我们今天就主要介绍几种。
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
关于Cox模型诊断和汇总在之前的推文中已经进行过详细的讲解：R语言生存分析：Cox回归
上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算。数值计算的结果，很常用的目的之一就是用于绘制图像，从图像中寻找公式的更多内在规律。
数据框的本质是一个由向量构成的列表，由于列长度相同，所以可以当做矩阵进行访问和操作。比如选择满足特定条件的行，使用[]符号，第一个参数提供一个逻辑向量，第二个参数留空。
在评估超过两个水平的表达变化时，DESeq2 还提供似然比检验作为替代方法。被确定为重要的基因是那些在不同因子水平上在任何方向上表达发生变化的基因。
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。 ❞
nested 类型是一个特殊object数据类型，允许数组的object的字段可以被独立的查询出来。
上篇中，介绍了numpy的常用接口及使用，并对部分接口方法进行了详细对比。与之齐名，matplotlib作为数据科学的的另一必备库，算得上是python可视化领域的元老，更是很多高级可视化库的底层基础，其重要性不言而喻。
DCA，临床决策曲线分析，更佳贴近临床实际，对临床工作的开展比AUC/NRI/IDI等更具有指导意义。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
博客原文：https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者：Suzan Baert
Try to learn everything about something!
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
