任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象,返回逻辑值。
学习R会慢慢的发现,数据的前期准备通常会花费很多的时间,从最基础的开始学,后面逐渐使用更便利的工具(R包)解决实际的问题。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
参考:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-prof.html
豆花寄语:学生信,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。
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
自组织映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
4.安装R包的代码是install.packages("xxx")和BiocManager::install("GEOquery")。
在很多时候,我们需要对数据进行分类,比如根据血糖值将患者分成糖尿病组与非糖尿病组,亦或者按照年龄将样本分为老年人,中年人和青年人等等,这些就需要我们对数据进行重新编码。
方差分析泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。例如商业广告宣传方面,广告效果可能会受广告式、地区规模、播放时段、播放频率等多个因素的影响,通过方差分析研究众多因素中,哪些是主要的以及如何产生影响等。而在经济管理中,方差分析常用于分析变量之间的关系,如人民币汇率对股票收益率的影响、存贷款利率对债券市场的影响,等等。
在数据分析中,往往会遇到各种复杂的数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。(本章节为R语言入门第二部分总结篇:数据操作)
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络(SOM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
方差分析泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。例如商业广告宣传方面,广告效果可能会受广告式、地区规模、播放时段、播放频率等多个因素的影响,通过方差分析研究众多因素中,哪些是主要的以及如何产生影响等。而在经济管理中,方差分析常用于分析变量之间的关系,如人民币汇率对股票收益率的影响、存贷款利率对债券市场的影响,等等。 协方差是在方差分析的基础上,综合回归分析的方法,研究如何调节协变量对因变量的影响效应,从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术。 单因素方差分析及R实现 (1)正态性检验
_自组织_映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
渐近性(asymptopia)是样本量接近于无穷大时统计行为的一个术语。渐近统计即大样本统计主要研究当样本量n→∞时统计方法的有关渐进性质。渐近性有助于简单的统计推断和估计,也是频率解释概率的基础。
因为自己之前学习过一部分B站生信技能树的R语言入门视频,但实际使用时经常会遇到一些问题,这次参加了生信技能树的系统培训班想查漏补缺。这里是整理的第一周学习笔记,主要是针对以前存在的一些问题有了更清晰的认识。
在前文scRNA-seq marker identification(二),我们我们提到了差异分析,下面我们来详细了解下
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作,本专题对排序和去重做专门介绍,并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例:多列无序去重
对于一个搜索系统来说,通常采用的召回都是基于倒排索引的召回,简单来说就是需要对item侧建立倒排索引,在检索的过程中,对query分词,根据分词结果去倒排索引中查找词匹配的item,简单的流程如下图所示:
由于不同的列可以包含不同模式(数值型、字符型等)的数据,数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。
5.3 增加新一列 e.p df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)
PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用广泛的数据降维算法。详细的概念可以参照https://zhuanlan.zhihu.com/p/37777074 一般将多个样本降维就可以得到二维的分布,相似的样本成为一群,但有时候我们想知道哪些特征导致了这样的分群。 这里我们主要讨论怎么样用R实现以及提取我们需要的特征: 用R实现PCA有多个方法: prcomp() and princomp() [built-in R stats package], PCA() [FactoMineR package], dudi.pca() [ade4 package], and epPCA() [ExPosition package]
在实际科研中很多数据是服从正态分布的,例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的,例如两种药物在不同医院的的疗效,这时候由于不同医院医疗水平不同,其治疗效果自然有差异,因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外,很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.4[1]
其中x, y为来自 p 维总体Z的样本观测值,Σ为Z 的协方差矩阵,实际中Σ往往是不知道的,常常需要用样本协方差来估计。马氏距离对一切线性变换是不变的,故不受量纲的影响。
文章目录 统计 平均值 中位数 众数 线性回归 一元 多元回归 逻辑回归 正态分布 决策树 随机森林 生存分析 卡方检验 统计 平均值 语法 mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) x - 是输入向量。 trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。 na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。 示例 x <- c(17,8,6,4.12,11,8,54,-11,18,-7) # Find Mean. result.mean <- mean(x) print(
Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的。
each和times的区别是times输出的是abcdabcdabcd,each输出的是aaabbbcccddd
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:
data.table包提供了一个加强版的data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集,它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装:
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
初级统计函数 max() ,min() , mean() , median() ,var()方差 , sd()标准差 , sum()总和, length(x) # 长度(x中元素的个数), unique(x) #去重复(第一次出现不为重复,第二次出现为重复),duplicated(x)#检查重复值 , table(x) 重复值(因子)统计 ,sort(x) #排序 , dim() 查看行列数, nrow()查看行数,ncol() 查看列数
citation("ggplo2")取包引用信息,RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一,不仅因为花哨的反向传播算法,而且还因为它们的复杂性(考虑到许多隐藏层的深度学习)和受大脑启发的结构
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接,其实是对左边的数据框取子集
线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的,并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述 。 最近我们被客户要求撰写关于线性混合模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后,相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来,我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言,保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
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