4) R语言读取(表格文件读入到R语言里时,就得到了一个数据框,对数据框的修改不会同步到表格文件。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。常被用于统计学、计量分析等领域。接下来讲一下我个人认为的R入门知识。
Tips:read.系列函数,参数通用,不同函数的默认值有所不同。read.delim()读取txt文件,报错比table少。
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
大家自行去GEO官网(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds)搜索下载自己想要的单细胞测序数据。本文后面会提供数据用于示例代码测试。
这里结合上一篇博文的数据来讲怎么方便的载入.txt文件到一个数组,数据如下所示:
注:文件读取是R语言里数据框的来源之一;表格文件读到R语言之后得到一个数据框,对数据框的操作和修改是不会同步到表格文件的;
ex2 <- read.csv("ex2.csv",row.names = 1,check.names = F) #check.name=F不允许检查行名,可以保留其特殊字符
本文介绍基于Python语言中的gdal模块,读取一景.tif格式的栅格遥感影像文件,提取其中每一个像元的像素数值,对像素值加以计算(辐射定标)后,再以一列数据的形式将计算后的各像元像素数据保存在一个.csv格式文件中的方法。
函数与参数 形式参数与实际参数 形式参数99%可以删除 图片 命名新的函数 > jimmy <- function(a,b,m = 2){ + (a+b)^m + }。#命名jimmy这个函数,自己设置 m=2是默认值 > jimmy(a = 1,b = 2) [1] 9 > jimmy(1,2) #省略写法 [1] 9 > jimmy(3,6) [1] 81 > jimmy(3,6,-2) #更改m的值 有2改为-2 [1] 0.01234568 图片 复习:绘图函数plot() par(mfrow
如果想知道读取后是什么数据结构,用class(变量名),不能输入文件名csv,不然是字符串,变量名一半不带“”,有“”的就是字符串
在数据挖掘的很多领域,数据内容往往以.data形式给出,因此读取.data文件到矩阵中并对异常值进行处理就变得很重要了。
值得注意的是10x的空间单细胞使用的是Space Ranger,软件下载以及数据库文件压缩包下载:
单细胞专题 | 1.单细胞测序(10×genomics技术)的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵
dev_ivec = csvread(‘dev_ivector.csv’) ###csv格式其实就内定了结构体
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
老实说,过去的三年虽然说我一直在朋友圈刷到有空间单细胞的cns文章,但我实际上是瞧不起这个技术的。首先它仅仅是给大红大紫的单细胞转录组续命而已,其次它根本就不是真正的单细胞水平,所以绝大部分数据分析哦度非常粗糙,仅仅是蹭热点。。。。
在单细胞转录组分析中,偶尔会出现电脑内存有限等情况,无法直接读取所有数据,这种时候可以考虑分析部分数据。
做单细胞数据分析的时候,我们经常会从公共数据库,或者从别人那里得到一个seurat对象,有些人可能想从这个seurat对象中提取原始的表达矩阵,自己再从头分析一遍。那么今天小编就讲讲怎么实现,我们以SeuratData这个包里面自带的pbmc3k这套数据为例。
数据是一切的开始,前面我们介绍了一些背景知识,主要是理解什么是DNA甲基化,为什么要检测它,以及芯片和测序两个方向的DNA甲基化检测技术。具体介绍在:甲基化的一些基础知识,也了解了甲基化芯片的一般分析流程 。既然要开始甲基化芯片数据挖掘实战,那么首先要有数据咯!需要区别的是甲基化芯片样本的idat原始文件,以及甲基化信号值矩阵。前面我们介绍了如何在GEO里面下载甲基化数据,拿到的数据文件必须要导入到R里面才能分析,现在我们就讲一下不同数据如何导入R里面。
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
文件读写 .csv 文件 打开方式,excel,记事本,sublime,vscode(适合大文本打开) 图片 .csv 逗号分隔文件 .tsv 制表符分隔文件 图片 文件的读取 读取txt文件 #1.读取ex1.txt ex1 <- read.table("ex1.txt") #列名不能正确表示,并且内容中的数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header = T) #通常读取txt格式文件,header参数表示将文件的第一行作为列名,默认为F 图片 图片 读取c
在机器学习中,如果我们的样本数量很大,在大多数情况下,首选解决方案是减少样本量、更改算法,或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴,而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集(例如常用的 DataFrame)是保存在内存中的对象(因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级),所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息,又节省内存的方案:我们称之为“稀疏矩阵”。
R本身提供了超过50个数据集,同时在功能包(包括标准功能包)中附带了更多的数据集。R自身提供的数据集存放在自带的datasets程序包中。
来源:DeepHub IMBA本文约2700字,建议阅读9分钟本文为你介绍一种既能够保存信息,又节省内存的方案:我们称之为“稀疏矩阵”。 在机器学习中,如果我们的样本数量很大,在大多数情况下,首选解决方案是减少样本量、更改算法,或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴,而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集(例如常用的 DataFrame)是保存在内存中的对象(因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级),所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息,
如果已知细胞有不同的来源,或者数据分析之后对细胞有注释需求都可以通过这个输入文件实现
[1]使用Split函数分成一个String[]: https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/106029538
本文作者: wopon_ 来源:36大数据 本文长度为1500字,建议阅读4分钟 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友,对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说,大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle,第一部分简单介绍Kaggle,第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误,请指正! 1、Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据、问题
在23年3月份的时候(下意识想说今年了hhh,恍然发现已经24年),菜鸟团作者就整理过不同格式的单细胞数据读取的方法,是基于V4版本的。
一般情况下由于我们使用的数据量比较小,因此可以将数据一次性整体读入或者写入,而且可以一次性对数据进行加工和处理。
matrix 矩阵-二维,只允许一种数据类型;data.frame数据框-二维,每列只允许一种数据类型。
本文介绍了R语言中的各种包及其特点,包括base、datasets、tools、utils、stats、grDevices、datasets、graphics、methods、merge和tests包。这些包涵盖了从基础数据结构、输入输出、统计分析、绘图、数据处理、机器学习、模型测试等多个方面。通过这些包,用户可以方便地使用R语言进行数据处理、分析和建模等工作。
https://github.com/bensutherland/sfon_wgcna
前面我们介绍了一些背景知识,主要是理解什么是DNA甲基化,为什么要检测它,以及芯片和测序两个方向的DNA甲基化检测技术。具体介绍在:甲基化的一些基础知识,也了解了甲基化芯片的一般分析流程 。(PS:如果这两个你没有阅读,本文后面的也不要看了,谢谢,请脱粉,我们不需要你)
换成read.table() 后 (我也不知道自己为什么会这样思考,换函数肯定是不对的,但是初学者就是需要勇于探索,在碰壁中成长)
这里,我们利用数据集:GSE198667,对不同品种小鼠 在变老过程中基因变化的异同点进行时序分析。
今天发烧了一个上午,躺尸了整整一个上午,然后老板夺命连环call直接给我整pofang了,害,不说了,开始今天滴学习~
之前的推文详细介绍了ChMAP包从IDAT文件开始的甲基化数据分析流程,今天说一下从β矩阵开始的甲基化分析流程。
这只是开胃小菜,昨天有位即将从电子科技大学毕业的网友联系到我,说arff文件不仅仅只有上面的存储形式,还有以稀疏矩阵的格式存储的。
CPU: Intel® Core™ i7-10700F 磁盘: ST1000DM010-2EP102 系统:windows10
是 人的PBMC样品,Healthy (n = 4), COVID-19 (n = 16) and recovered (n = 13) ,这个单细胞转录组技术起初看起来是很高级 ,是BD single cell multiplexing kit (Human) ,包括:
rio是一个比较简单,但是又非常强大的一个数据读写包,这个包的特点是:根据文件的拓展名推断文件的类型,然后调用不同的包来读写数据,目前支持的文件类型
在单细胞的商业化测序平台中,来自10X genomics的测序数据占据了很大的份额。相信大家在平时的科研工作中对10X数据并不陌生, 而Cell Ranger软件作为由10X官方开发的配套分析软件,颇受欢迎。今天我们就给大家介绍一下这款软件主要分析流程和使用。
凭我对他的了解,他肯定是提问的方式就是错误的,写一段自己的”感悟“,其实完全没必要,我也压根不会看他给出来的这些“长篇大论” :
0 Preface 相关参数说明 - Julia: 1.0 - OS: MacOS 训练测试数据百度云链接:点击下载 密码: u71o 文件说明: - rf_julia_charReg - resizeData.py #批量重设置图片尺寸 - test #测试图片文件 - testResized #resized 测试图片文件 - train #训练图片文件 - trainResized #resized 训练图片文件 - sampleTe
在第一讲我们详细介绍了GEO数据库的基础知识及规律,也了解了如何利用官方R包GEOquery来探索GEO数据库,当然,我的生信菜鸟团博客里面也从很多其它角度解析过它,欢迎大家自行搜索学习。总得来说,从GEO数据库里面得到感兴趣数据集的表达矩阵分成两类,最简单的就是直接下载作者归一化好的表达矩阵咯,比较麻烦的就是下载最原始芯片数据,然后根据不同的芯片来一一解读成表达矩阵。 解读GEO数据存放规律及下载,一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 直接下载数据集作者上传的表达矩阵 通常我们默认作者对其芯片数据处理的
这是一篇pandas入门指南,作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作。“… 它是所有从事数据科学工作的人必须掌握的库”,“… pandas正是Python语言如此好用的原因之一”。pandas真有这么棒吗?一起来瞧瞧吧~
q()——退出R程序 tab——自动补全 ctrl+L——清空console ESC——中断当前计算
Python 是一种功能强大的编程语言,具有大量的库和模块。其中一个库是 NumPy,它用于数值计算和处理大型多维数组和矩阵。另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow,它是Python Imaging Library(PIL)的一个分支。
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