数据处理 dplyr/rlist/purrr 1. dplyr dplyr包是现在数据流编程的核心,同时支持主流的管道操作 %>%，主要的数据处理方法包括： （1）高级查询操作： select...gruop_by()使用 arrange(): 按行排序 （2）关联表查询 inner_join(x, y): 匹配 x + y left_join(x, y): 所有 x + 匹配 y semi_join...如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。...参考 Wisdom's Quintessence: Purrr package for R is good for performance 的例子： 具体使用可以参考Rstudio Blog:purrr...在R中使用DDF，我们不需要修改之前任何的代码，并且绕过Hadoop的绝对限制，就可以让data frame格式的数据，自动获得分布式处理的能力！
z 归一化从而校正基因集富集分数； VAM 根据经典Mahalanobis多元距离从单细胞 RNA 测序数据生成基因集富集分数； Gficf 利用通过非负矩阵分解获得的基因表达值的潜在因子的信息生物信号...工作流程 使用AUCell、UCell、singscore、ssgsea、JASMINE 和 viper分别对各个细胞进行评分，得到不同的富集评分矩阵。...::group_split(term, .keep = F) %>% purrr::map( ~.x %>% dplyr::pull(gene) %>% unique(.)) %>% purrr...::group_split(term, .keep = F) %>% purrr::map( ~.x %>% dplyr::pull(gene) %>% unique(.)) %>% purrr...::group_split(term, .keep = F) %>% purrr::map( ~.x %>% dplyr::pull(gene) %>% unique(.)) %>% purrr
他前面的分享是： Counts FPKM RPKM TPM CPM 的转化 获取基因有效长度的N种方 下面是他对我们b站转录组视频课程的详细笔记 本节概览： 从featureCounts输出文件中获取...一般为了对样品进行分组注释我们还需要在GEO网站下载样品Metadata信息表SraRunTable.txt，接下来就需要在R中对输出结果进行操作，转化为我们想要的基因表达counts矩阵。...image.png 一、从featureCounts输出文件中获取counts矩阵 1....) # ggplot2 stringer dplyr tidyr readr purrr tibble forcats library(data.table) #多核读取文件 setwd("C:/Users...基因ID转换 若上游中采用的是UCSC的基因组和gtf注释文件，则表达矩阵行名就是我们常见的gene symbol基因名；若上游采用的是gencode或ensembl基因组和gtf注释文件，那么我们就需要将基因表达矩阵行名的
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats，它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。...其中，readr包用于读取数据，tidyr包用于整理数据，dplyr包用于数据转换，ggplot2包用于数据可视化，purrr包用于函数式编程。...包：函数式编程 用R写循环从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...map_dfc(.x, .f): 返回数据框列表，再 bind_cols 按列合并为一个数据框 library(purrr) infos <- tibble( born=c(1990, 1992...NA NA ---- 参考资料 [1] R如何实现更快读取数据——使用redr包: https://www.jianshu.com/p/71b4fd0f0a19 [2] Writing Data
purrr的设计目的并不是说要实现base R中无法实现的功能，只是base R中的这些底层函数使用起来太不方便而且容易出错，而purrr则用一种统一、安全的方式去重新打包了这些函数。...但是话说回来，在我最近写的包里面，我都尽量不使用purrr。 （purrr包的logo） ? “ 等等，你为什么不愿意在你最近写的这个包里面用purrr呢？...最近我不是在开发Bigrquiry这个包嘛（大猫：一个使用R从Google BigQuiry提取数据的API），我发现如果我用了purrr，那么我就很难避免不用dplyr，因为purrr严重依赖dplyr...，而dplyr又依赖其他的东西。...但是平时的工作我几乎全都用R，一方面因为R完全满足我现在的工作需要；另一方面我对R太熟悉了，用R解决问题要远远快于其他语言。有时候解决完一个问题，顺带一个R包就写好了，这样刚好可以造福他人。
今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。...purrr::reduce(x, dplyr::full_join) #> Joining, by = "r1" #> Error: `by` must be supplied when `x` and...所以使用 dplyr 提供的连接函数报错是正常的，但有意思的是，基础包提供的 merge() 函数可以完成连接操作，真是优秀（感兴趣的朋友可以看下测试下 merge 函数源代码）！...如果 be_join 不为空，进行如下的循环： 如果存在，则将这个子集和 to_join 按共同列合并 如果不存在，使用循环位移一位，将当前 be_join 的第 2 个子集移动为 第 1 个。...2 S1 S2 S2 S1 S2 更新 在后面的一些使用过程中发现基础包的 merge() 函数在进行连接操作时会输出有问题的结果，所以建议使用的小伙伴仔细检查结果。
迭代方式主要有两种： 命令式编程 - for和while 函数式编程 - purrr 准备工作 purrr是tidyverse的核心r包之一，提供了一些更加强大的编程工具。...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...每种类型的输出都有一个相应的函数： map()用于输出列表 map_lgl()用于输出逻辑型向量 map_dbl()用于输出双精度型向量 map_chr()用于输出字符型向量 每个函数都使用一个向量（注意列表可以作为递归向量看待...当检查多个模型时，有时候我们需要提取像R方这样的摘要统计量，要想完成这个任务，我们需要先运行summary()函数，然后提取结果中的r.squared： models %>% map(summary...$r.squared) #> 4 6 8 #> 0.509 0.465 0.423 因为提取命名成分操作非常普遍，所以purrr提供了一种更简单的快捷方式：使用字符串。
背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...tidyr 与 dplyr 包是用 R 语言中用来处理各种数据整合分析的包，可以说是 R 数据整合的“瑞士军刀”，tidyr 包负责将数据重新整合，dplyr 包可以完成数据的排序，筛选，分类计算等都等操作...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。
「原文来自：dplyr 文档」 上一篇：「R」dplyr 列式计算 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。 本文将讨论 3 种常见的使用案例： 按行聚合（例如，计算 x, y, z 的均值）。...按行汇总统计 dplyr::summarise() 让一列多行的统计汇总变得非常简单，当它与 rowwise() 结合时，它也可以简便地操作汇总一行多列。...现在我们有了三行（每个组一行），还有一个列表列 data，用于存储该组的数据。还要注意输出是 rowwwise();这一点很重要，因为它将使处理数据框列表变得更加容易。...do() 我们对 do()的必要性已经质疑了很长一段时间，因为它与其他 dplyr 动词并不太相似。它有两种主要的运作模式: 没有参数名：你可以调用函数来输入和输出数据框。引用“当前”组。
ggstatsplot和它的后台组件还可以和其他基于ggplot2的R包结合起来使用。...01 — 安装与基本介绍 绘图类型统计 函数 作图类型 描述 ggbetweenstats 小提琴图 组/条件间的比较 ggwithinstats 小提琴图 组/条件内的比较 gghistostats...ggpiestats 饼状图 分类数据 ggbarstats 条形图 分类数据 ggcoefstats 点线图 回归模型和元分析 安装 要获得最新的稳定CRAN版本： ##下载安装### install.packages...title.prefix = "Movie genre", plotgrid.args = list(nrow = 2) ) （6）ggpiestats 该函数用于绘制饼状图，并将列联表分析(受试者间设计的皮尔逊卡方检验和受试者内设计的麦克内马卡方检验...如果只输入一个类别变量，单样本比例检验(即卡方拟合优度检验)的结果将显示为副标题。
今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...#务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号 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 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101...其核心包有ggplot、readr、tibble、purrr、 tidyr 、dplyr、ggplot、forcats 和stringr8个. 我们这里用的是dplyr包，因此可以使用管道。...inner_join(test1, test2, by = "x") 2.left_join 以左边的为基准 3.full_join 全部连接 因为这里只有x是共同列，所以是否有by='x'对输出无影响
打开RStudio并创建一个名为“DE_Analysis_scrnaseq”的新R项目。...要了解有关DESeq2方法和分析步骤解构的更多信息，可参考（https://hbctraining.github.io/DGE_workshop_salmon/schedule/）。...这个聚合的输出是一个稀疏矩阵，当我们快速查看时，我们可以看到它是一个基于细胞类型的基因-样本矩阵。 例如，在B细胞中，样本 ctrl101 的NOC2L基因有12个相关计数。...我们需要做以下几个步骤： 按细胞类型拆分数据 变换矩阵，使基因成为行名，样本成为列名 我们将按细胞类型划分数据；但是，并非所有样本都包含每种细胞类型的细胞。...从向量中提取B细胞： clusters[1] 我们可以使用此输出对B细胞运行DE分析。首先，我们可以仅将元数据和计数设置为B细胞。
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...： tidyr：用于整理表格数据的布局 dplyr：用于将多个数据表连接成一个整齐的数据集 purrr：函数式编程工具，在做数据整理时非常有用。...dplyr：一个用于高效数据清理的R包。...：用于自定义数据表的输出 xtable：用于自定义数据表的输出 highr：用于实现R代码的LaTeX或HTML格式输出 formatR：通过tidy_source函数格式化R代码的输出 yaml：用于实现...purrr：一个用于 提供函数式编程方法的工具 profvis：用于可视化R代码的性能分析数据 Rcpp：用于实现R与C++的无缝整合。
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...，以便于你后续建模分析： tidyr：用于整理表格数据的布局 dplyr：用于将多个数据表连接成一个整齐的数据集 purrr：函数式编程工具，在做数据整理时非常有用。...dplyr：一个用于高效数据清理的R包。...purrr：一个用于 提供函数式编程方法的工具 profvis：用于可视化R代码的性能分析数据 Rcpp：用于实现R与C++的无缝整合。...：提供了一个执行非负矩阵分解的算法和框架 crayon：用于在输出终端添加颜色 RJSONIO：rjson是一个R语言与json进行转的包，是一个非常简单的包，支持用 C类库转型和R语言本身转型两种方式
img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？....- attr(*, ".Environment")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。...identical( purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)), purrr::map_df(df, ~ (. - mean(.)) / sd(...dplyr 包的 mutate() 语境，所以可以直接写列名。
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...，以便于你后续建模分析： tidyr：用于整理表格数据的布局 dplyr：用于将多个数据表连接成一个整齐的数据集 purrr：函数式编程工具，在做数据整理时非常有用...dplyr：一个用于高效数据清理的R包。...purrr：一个用于 提供函数式编程方法的工具 profvis：用于可视化R代码的性能分析数据 Rcpp：用于实现R与C++的无缝整合。...：提供了一个执行非负矩阵分解的算法和框架 crayon：用于在输出终端添加颜色 RJSONIO：rjson是一个R语言与json进行转的包，是一个非常简单的包，支持用 C类库转型和R语言本身转型两种方式
mamba activate SC ipython import scanoramaCT 安装CytoTRACE using函数是我写在$HOME/.Rprofile中的函数，因此每次打开R就能使用。...using的功能是一次加载多个包，并且使用了suppressPackageStartupMessages函数，因此不会显示加载包过程中的信息。...这里使用了Arrow格式作为R和Python的中间数据，可以参考。...mambaforge/base/envs/SC/bin/python") reticulate::py_exe() 整理input 读入 using(data.table, arrow, CytoTRACE, dplyr...<- data.table::fread("pd.csv") 整理 datasets是没有名字的列表，里边是表达矩阵Matrix类型，phe是有名字的向量，名字是细胞barcode，值是细胞类型 a
❝今天会员交流群内有朋友询问图片预览遇到问题该如何解决，本节就来详细介绍一下R中图形预览及导出会遇到的问题，个人观点仅供参考。...❞ 软件版本信息 R version 4.3.3 (2024-02-29) -- "Angel Food Cake" Copyright (C) 2024 The R Foundation for Statistical...✔ stringr 1.5.1 ✔ ggplot2 3.5.0 ✔ tibble 3.2.1 ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1 ✔ purrr...❝Cairo是R中的一个包，用于创建向量图形（如PDF、SVG）和位图图形（如PNG、BMP、GIF、JPEG）。它基于Cairo图形库，该库是一个跨平台的图形API，支持多种输出设备。...以上操作为Macos系统 windows系统则需要在代码中使用showtext包进行字体渲染，若不进行渲染则导出pdf时字体会乱码 install.packages("showtext") library
基因集可视化是很常见的分析内容，山脊图使用较少，原因可能是默认生成的图片不美观。本文提供山脊图的美化后的效果图，供选择。...1、加载R包 rm(list=ls()) library(Seurat) library(purrr) library(dplyr) library(ggplot2) library(cowplot).../R_Practice/scRNA_Seq_column/src/scRNA-seq_advance/Data/sce.rds') seurat_object <- sce # 可视化基因集来源有三种...：初始矩阵所在行、高可变基因、各细胞类型间差异表达基因。...(x='', y='', title = gene_set) + theme(legend.position = "top") } ridge.plot <- plot_grid(plotlist=purrr
tidyverse就是他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。...同时也出了一本《R for Data Science》，这本书里面也详细介绍了tidyverse的使用方法，这本书的电子版获取方式见本文末尾。...(从文件中读取数据) purrr, for functional programming....总结 初学者从tidyverse 入门是一个不错的使用R的切入方式，它提供了一整套data science的工具，而且还特别好用。...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
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