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R数据科学整洁之道：使用 readr 进行数据导入

大家可以参考，内容跟内部培训的差不多，只是没有 PPT。 有同学问要怎么把自己的数据读入 R，由于 tidyverse 工具套件的简单高效，是我们数据处理的优先选择。...，大多数都是 Tab 键隔开的表格数据，可用下面两个函数来读取或者保存： read_tsv，读取Tab键隔开的文本文件的内容到数据框中。...为了演示，我们这里使用 R 自带的一个“鸢尾花”数据集: iris，该数据集有 5 列，分别是：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度以及花的种类。...我们平时保存文件的时候，尽量保存为文本文件，因为文本文件是计算机程序数据共享的最佳格式，数据保存为文本格式有许多便利，特别是需要在不同程序/包中共享数据的时候。...xlsx 最后小结 大多数情况下，三个函数就够了，其他文件格式的读/写确有需要的时候再查，这三个函数的使用是需要牢记于心的。

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    R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

    整洁的数据都是相似的，凌乱的数据各有各的不同。...整洁数据（tidy data）是指如下图这样的数据表： 在表中： 每个变量都拥有自己的列 每个观察/样本都拥有自己的行 数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算...在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...让数据变宽，就是展开表中的两列数据成多列，其中一列提供新的列名，另一列提供值。...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。

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    使用R语言进行聚类的分析

    大家好,上周我着重研究了对于聚类分析的一些基础的理论的知识学习,比如包括公式的推导,距离求解的方法等方面,这一周我结合资料又对系统聚类分析法和动态聚类分析法进行了一些学习,希望通过这一篇文章可以来对这两种方法来进行比较...三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成的矩阵或者数据集, centers是聚类的个数或者初始类的中心 iter.max...输入这些数据是一个痛苦的过程,请大家自行体验: 接下来,将使用scale函数对数据进行中心化或者标准化的处理,这样做的目的是为了消除这些小数量级别影响以及一些单位的影响 ?...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?

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    如何创建交互式数据可视化：使用Plotly进行数据科学与分析

    在数据科学和数据分析领域，数据可视化是一种非常重要的技术。Plotly 是一个功能强大的 Python 可视化库，它可以帮助我们创建交互式的数据可视化图表。...本文将介绍如何使用 Plotly 实现交互式数据可视化，包括数据准备、图表创建和交互功能的添加。步骤1. 安装 Plotly首先，确保已经安装了 Plotly。...如果没有安装，可以使用 pip 进行安装：pip install plotly2. 准备数据在进行数据可视化之前，需要准备好要可视化的数据。在本示例中，我们将使用一个简单的数据集。...总结在这篇文章中，我们学习了如何使用 Plotly 实现交互式数据可视化的步骤。...我们使用了一个简单的示例数据集作为演示。创建交互式图表：我们使用 Plotly 创建了一个交互式折线图，并学习了如何调整布局和添加交互功能，例如鼠标悬停提示信息和范围选择器。

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    使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断

    前面我在生信菜鸟团的肿瘤外显子数据分析专辑提到了，很多研究者会嫌弃cosmic数据库的30个肿瘤突变signatures，他们觉得cosmic数据库30个signature的生物学意义并不好，会尝试自己分解出来自己的...比如：0元，10小时教学视频直播《跟着百度李彦宏学习肿瘤基因组测序数据分析》 这个文献，研究者就是使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断，拿到了11个自定义的...，然后读入R，并且制作成为 SomaticSignatures 包的输入数据的代码如下： library(data.table) b=fread('.....不同的特征有不同的生物学含义【2】，比如文章【3】 就是使用了 这些signature区分生存！...主要是R包deconstructSigs可以把自己的96突变频谱对应到cosmic数据库的30个突变特征。

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    SCpubr：一个单细胞数据绘图大全的R包

    今天给大家介绍一个可以对单细胞数据绘制各种各样图片的R包：Scpubr！这个包宣称：以最小的努力生成尽可能的高质量的图表，这些图表可以直接用于或仅需进行最小修改即可用于研究文章。...学习网址：https://enblacar.github.io/SCpubr-book-v1/ 0.安装 ## 使用西湖大学的 Bioconductor镜像 options(BioC_mirror="https...layers present: counts, data, scale.data # 3 dimensional reductions calculated: pca, umap, tsne 2.绘图...，由大到小对应的颜色 compute_custom_quantiles = TRUE：绘制四分位数 quantiles = c(0.1, 0.5, 0.75)：添加分位数具体的位置 # Compute...：顶刊Cell杂志单细胞特征基因气泡图 可以接受基因向量和基因list对象： dot_border = F：气泡图是否加边圈 genes R"

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    在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘

    在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。...在正式建模之前，我们也可以通过一个图型来初步判定一下数据的分布情况，为此在R中使用如下代码来绘制（仅选择Petal.Length和Petal.Width这两个特征时）数据的划分情况。...参数na.action用于指定当样本数据中存在无效的空数据时系统应该进行的处理。默认值na.omit表明程序会忽略那些数据缺失的样本。...在使用第一种格式建立模型时，若使用数据中的全部特征变量作为模型特征变量时，可以简要地使用“Species~．”中的“．”代替全部的特征变量。例如下面的代码就利用了全部四种特征来对三种鸢尾花进行分类。...注意，因为我们使用支持向量机对样本数据进行分类，分类结果可能是有k个类别。那么这k个类别中任意两类之间都会有一个二分类器。所以，我们可以推算出总共的二分类器数量是k(k-1)/2。

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    使用R语言对进行空间数据可视化

    p=12299 ---- 最近我们一直在探索空间数据。事实证明，有一些很棒的R包可用于可视化此类数据。 以下是我汇总的一组图表。 ---- 每次shooting的位置在下面的地图上用红色圆圈标记。...92.68024),c(29.62669,26.23582),type='l')points(c(-115.8778, -111.4086),c(33.98637, 36.73135),type='l') R对空间数据具有灵活性...它可以缩小美国范围并显示全球数据。去年，马航曾多次成为新闻焦点，因此这是一个非常热门的例子。在最后一个图表中，使用圆圈的大小显示了幅度，但是在这里，我们可以使用路线的阴影来显示幅度。...lines(inter, col=colors[index], lwd=.2)}title(main="American Airline Routes",col.main="Blue") Ggmap允许R直接从...以下是波士顿的地图，显示了2014年的犯罪地点。红色圆点表示事件，蓝色圆点表示毒品犯罪。我从data.cityofboston.gov下载了数据。较深的红色区域表示该位置有更多事件。

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    R语言 | 根据数据框的顺序进行筛选

    目的 这里有两个数据框，两者有相同的列（ID），这里想把第一个数据框，按照第二个数据框的ID列进行提取，顺序和第二个数据框一致。...2 > id = data.frame(id = c(2,1,5,4,3)) > id id 1 2 2 1 3 5 4 4 5 3 错误的方法：用%in%进行提取，会自动排序 > # 使用...，而不是原来的2,1,5,4,3 正确的方法：用match记录位置，然后根据位置提取 > # 使用match可以达到目的 > loc = match(id$id,tt$id) > loc [1] 2 1...tt = data.frame(id = 1:10,y = rnorm(10)) tt id = data.frame(id = c(2,1,5,4,3)) id # 使用 %in% 进行匹配时，会自动排序...，不是id的顺序 tt[tt$id %in% id$id,] id # 使用match可以达到目的 loc = match(id$id,tt$id) loc tt[loc,] 我的翻车记录 本来我是有两个系谱文件

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    那些不为人知的优秀python可视化库

    用 Echarts 生成的图可视化效果非常好，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。...Basemap工具在地理信息读写、坐标映射、空间坐标转化与投影等方面做的要比geopandas更加成熟，它可以使用常规的地图素材数据源（shp）作为底图进行叠加绘图，效果与精度控制比较方便，图表质量堪比...R语言中的ggplot2绘图包（geom_polygon）。...利用图形处理器 GPU 通过 OpenGL 库来显示非常大的数据集，包括： 支持数百万点阵的高质量交互式科学图表 实时的数据可视化展示 3D 模型的快速交互可视化 OpenGL 可视化演示 快速可伸缩的可视化部件...只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。

    3.5K10

    使用R语言对进行地理空间数据可视化

    最近我们一直在探索空间数据。事实证明，有一些很棒的R包可用于可视化此类数据。 以下是我汇总的一组图表。 ---- 每次shooting的位置在下面的地图上用红色圆圈标记。圆圈的大小取决于死亡人数。...(-111.04308,38.55200,"San Ysidro \n McDonald's Massacre") text(-89.72780,25.9,"Luby's Massacre") #使用...92.68024),c(29.62669,26.23582),type='l') points(c(-115.8778, -111.4086),c(33.98637, 36.73135),type='l') R对空间数据具有灵活性...它可以缩小范围并显示全球数据。去年，马航曾多次成为新闻焦点，因此这是一个非常热门的例子。我们可以使用路线的阴影来显示频率。前往热门目的地的路线是明亮的蓝色阴影。 我还绘制了法航和美国航空的路线。 ?...lines(inter, col=colors[index], lwd=.2) } title(main="American Airline Routes",col.main="Blue") Ggmap允许R直接从

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    使用R包deconstructSigs根据已知的signature进行比例推断

    对wgs数据的somatic突变文件自己推断denovo的signature，可以使用SomaticSignatures 包的identifySignatures函数，这个教程我在生信技能树分享过：使用...R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断，比如：0元，10小时教学视频直播《跟着百度李彦宏学习肿瘤基因组测序数据分析》 这个文献，研究者就是使用R包SomaticSignatures...主要是R包deconstructSigs可以把自己的96突变频谱对应到cosmic数据库的30个突变特征。...但是可以对比两次的11个signature分解的差异。 首先看看教程：使用R包deconstructSigs根据已知的signature进行比例推断，的比例情况： ?...然后看看教程：使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断，的比例情况； ?

    2.4K21

    R语言也可以进行ATAC数据的完整分析啦！

    个人认为，R语言有两个强项，统计和绘图。在生物信息数据分析中，R语言更多时候是发挥一个科学计算和可视化的作用。...当然，R语言的功能远不止于此，不仅可以作为脚本语言，解决统计分析和可视化的”小”问题，也可以编写一套完整pipeline, 解决整套数据分析的”大”问题。...本文的主角就是这样一个R包-esATAC, 这个R包提供了一整套完整的ATAC数据分析的功能，对应的文章发表在Bioinformatics上，链接如下 https://academic.oup.com/...采用atacPipe这个函数进行分析，对于case/control的数据。用法如下 ?...该R包功能完善的同时，随之而来的是体量大，安装复杂，因为依赖很多的第三方R包和软件。只要解决了安装问题，使用起来是非常方便的。对于R语言熟练的朋友，可以一试！

    1.3K20

    大数据分析平台搭建教程：基于Apache Zeppelin Notebook和R的交互式数据科学

    介绍 这篇文章的目的是帮助您开始使用 Apache Zeppelin Notebook，它可以满足您用R做数据科学的需求。Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。...这个编译器是让用户可以使用自定义的语言做为数据处理后端的一个 Zeppelin 插件。例如在 Zeppelin 使用scala代码,您需要一个 Spark编译器。...交互式数据科学 第一步:创建一个笔记本 单击下拉箭头旁边的“笔记本”页面,点击“创建新报告”。 给你的笔记本命名或您可以使用指定的缺省名称。...根据我们可能需要我们的分析，现在让我们来安装一些包。 我们将使用“flights”数据集显示2013年离开纽约的航班，现在让我们读取数据集。 现在,让我们使用dplyr(用管道符)做一些数据操作。...结束语 Zeppelin 帮助您使用多种编程语言创建交互式文档和美丽的图表。这篇文章的目的是帮助你配置 Zeppelin 和 R。

    2.3K60

    5大关键技巧：使用YashanDB进行数据迁移的注意事项

    本文针对企业在使用YashanDB进行数据迁移过程中所需关注的核心技术点进行深入解析，提供针对性建议，旨在帮助数据库管理员和系统集成工程师优化迁移方案，保障数据完整性与性能稳定。...针对存储引擎和表结构进行优化调整YashanDB支持多种存储引擎和表存储结构，包括HEAP行存表、MCOL可变列式表和SCOL稳态列式表。迁移过程中，需要根据数据访问模式合理选择存储结构。...合理利用保存点（SAVEPOINT）和自治事务机制，可有效管理迁移过程中对部分数据的局部更改和独立操作。监控写冲突、死锁情况，对事务的生命周期及资源占用进行跟踪，是保障迁移稳定性的必要手段。4....迁移数据前，应对索引进行合理规划：在迁移大批量数据时，可考虑将索引设为不可用状态，迁移完成后重建索引，避免迁移期间索引维护带来的额外开销。...共享集群部署通过崖山集群服务（YCS）和文件系统（YFS）实现多实例协同访问和资源管理，可在线进行迁移和集群拓扑调整。

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