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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

R语言︱数据集分组大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...2、cut()函数 cut(x, n)：将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right...二、数据分组以及分组汇总 1、cut函数 b<- cut(a, 5,labels=F) #将数据平均分成5组，rank=5代表大，rank=1代表小 2、aggregate函数——分组汇总 ?...(iris$setosa)] #按照照setosa的大小，重排Sepal.Length数据列四、dplyr与data.table data.table可是比dplyr以及python中的...data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。

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R||R语言基础（三）_R包

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”).../s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101...按某1列或某几列对整个表格进行排序 arrange(test, Sepal.Length) #默认从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length)) #用desc从大到小...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。...stringsAsFactors = F) stringsAsFactors = F意味着在读入数据时，遇到字符串之后，不将其转换为factors，仍然保留为字符串格式

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table) 同时，data.table与data.frame数据呈现方面，还有有所不同的。...data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...data.table中，还有一个比较特立独行的函数：使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...(x,y)来分组，而且可以设定x/y两种分组，来求new_car的平均值。（1）data.table多种方式混合输出： mydata[,....%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。

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csvtk：高效命令行版极简dplyr

csvtk 介绍 csvtk 有三十多个子命令，基本上可以理解为是命令行版极简 dplyr 加若干 linux 命令的增强整合。...+ 格式转化类 pretty 可以让 csv 变成漂亮的对齐易读表格 + transpose 类似于 R 中的 t() 对数据进行转置 csv2json 则可以让数据转换为 json 格式 csv2md...，类似于 linux 的 join split 按照某列值拆分文件，也就是分组保存为多个文件 collapse 按照所选字段的 key 合并其它字段 + 文本编辑类如果你熟悉 R 中的 dplyr，这类型的子命令中有不少都会让你感觉熟悉...另外本文使用的数据也来自官方测试数据。描述统计量 csvtk 的 summary 命令有两个亮点，第一是支持对文本和数值的多种分组统计；第二个是可以过滤对应字段的非数值内容（比如 N/A）。...#user 0m5.660s #sys 0m0.482s 复杂条件筛选数据 csvtk 中的 filter2 支持使用复杂条件筛选数据，类似于 awk。

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R语言之 dplyr 包

这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。下面以 MASS 包里的 birthwt 数据集为例，介绍 dplyr 包里常用函数的用法。...arrange(birthwt, bwt, age) 如果想把数据框按照某个变量的值从大到小进行排序，可以借助函数 desc( ) 实现。...select(birthwt, bwt, age, race, smoke) 请注意，MASS 包里有一个同名函数 select( )，如果同时加载了 dplyr 包和 MASS 包，R 会默认使用较后加载的包里的函数...你还可能注意到上面输出对象的格式（grouped_df [189 × 10] (S3: grouped_df/tbl_df/tbl/data.frame)）。...tibble 是 tidyverse 系列包（包括 dplyr 包）提供的一种类似数据框的格式。

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学习R包

本次以dplyr为例安装和加载R包镜像设置运行这两行代码options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options...使用一个R包：先安装，再加载，最后使用实操代码（依旧以dplyr为例）options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...(Sepal.Length))#用desc从大到小summarise()：汇总，对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length),...dplylr可以用问号连接任何想知道使用方式的函数名称找R包介绍页面（善用搜索引擎，或者找帮助）##Vignettes这个单词硬翻译会翻译成“小插图”，其实就是作者写的网页版教程，不是每个R包都有的，可以运行代码试试看

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【R语言】三种批量做T检验的方法

不管是大学里面的数理与统计，还是研究生阶段的生物统计学，里面都会提到t检验。小编也给大家总结过一些统计学相关的知识 ☞统计学中数据分析方法汇总！...☞统计学知识大梳理 ☞100个统计学 & R语言学习资源网站 R语言里面也有专门做t检验的函数，t.test。...我们这里使用的数据是 ☞m6a甲基化相关基因boxplot并显示p值这篇文章中用到的m6a甲基化相关的16个基因在TCGA-CHOL（胆管癌）中的表达情况。...其实这里我们是做了16次t检验才得到每个基因的p值的。首先我们把16个m6a基因得表达谱读进来，最后一列为样本类型，也是我们待会做t检验时候的分组依据。...for循环得到的结果是一致的方法三、使用rstatix和reshape2 #如果没有安装dplyr，rstatix和reshape2这三个R包，先去掉下面三行的#，运行进行安装 #BiocManager

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数据流编程教程：R语言与DataFrame

数据读取 readr/httr/DBI 1. readr readr简化了我们读取多种格式表格型数据的方法，包括分割文件withread_delim(),read_csv()、read_tsv(...tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能，提供gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化。...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...比如：这时候broom包就派上用场了，直接将统计结果转化为data frame格式： glance()函数，返回data frame格式的部分参数结果七....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！

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R入门？从Tidyverse学起！

有这么一句话“数据分析师的80%的时间，都消耗在数据清理上”，清理出可视化和统计分析可以直接使用的数据，往往最费精力和繁琐的过程，而tidyverse的一大亮点就是提供非常优秀的数据清理、整合和可视化的...数据操作速度会更快如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....x %>% f(y) means that x is‘piped’ into the function f(x,y) 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： ?...（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据（这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...统计：broom broom是一个用于数学建模的包，以回归分析为例，R中的各种回归分析往往不会返回一个整齐的data frame结果，而broom 则帮助我们直接将统计结果转化为data frame格式直接将统计结果转化为

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使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

数据导入与导出导入外部数据：使用“数据”选项卡中的“从文本/CSV”或“从其他源”导入数据。导出数据：可以将表格导出为CSV、Excel文件或其他格式。 12....打印设置页面布局：调整边距、方向、大小等。打印区域：设置哪些单元格或区域需要打印。打印预览：查看打印效果并进行调整。模板使用模板：快速创建具有预定义格式和功能的表格。...掌握这些技能可以显著提升使用Excel的能力。在R编程语言中处理表格数据通常依赖于dplyr和tidyr这样的包，它们提供了强大的数据操作功能。...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...R的基础包进行数据处理可能需要编写更多的代码，并且不如dplyr和tidyr这样的专用包那样直观和方便。

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ggstatsplot：R统计绘图的颜值天花板

背景介绍写论文画图的时候小提琴图，热图，箱线图，画来画去都长得差不多，是不是觉得很烦恼？今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包：ggstatsplot。...ggstatsplot的思路就是将这两个阶段统一在带有统计细节的图形中，提高数据探索的速度和效率。 ggstatsplot提供了多种类别的统计绘图。...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。...从下面的例子中可以看出，结构的唯一区别是，ggbetweenstats通过路径将重复度量连接起来，以突出数据类型。...仅仅遵循默认值本身就可以生成可以发布的相关矩阵。如果所选变量中存在NA，图例将显示用于相关性测试的最小、中位数和最大对数。

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手把手教你R语言方差分析ANOVA

这些数值型变量是你要分析的目标，而分类变量则用于将数据分成不同的组。...如果你的数据已经存储在一个外部文件中（如CSV、Excel或RData），你需要使用适当的R函数（如read.csv(), readxl::read_excel(), load()等）将其加载到R环境中...()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...在R中，你可以使用aov()函数来执行方差分析。这个函数需要一个公式，该公式描述了你要分析的数值型变量和分类变量之间的关系。...aov函数运行单因素方差分析 (公式是：Y是检验变量，X是分组变量)；再使用summary函数获取单因素方差分析的结果。

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DAY6-学习R包

安装和加载R包镜像设置使用R配置文件使用file.edit()编辑文件——输入file.edit('~/.Rprofile') options("repos" =c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)install.packages("dplyr") 加载 library和require 使用一个R包需先安装再加载...library(dplyr）dplyr五个基础函数mutate(),新增列——mutate(test, new = Sepal.Length*Sepal.Width)要修改的数据框的名称将创建的新变量的名称将分配给新变量的值...test中名为Sepal.Length的一列按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用one_of..., Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小summarise()：汇总summarise(test, mean

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R语言基于dplyr实现数据快捷操作

R语言在处理大数据方面一直是被人诟病的地方，那么有人就为R语言打造了一个dplyr包可以实现高效的数据预处理，减少内存的消耗，提升处理效率。今天就给大家详细看下这个包的具体功能。...首先看下包的安装： install.packages("dplyr") 接下来我们看下具体的功能： 1. as_tibble 将大的数据转化为友好展示的格式。..."))##以Petal开头的变量 iris %>% select(where(is.factor)) ##属性为因子的变量。...group_by基于单个或者多个变量进行分组。 13. n() 指的是统计行数 14. slice 选择输出的行。实例： ? 15. nest_by隐掉某个变量后面的数据，赋值给data，只展示大小。...最后我们看下更高级的应用实例： ###自定义函数在通道中的应用 var_summary <- function(data, var) { data %>% summarise(n = n(),

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GEO

一、数据下载1.加载我们将要使用的R包library(GEOquery)2.先去网页确定是否是表达芯片数据，不是的话不能用本流程。...', getGPL = F)#getGEO有从GEO中下载数据到工作目录下，并将数据读取到R中。...Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...用标准差大的基因进行画图，聚类和分组的差别可能会大一些，但若选择表达差异大的基因，聚类和分组会更一致。..."="SYMBOL"))#将增加的那一列添加到表达数据框中，by=c(a,b)是Merge的两个数据框中列名的大小写不一样，这个操作是统一大小写save(Group,deg,logFC_t,p_t,gse_number

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R语言之数值型描述分析

除了上面提到的函数 summary( )，R 中还有很多用于计算特定统计量的函数（见第二章）。...这些包提供了种类繁多的计算统计量的函数，这几个包在首次使用前需要先安装。下面以 psych 包为例进行说明。psych 包被广泛应用于计量心理学。...在 R 中完成这个任务有多种方式，下面先从基本包的函数 aggregate( )和 tapply( )开始介绍。...如果直接使用 list(birthwt$smoke)，则上面分组列的名称将会是“Group.1”而不是“smoke”。...实际上，在第 3 章介绍的 dplyr 包里的函数 group_by( )和 summarise( )就能非常灵活地计算分组统计量。

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生信星球Day4 学习R包

认识dplyr，函数、功能等---安装和加载R包镜像设置方法一：手动设置，Tools→Packages→Primary CRAN repository方法二：自动运行教程来自：https://www.jianshu.com.../p/861224f4251aoptions() 设置R运行过程中的一些选项设置options()$repos 查看使用install.packages安装时的默认镜像options()$BioC_mirror...查看使用bioconductor的默认镜像R最重要的两个配置文件: 一是.Renviron，能够设置R的环境变量；二是.Rprofile，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动...安装和加载需要联网，以dplyr为例：options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror...() 按某1列或某几列对整个表格进行排序，默认从小到大，用desc()可从大到小summarise() 汇总，配合group_by()分组，可以mean()求平均值，sd()求标准差test <-

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网络可视化R包-geomnet

geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包，它使用sna包计算网络布局，并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。...将网路边的数据转换为geomnet使用的格式 #计算节点的度： TEnet % group_by(from_id) %>% mutate(degree =...sqrt(10 * n() + 1)) #%>%是dplyr包中的管道函数,把左件的值发送给右件,并作为右件表达式函数的第一个参数 #mutate函数是添加新的列，将新增变量放在数据集的最后面 1....linewidth =0.5, repel = TRUE #linewidth是边的宽度 #repel如果为TRUE，则使用ggrepel包geoms而不是ggplot2...guides(linetype = FALSE) #guides,是否移除图例 ggplotly(gg) 小编总结：除了Cytoscape软件以外，我们也可使用geomnet包来绘制网络图

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从一件数据清洗的小事说起

” 本期“大猫的R语言公众号”由“村长”供稿。村长，数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者，浙大金融学博士在读，在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。...” 在这个时候，群里的大佬开始了扶贫工作，为萌新们开启了超人模式，直接上传dplyr代码到男性交友平台(github)，代码如下： library(jsonlite) library(dplyr) library...：图一为大佬代码的运行时间，图二为笔者代码运行时间 ?...其实这一期这么扯淡的讲这么多事情，只是为了说明一点，data.table真的有很好的性能，尤其在处理海量数据方面（在分组特别多的时候，相比dplyr和pandas有2x~10x的提升，来自官方文档）。...相较之下，data.table则通过把数据处理中最常见的“选取行”、“修改列”、“分组”三大操作通过dt[i,j,by]的语法统一了一起来。

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【R语言】dplyr对数据分组取各组前几行

所以在画图的时候，也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果，我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组，就可以得到BP，CC和MF三个组。...然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。那么问题来了，如何分组取前几行。今天小编就跟大家分享一个专业处理数据框的函数dplyr。...("dplyr") #加载dplyr包 library(dplyr) 我们先来看看直接head的效果 #直接head，结果不对 GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>...% head(n = 5) 虽然，我们使用了group_by进行了分组，但是head并没有应用到三个分组上面，而是直接应用到了整个数据框上，事与愿违。...如果n=5，是按从大到小排序。

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