逻辑运算是数学运算的重要组成部分，但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言，逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算：TRUE/FALSE.
但不同于as.character()，format 函数可以控制输出的精度和宽度：
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。
以项目的方式管理R代码和文件，可以很大程度规避 1）工作路径不对，2）找不到文件 ，3）代码和文件不对应 ，等常见的问题。
本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第四章——逻辑回归(logistic regression)。逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。
发现自己的R语言的基础还是相对弱很多的，通过对前面的肺癌单细胞文章代码的学习，也在巩固自己的R基础。今天是需要对昨天test的icitools的R包进行自己的数据分析。
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first，学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构，再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数：
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
在R中，library函数的表现有点特殊，传给它的参数变量不是类似于常规R表达式的即时执行，而是像是被‘冻结’了一样。
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集（2013）。
除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
好的书籍是人类进步的阶梯，但有些人却找不到优秀的阶梯，为此我们开设了书籍翻译这个栏目，作为你学习之路的指路明灯；分享国内外优秀书籍，弘扬分享精神，做一个知识的传播者。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。
我之前预告过的 R 语言新书，起名为《R语言编程—基于tidyverse》，本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门，老手 R 知识汰旧换新。
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。
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。
tidyverse就是Hadley Wickham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。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
在过去的十年中，RNA-seq 已成为转录组差异表达基因和 mRNA 可变剪切分析不可或缺的技术。正确识别哪些基因或转录本在特定条件下的表达情况，是理解生物反应过程的关键。
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, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器，我在（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍，其渲染出的图像以浏览器为载体，非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像，且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签，最重要的是其使用方法非常傻瓜式，本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用；
A = fscanf(fileID,formatSpec) 将打开的文本文件中的数据读取到列向量 A 中，并根据 formatSpec 指定的格式解释文件中的值。fscanf 函数在整个文件中重新应用该格式，并将文件指针定位在文件结尾标记处。如果 fscanf 无法将 formatSpec 与数据相匹配，将只读取匹配的部分并停止处理。
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的， 对应元素分别为同一人的身高和性别， tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
默认情况下，readxl包会通过excel中的变量类型，决定读入r的变量类型，但是多数情况下，还是会出错的，后续章节再讨论
线性规划(linear programming)和整数规划(integerprogramming)的主要区别是决策变量的约束不同，其中线性规划的变量为正实数，而纯整数规划的变量为正整数。如果决策变量中一部分为整数，另一部分可以不取整数，则该问题为混合整数规划 (mixedinteger linear programming)。线性规划和整数规划都可以视为混合整数规划的特例，用矩阵和向量表示混合整数规划的数学模型如下：
在R中很多内置函数，用于数据框的基本操作，比如转换、分组、排序、拼接等，常见的函数有rbind()，cbind()，dplyr()，tidyr()，reshape2，tidyverse()，base()等，其中，base()是R语言内置包,无需安装。数据处理是ggplot2绘图的基础，同时也是R语言中花费时间较多的工作之一，提高数据处理的效率能够很快的得到可靠美观的图片。
apply(X, MARGIN, FUN, …) ，X为数据框，margin =1 表示行，2表示列，fun 表示使用的函数。
计算机语言的学习并不困难，关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单，学习者一带而过没有实际操作，之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境，实际操作所带来的感觉是无法替代的，其价值也是非常重要的。
汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.4[1]
因为一些网络素材引用不规范，我们的这个笔记被网络吞掉了一次。很多朋友在公众号后台催更，还好鲍志炜抽空抢救回来了，不负大家的等待。
在某些时候，需要在 R 画图中添加中文，但是默认情况下，R 对中文的支持不好。这里推荐一个showtext的 R 包。如果需要将含有中文字体的图形保存为 pdf 文件，可以使用下面讲到的方案，最新版的showtext已经支持了ggplot2，推荐使用此种方案。
在做数据分析时，常常遇到的一个场景是，1,2,3 需要转换成其对应的"a","b","c"。比如在对结果进行分类统计的时候。
上文中我们通过 ImageReader 获取到 Camera2 预览的 YUV 数据，然后利用 OpenGLES 渲染实现相机预览，这一节将利用 GLSL （OpenGL 着色器语言）基于不同的着色器实现多种基础滤镜。
❝本节来介绍一个修改文本颜色的绘图案例，在实际数据分析的过程中某些情况下我们需要为轴文本和图例文本来添加不同的颜色，但是由于在ggplot2中无默认的参数来实现这一功能，在此小编使用另一种巧妙的方法来实现这一需求，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史，培养了一波又一波优秀的生信人才。本期分享的内容不是课堂上讲的，而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题，启发学员主动学习，而不是一味等待投喂。
可以看到如往常一样，中文字符也是以方块的形式展示，但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了，如下图所示。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。
Hadley (羞涩脸)：“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧！” ╮(╯▽╰)╭
这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。
是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？
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