R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
注意默认nThread=getDTthreads(),即使用所有能用的核心,但并不是核心用的越多越好,本人亲自测试的情况下,其实单核具有较强的性能,只有在数据大于3Gb的情况下,开启10核(我的机器全部核心30多核)效率才比一个核心更高,而默认使用全部的核心效率一直非常低。因此对于不是非常巨大的文件,建议设置为1,不要使用全部核心
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
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
在昨日的推送中,我和大家简单介绍了如何创建与操作task对象,今天咱们接着深入了解一下。
Hello亲爱的小伙伴们,大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题,在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上,这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译,也会在其中增加一些相关知识点,相信掌握了这些问题,一定会对你的研究工作大有裨益。
本期还是由村长来为大家供稿,这期讲一个村长遇到的关于data.table比较有趣的问题,希望大家支持!!
3,melt中,dd为对象数据框,id为不变的列数,这里是ID一列,列数所在的位置为1,其它几列都变成一列,然后列名变为行名。
data.table包提供了一个加强版的data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集,它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装:
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式, 学习两者的异同点, 加深理解两者的使用方法。
在处理数据的时候,我们常常需要按照日期对数据进行分类汇总,例如每周、每月、每年汇总等。常见的做法是建立一个用于分类的变量,然后再按照这个变量进行汇总。然而这种做法特别麻烦,因为我们常常要尝试多种不同的分类长度,很难事先就一次性创建好用于分类的变量。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
Matt:“老子在给世界上最大的金融机构打工,你竟然说 BUG 修复要等6个月?!”
如图。找到最左边一列中的Packages点击, 再点中间Table of available packages 或Table of available packages sorted by name
#当遇到文件中有缺失的数据不在同一列时,read.table函数只识别一个空格,会导致数据错乱
也许很多小伙伴都注意到了,这一期的文章和往期的排版有所不同,因为从这一期开始,大猫将使用markdown来进行写作,并在最后用css来进行渲染输出。原来大猫使用的是秀米等富文本编辑器,最然可以实现很花哨的效果,但是每次编辑的时间可能都比写作的时间长,而且富文本编辑器对于代码块的支持极弱,语法高亮没有就算了,但是代码块无法水平滚动就不能忍。相比之下,markdown不仅对于代码有着先天的支持,而且只要在第一次设定好css,以后每次编辑的时间几乎为零,直接复制粘贴到公众号平台就可以渲染出非常漂亮的网页,简直美滋滋!
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。
(1)read.table()和read.csv()两者之间没有不可逾越的鸿沟,只是方便读取某一类文件类型;报错就需要添加对应的参数。
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。
(文中图片引用于生信技能树小洁老师PPT,仅用于自己学习,不用于商业目的,如有侵权,立即删除)
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。
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
不过,Julia自2009年出现以来,凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势,已然掀起一股全新的浪潮。
之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上,比如learnasreml包中的fm数据,它有h1~h5五年的株高数据,想对它进行作图。
在我们平时的研究工作中,经常使用的是逗号分隔文件(.csv文件)、制表符分隔文件(.tsv文件)和空格分隔文件(.txt文件)。当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件,各自有各自的特点,原则上R语言可以读取任何格式的文件,只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
在上一期内容中,米老鼠和大家介绍了eQTL的相关概念和分析原理,今天我就带大家用“MatrixEQTL”进行一下实战演练。
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
Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。
本节,介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型,计算最佳线性无偏估计(blue)
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
d)R语言 >read.csv(" ") 注意文件的位置,选择相对路径还是绝对路径
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
不同的GPL进行注释所需要用到的R包是不同的,我们首先要明白我们的GPL应该用什么R包
因为自己之前学习过一部分B站生信技能树的R语言入门视频,但实际使用时经常会遇到一些问题,这次参加了生信技能树的系统培训班想查漏补缺。这里是整理的第一周学习笔记,主要是针对以前存在的一些问题有了更清晰的认识。
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。
应用Windows日常办公,很多时候为了更快识别自己文件夹的文件,我们常需要对文件进行重命名自己偏好习惯,个位数的文件重命名,无非就是耗费自己一两分钟的时间,点点鼠标,然后重命名,输入文件名即可。
在上一期中,还记得我们留下的那个彩蛋吗?我们在对多列标准进行筛选时,在之前我们还进行了一步非常重要的提取,也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段,而后生成一系列变量,这些变量的观测值只可能存在三种情况:醛固酮、继发性醛固酮或者NA。
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。
在这一期内容中,小陈会带大家简单认识一下PLINK软件输出的GWAS summary结果。相信之前关注公众号的伙伴肯定对GWAS summary数据不陌生,因为它是我们做孟德尔随机化研究的基础,由于不同GWAS分析软件输出的summary结果不太一致,这让很多朋友很是头疼,今天我就以PLINK的输出格式和大家讲解一下,希望借此使大家理解GWAS summary数据。
读取CSV文件最好的方法是使用read.table函数,许多人喜欢使用read.csv函数,该函数其实是封装的read.table函数,同时设置read.table函数的sep参数为逗号(",")。read.table函数返回的结果为data.frame。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
有些人可以成功,也有很多人各种报错,这里介绍一下常见的问题以及解决方法。帮到别人,记录一下,能帮到更多的人,毕竟:
一个小栗子。 1. 示例数据 数据描述: 第一列是品种 其它列为观测值,y1,y2… 目的: 相对每一个性状做箱线图,同时显示在一个图上面,横坐标为性状。 > head(dd) Cul y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 1 80001 0.334 0.405 0.358 29 130 239 420 630 2 80002 0.348 0.393 0.365 24 107 242 410 600 3 80004 0.354 0.429 0.379 19 8
今天我们继续做题,由于整个题目按照从易到难排列,所以今天的题目并不会很难。先看一下预览:
事情是这个样子的,今天上午,高高兴兴的写代码,把data.table放到循环里面,批量读取文件,批量赋值,写完运行后发现结果是错误的,查看Warning发现是类型不一致,就这个问题记录了一下。希望对后来者有帮助。
data.table对于大数据的数据整理较为便捷,很多的时候比data.frame效率更高,一般情况下结合管道符号进行计算
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