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arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
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:
承接R&Python Data Science 系列:数据处理(1)继续介绍剩余的函数。
上节我们对选择现有的列进行了介绍与习题解答,现在对数据框添加新列进行介绍,这里使用mutate()函数,注意:mutate()总是将新列添加在数据集的最后。
dplyr最常用的5个函数: • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法: (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
data_frame() is a better way than data.frame() for creating data frames. Benefits of data_frame():
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
好吧,这下让我有点兴趣了。我仔细看了下issue(https://github.com/NikNakk/forestmodel/issues/31),发现提问人是想要把多水平变量的p值展示在森林图上。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
这篇文章与 https://github.com/ShixiangWang/MessageBoard/issues/69[1] 与 https://github.com/ShixiangWang/ezcox/issues/12[2] 相关。
citation("ggplo2")取包引用信息,RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
之前在写 metawho 包的 deft_show() 函数时用到了 forestmodel 包展示元分析模型结果,后面还用到了我发表在 eLife 上的 TIGS 文章中(当时谁能想到呢?)。forestmodel 包还支持常用的一些模型,如 lm、glm 以及 cox,生存分析使用的 Cox 模型是我比较常用的,之前还修过几个bug,最近想做下批量的单变量Cox分析并进行可视化,碰巧记得 forestmodel 这个包支持模型列表,所以又去翻一翻 GitHub 仓库。
除了选择已存在的列,另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
最近我从马克·里德尔 那拿到了很棒的自然语言方面的数据集 :从WIKI下载了112000个故事作品的情节。其中包括了书籍,电影,电视剧集,视频游戏等有“情节”的任何内容。
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
Doc: https://docs.rs/totally-speedy-transmute/1.69.420/totally_speedy_transmute/
The package tidyverse includes several useful packages using in data analysis,
有时我们需要创建新变量,例如我们新建一个列 newcol 值为 sleep_total-1 ;
简介 本文重点介绍机器学习模型中输入变量(预测因子)的选择,预处理以及评估的相关细节。所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标(振荡器),在输入设置中不设优先级。我们将从某些指标中抽取多个变量。然后我们将写一个函数形成17个变量的输入集。 最近4000个 TF = M30 / EURUSD 柱形的报价将被采用。 In <- function(p = 16){ require(TTR) require(dplyr) require(magrittr) adx <-
在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_hir_typeck/src/generator_interior/drop_ranges/record_consumed_borrow.rs文件的作用是进行异常处理和记录借用关系。
很久之前,为了在 Arduino上跑 Rust,还必须安装专门经过改造支持 AVR 的 Rust 编译器 :rust-avr 。一个月之前,rust-avr 已经被合并到了 Rust master 分支,这意味着你在 Nightly 下就可以玩 Arduino了。
金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
虽然越来越多的浏览器加入了云同步的功能,但是在浏览器之间共享书签、收藏夹仍然是件麻烦事。随着使用时间的增加,浏览器中的书签数量会变得越来越多。如果需要在浏览器之间转移书签,一个个复制很显然是不现实的。虽然部分浏览器也考虑到了这点,在安装时可以导入其他浏览器的数据,但支持度都不高。今天为大家推荐的这款软件Transmute支持时下大部分主流的浏览器,包括chrome,chromium,Firefox,opera,IE等,并且能够在任意两个浏览器之间传递书签和收藏夹。
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接,其实是对左边的数据框取子集
大家好,本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布,一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
ggstatsplot是ggplot2包的扩展包,可以同时输出美观的图片和统计分析结果,对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用。
大多数 dplyr 函数使用非标准计算(NSE)。这是一个术语——意味着它们不遵循通常的计算规则。相反,它们捕获你键入的表达式并以自定义的方式对其进行计算。这让 dplyr 代码有两个主要优点:
昨天我们一起学习了切片,对比了数组、列表、字符串和它们对应的切片,以及切片引用的关系。 今天我们继续学习另一个集合容器HashMap,也就是哈希表。
GSEA的介绍:https://www.omicsclass.com/article/230 GSEA有相应的软件,其实clusterProfiler除了做go term 富集,也可以做GSEA。 首先介绍GSEA需要的文件: 1.GSEA输入的geneList要求是数值型向量,可以是fold change,或者logFC,数值型向量的名字是基因ID,数字从高到低排序,如:
富集分析需要很长的时间跑代码,以下代码可以“存在即跳过,不存在即运行”,可以节省时间,不重复运行
本文是《Rust in action》学习总结系列的第五部分,更多内容请看已发布文章:
这些让人摸不着头脑的问题,只要你耐心查找,在 stackoverflow 或者各种论坛上,一般能够找到答案。不过,别人给出来的答案很可能是模棱两可的,不好理解的,甚至是错误的。我们需要花时间甄别那些正确的、并且精准的答案,还需要花时间阅读这些答案。有时候,即便是你得到了答案甚至记住了答案,你可能还是没有完全理解别人给出的答案。当你需要把这样的答案讲给别人时,你会发现自己似乎无法讲得清楚。
什么是类型?类型是对二进制数据的一种约束行为。类型比起直接使用二进制数据,有许多优势:
如果你不知道 basic.sce.pbmc.Rdata 这个文件如何得到的,麻烦自己去跑一下 可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法,自己 save(pbmc,file = 'basic.sce.pbmc.Rdata') ,我们后面的教程都是依赖于这个文件哦!
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
也是由于前段时间工作中遇到一个很小文本分析的需求,虽然最后不了了之了,但是却勾起来自己对文本分析的极大兴趣。
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
tidyverse函数高效,代码简洁,受过专业训练的一般都用这个,除非记不住,能记一点是一点吧。 love&peace
tidyverse系列应该算是R语言数据分析中的瑞士军刀了,统一的格式,简洁的代码,管道符便于阅读的形式,都能让大家快速上手。R数据科学就是专门讲这个系列的,但是对于很多函数的用法和细节问题,都没有说,所以在使用时还是会经常遇到各种问题。
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
在Rust源代码中的clippy_lints/src/transmute/mod.rs文件是Clippy工具的一部分,旨在提供有关transmute操作的静态代码分析。
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y4 <- filter(deg, a>1 & b < 0.05);table(y4)
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
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