使用下面的命令将会选择选择年龄大于 35 岁，并且出生体重小于 2500g 或者大于 4000g 的所有记录，因为记录较多，这里只显示了前 10 行。...slice(birthwt, 2:5) 2.使用 arrange( ) 排列行 有时候我们想要将数据框的记录按照某个变量进行排序，函数 arrange() 可以实现这个功能。...summarise( ) 可以用于计算数据框中某个变量的指定统计量。...因此，上面的输出结果看上去和原来的数据框没有什么差别，但实质上是不同的。最本质的差别是多了一个分组属性（Groups），即上面的结果包含了 3 个数据框，分别对应于变量 race 的 3 个类别。...另外，它没有显示 Groups 属性信息，实际应为 # Groups: race [3]。 tibble 是 tidyverse 系列包（包括 dplyr 包）提供的一种类似数据框的格式。
（例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep(x,times)重复x，times次；使用...str(a1) #以简洁的方式显示对象的数据结构及内容 summary(a1) #可以提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计 ?...duplicated(a1$Species) #duplicated函数是一个可以用来解决向量或者数据框重复值的函数，它会返回一个TRUE或FALSE的向量，以标注该索引所对应的值是否是前面数据所重复的值...dplyr::rename(a2.2, Flower = Species) #将a2.2数据中的Species标题改成Flower后显示 ?...（依旧在列上，位置保持不变的变量）；variable.name：为新列变量取名； value.name：对应值所在的变量名 ?
- John Tukey 本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。...例如，您可以将点的颜色映射到类变量以显示每辆汽车的类。...要将aesthetic映射到变量，请将aesthetic的名称与aes（）中的变量名称相关联。 ggplot2将自动为变量的每个唯一值分配唯一级别（这里是一种独特的颜色），这个过程称为缩放。...ggplot2还将添加一个图例，说明哪些级别对应于哪些值。 颜色显示许多不寻常的点是双座汽车。这些车似乎不像混合动力车，实际上是跑车！...ggplot2一次只能使用六个形状。默认情况下，使用形状美学时，其他组将进行非开槽。 对于每种美学，您使用aes（）将aesthetic名称与要显示的变量相关联。
一、基本概念 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、...这时候我们要考虑是直接用R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)三个变量还是要进行变换，因为R、F、M三个字段的测量尺度不同最好对三个变量进行标准化，例如：Z得分（实际情况可以选择线性插值法...有资料研究表明：对RFM各变量的指标权重问题,Hughes,Arthur认为RFM在衡量一个问题上的权重是一致的,因而并没有给予不同的划分。...结合RFM模型魔方块的分类识别客户类型：通过RFM分析将客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户、无价值客户等六个级别；（有可能某个级别不存在）。...names(sales)=c("CustomerId","Sales Value") # 查看生成的数据 # dplyr::arrange(dplyr::count(sales,CustomerId)
一个星期前我指出来了R语言包开发的一个现象：R语言的繁荣背后何尝没有隐患，很多函数名字被多个R包使用，这样就出现了冲突，所以我们需要显示调用具体的某个R包的某个函数。...conflicted包也没有用，我们需要的是解决方案！ 所以我使用代码 ?summarise 查询了一下这个出现冲突了的函数是什么情况： Summarise a data frame....但是我使用的是showDatabaseCategory函数，它里面封装的summarise函数我是无权修改的，我没办法跟之前：R语言的繁荣背后何尝没有隐患，那样通过指定某个R包的某个函数的方法来解决报错...所以我使用代码 library(dplyr) 重新加载了一下 dplyr包，提升了它的优先级。 这样代码就不会报错啦。 机智如我！...《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值
/CRAN/")) #对应清华源options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源2.联网安装包在CRANinstall.packages...("包名")包在BiocductorBiocManager::install("包名")3.加载library(dplyr)以dplyr包为例 官方包的文档dplyr示例数据test <- iris[c...2：count统计某列的unique值count(test,Species)分类变量每个变量值的频数dplyr处理关系数据将2个表进行连接1.內连inner_join,取交集inner_join(test1..., test2, by = "x")满足两个条件：有相同变量名，相同变量名的列里有相同元素；2.左连left_join列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序left_join(test1, test2...y = test2, by = 'x')5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_jointest1中去除交叉部分的列表anti_join(x = test2, y = test1, by
因为没有系统培养算法设计技术的程序员，所拥有的的思维基本是枚举、穷举这种逻辑表达，遗憾的是，这种思维往往时间复杂度高，不是面试官想看到的求解。...1,-5,4] 每一种长度，对应的情况趋向于len(nums)，因此如果枚举所有情况子区间，时间复杂度为O(n^2) 如何构思动态规划？...不过，我还是想说一下我自己平时常用到的方法，一般需要基于题目反复尝试几种定义，找到最贴题目的定义，定义准确的状态变量，让你更容易写出正确的状态转移方程。...比如连续子区间最大和这道题目，这里面最重要的一个特征是区间要保证连续，换言之，必须要定义类似这种状态变量cur_max，它的含义：包括当前迭代到的元素nums[j]的区间最大和，基于此状态变量，我们做如下推演...一般地，我们会一边遍历，一边使用另一个变量，比如pre_max记忆住过往最大值，这样遍历完成后，就能得到最大值，而不用再重新对所有状态下得到的cur_max系列值求最大。这样还能节省一定的空间。
cont.vars <- dplyr::select(birthwt, age, lwt, bwt) 接下来，先计算这 3 个变量的描述性统计量，然后按照母亲吸烟情况（smoke）分组考查描述性统计量。...例如： R.Version() library(psych) describe(cont.vars) 在很多时候我们还想计算某个分类变量各个类别下的统计量。...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”。...)) 数据分析者可以选择自己最习惯的方式计算和展示描述性统计量。...最后一种方式的思路最清晰，结果最简洁。
在这种情况下，数据集中的分类变量将先被转化为虚拟变量，其可以展示数据集中某个分类是否存在。比如，当对“Parameter”项数据创建虚拟变量后，数据集显示如下。...A B 1 Right 2 Wrong 3 Wrong 4 Right 5 Right 6 Wrong 7 Wrong 8 Right data 设定B是一个分类变量，我们需要为每一个分类级别画一个箱线图...<50) C) 以上全部 D) 以上都不是 答案: (A) dplyr中的filter函数使用“,”来添加条件，而不是“&”。...使用strsplit之后，之前合成的字符串会再次将A，B用空格隔开，分别生成两个list 。parts[[1]][2]命令旨在显示第一个list中的第二个元素，是“beta”。因此选项B是正确答案。...31 下列哪一命令可以把以下名为maverick的数据框转换为下方显示的数据框？
参数注释： data：函数处理的数据，矩阵或者数据框 fun：应用到每行的函数 progress：是否显示进度条，可以设置为 text parallel：是否使用并行 > # 双参数 > f <- function...（1）filter filter函数筛选，查找特定条件的行或者样本，但不能筛选变量 > library(dplyr) > # 筛选Sepal.Length>7.8，Species=="virginica...格式数据的整合，tidyr是同样也是出自 Hadley Wickham，常与dplyr包结合使用。...qplot: 顾名思义，快速绘图； ggplot：远比qplot()强大，可以一步步绘制十分复杂的图形。 由ggplot2绘制出来的ggplot图可以作为一个变量，然后由print()显示出来。...绘图 geom_bar函数里的stat参数表示对样本点做统计的方式，默认为identity，表示一个x对应一个y，同时还可以是bin，表示一个x对应落到该x的样本数。
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...（变数、变量、变项）协变量（covariate）：在实验的设计中，协变量是一个独立变量(解释变量)，不为实验者所操纵，但仍影响响应。...广义估计方程(generalized estimating equations，GEE)建立结果变量y与协变量Z之间（每个协变量内含有对应的自变量X）的函数关系建立y的方差与平均值之间的函数关系对y构建一个...wald检验统计量对应pvalue。...t-value：$\beta$相关系的t检验统计量p-value：$\beta$相关系的wald检验统计量对应pvalue。提供了与Wald检验相关的p值。它指示系数是否具有统计显著性。
安装和加载R包1.镜像设置options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源options(BioC_mirror...="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源2.安装和加载install.packages("dplyr")library(dplyr)3.dplyr五个基础函数...我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键：x left_join(x, y, by = "key")#如果x中的key变量，在y中有多个同样的key，那么所有的结合可能都会罗列出来left_join(x, y1, by = "key")#右连接...表匹配的x表的所记录anti_joinanti_join(x =x, y =y, by = 'key')#简单合并:bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
/CRAN/")) #对应清华源options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源 保存文件，重启运行options()$repos...") 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select()按列筛选select(test,1)#筛选test中的第一列select(test,c(1,5))#筛选...)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函数vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")select(test, one_of...表所有记录semi_join——semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join——anti_join(x =
此项为 API 级别 21 中新增配置 最佳做法 使用新尺寸限定符 smallestWidth (swdp) 屏幕的基本尺寸，由可用屏幕区域的最小尺寸指定。...仅当可用屏幕的最小尺寸至少为 600dp 时，系统才会使用这些资源，而不考虑 600dp 所代表的边是用户所认为的高度还是宽度。...可用的宽度也是 确定是否对手机使用单窗格布局或是对平板电脑使用多窗格布局的关键因素。因此，您可能最关注每部 设备上的最小可能宽度。...图标的各个屏幕密度的对应尺寸 .9图自动拉伸 ImageView的ScaleType属性 设置 不同的 ScaleType 会得到不同的显示效果，一般情况下，设置为 centerCrop 能获得较好的适配效果...因此，如果我们仍需使用与较低版本兼容的概括尺寸范围（小、正常、大和特大）。
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。...带着这个问题，我们将首先使用dplyr包对给出的航班数据进行处理。...比如本次不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间； 组合结果(Combine)：将计算后的统计指标值与第一步当中对应的分组进行组合。...3.2 应用函数及组合结果 我们使用dplyr包中的summarize()函数，进行数据统计指标的获取及组合。计算出不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间。...4.数据显示 所谓一图胜千言啊，在大数据可视化普及的今天更是这样。本次同样使用Hadley Wickham 大神（ggplot2包的作者）贡献的ggplot2包进行绘图。
通常，使用日降雨量数据将回归模型拟合到测量的流量数据： 其中 Qi是第 i 天的预测排放量，β 是第 j 个变量的系数，x 是第 i 天的预测变量值。假设误差项 ϵi 正态分布在均值零附近。...使用简单线性或多元线性回归 Q通常在估计回归系数之前进行对数变换。如果预测变量和因变量之间的关系预期为非线性多项式，则可以包括项。...\`dplyr::\` 指定要使用的重命名函数，以防万一 dplyr::rename(Sam) ggplot（iqdf）+ geom_point(aes(Dme, Flow), alpha...nRMSE 是一个基于百分比的指标，用于描述预测和测量的排放值之间的差异： 其中 其中 Qt 是在时间 t 观察到的流量， 是 t 时刻的估计排放量，n是样本数， 和 是观察到的最大和最小排放量...a ， n ， x ） ## 开发评级曲线预测和 ## 使用 GOF 指标创建表 ##显示表
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）。...准备 这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。我们将使用nyclights13数据包解释关键的概念并使用ggplot2帮助理解数据。...，这里适配地显示了在一个屏幕前几行和所有的列（我们可以使用View(flights）在Rstudio中查看数据集的所有信息。...，只含TRUE和FALSE fctr代表因子，R用它来代表含固定可能值的分类变量 date代表日期 dplyr基础 这部分我们学习5个关键的dplyr函数，它可以让我们解决遇到的大部分数据操作问题：...dplyr从不修改输入数据，所以如果你想要保存数据，必须使用<-进行赋值： jan1 <- filter(flights, month == 1, day == 1) R要么输出结果，要么将结果保存到一个变量
-（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型...x的子集”； str_detect(x2,"h") #判断x的每个字符串含不含有某个字母或者多个字母的组合； str_starts(x2,"T") #判断是否以某个元素开头； str_ends(...if语句控制一段代码的运行；且使用if语句，后面大括号里的代码可以折叠； 实例：用if(F){}注释掉暂时不想运行但以后还可能运行的代码（运行时把F改为T即可）；直接删掉的话下次想用就得重新写；用#号大段大段注释不能折叠...<0.05,则x对应的值为up； #其他情况，x对应的值为no； #统计up、down、no各出现了多少次 #我的答案： rm(list = ls()) load("deg.Rdata") dim(deg.../某个包才能应用它吗？
合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。 1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。...横向合并：cbind ( ) 要横向合并两个数据框，可以使用 cbind( ) 函数。用于合并的两个数据框必须拥有相同的行数，而且要以相同的顺序排列。这种合并通常用于向数据框中添加变量。...按照某个共有变量合并：merge( ) 有时我们有多个相关的数据集，这些数据集有一个或多个共有变量，我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...包中的 full_join( ) 函数也能实现上述功能上面的命令等价于： options(warn=-1) # 清爽显示 library(dplyr) mydata <- full_join(data1...v.names：这是一个字符串，表示要重塑的值变量的名称。在这种情况下，"conc"表示原始数据中的浓度变量。 idvar：这是一个字符串或向量，表示标识变量的名称或变量列表。
安装 #CRAN install.packages("ggside") #Github devtools::install_github("jtlandis/ggside") 基础使用 使用起来也是通过添加图层的方式...看下面这个例子，使用mpg数据集进行演示，先画一个散点图，横坐标是displ，纵坐标是hwy，都是连续型变量，通过class（离散型变量）映射不同的颜色。...，用以显示不同class在displ的分布情况；在散点图的左侧添加密度图，用来显示hwy这一个变量的分布。...ggExtra做不到，因为添加的边际图形两边都是一样的。aplot是可以做到的，但是有时候因为数据问题会出现显示不全。...calss这个分类变量了，横坐标还是一样的，纵坐标需要换掉！
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