排序函数,按照某(几)个指定的列按照升(降)序排列重新排列数据集,参数ascending = False,降序排列,ascending = True,升序排列;
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
最近jimmy老师在学徒群了扔了一个数据挖掘文献图表复现任务,作为老师的新晋小透明学徒,希望可以表现一下,在分析数据集GSE62133时,并没有其平台GPL14951相应的注释包,把这个探索过程分享一下吧,希望可以帮助到大家!
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。
好吧,显然很多SQL查询都是从SELECT开始的(实际上本文只是关注SELECT查询,而不是INSERT或其它别的什么)。
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
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。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
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。
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。
Typecho下文章编号(cid)不连续,虽然不影响什么,也无关紧要,但是对于有强迫症的人(比如我)来说,真的是无法忍受。还好有大拿提供了解决办法。不过由于其中的方法太老旧,不能在PHP7以上版本的服务器上执行,所以我修改了代码
orders the rows of a data frame by the values of selected columns.
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
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。
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
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。
dplyr的函数由于使用tidy evaluation(R中的一种非标准执行(NSE)实现方式)的方法,可以使得其具有更好的易用性:变量不需要绝对引用和引号包裹。
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?
在分析之前,先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
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。
实现获取 下一个排列 的函数,算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。
在数据分析行业,对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势,它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是,有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例,在这几个案例中,Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
但是参与的玩家多了之后,也会出现一些冲突。最近在运行一些三五年前的代码报错了,引发了我的思考。
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
前面写了superheat的教程,今天写一下第二波,如何进行聚类以及添加注释图吧。🤩
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容,但这仅仅是第一步,我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作,以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集(变量)。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
首次分享课讲的是TCGA数据分析,探究某一因素与肿瘤临床数据之间的关系,并自动生成可以用于SCI发表的三线表,如下图所示:
ggtree是ggplot2的拓展包,可以应用于进化树的绘制,还能对进化树丰富的注释分析。
数据处理的过程中,数据清洗的时候就需要做一些去重处理,否则在后续的数据变换和分析时有太多的地方会报错。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 pairs ,其中 pairs[i] = [starti, endi] 。如果 pairs 的一个重新排列,满足对每一个下标 i ( 1 <= i < pairs.length )都有 endi-1 == starti ,那么我们就认为这个重新排列是 pairs 的一个 合法重新排列 。
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。
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。
list是R语言中包容性最强的数据对象,几乎可以容乃所有的其他数据类型。 但是包容性最强也也意味着他对于内部子对象的类型限制最少,甚至内部可以存在递归结构,这样给我们提取数据带来了很大的困难。 如果你对R语言的list结构非常熟悉,又熟练控制流等函数的操作,自然可以通过构建循环来完成目标数据的提取。但是在数据量大、结构及其复杂的情形下,自建循环无论是性能还是代码量上都很不经济。 好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化,任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析神器,它可以让我们像
R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)。取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor。
dplyr 是 tidyverse 包的一部分,提供了许多操作数据框的工具,常用的有:
“将数组序列重新排列成下一个更大的排列,如果不存在下一个更大的排列,则将数组排列成最小的排列。”
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。
在我练习select()时,想选择刚新增的列,发现报错。然后发现运行mutate(test, new = Sepal.Length*Sepal.Width)后,查看test后发现test本身没有变。
通过 gather ,并设定key(原先的列),与value(原先的数据),并通过 - (原先的行),对数据框进行转换。
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大,但是还是不够强大,总有些大佬想要更加强大,于是就有了今天要介绍的gtExtras,这是一个扩展包,为gt提供多种强大的可视化功能!
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方法一:手动设置,Tools→Packages→Primary CRAN repository
链接:49. 字母异位词分组 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
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