我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...unite，可以将两列“合并”为一列。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。...直接对所有变量进行计算： d.cancer %>% select(v0, v1) %>% summarise_all( list(avg = ~mean(.), std = ~sd(.)), na.rm
然后使用apply函数，对数据框的列进行操作 最后返回汇总统计的结果 该函数的对象为一个由变量组成的数据框，数据类型都要是数值 3.2 函数测试 > huizong(dat) Max...summarise_if 函数，或者summarise_all函数，计算汇总统计 使用t()进行转置 使用as.data.frame进行格式转换 func = function(x) { c(Max...group_by函数，和summarise函数，进行汇总统计： d1 %>% group_by(Trait) %>% summarise(Max = max(values),...group_by函数进行分组 使用summarise进行汇总统计，里面是不同的汇总统计参数 5.4 查看结果 > d1 %>% group_by(Trait) %>% summarise(Max = max...更上一层楼 使用summarise_at函数，然后使用list将函数合并在一起： d1 %>% group_by(Trait) %>% summarise_at(vars(values), list
引言 之前介绍过 如何使用TCGAbiolinks下载TCGA数据并整理 , 那么如果手动整理又该如何呢? 下面以 miRNA 数据整理为例示范....data 和 results 文件夹，并提供了一个快速创建并设定工作目录的 function。...处理json文件 之后使用代码对json文件做处理得到所需读入文件名和样本 TCGA Submitter Id 之间的对应关系, 代码来源于 TCGA数据库：miRNA数据下载与整理(2) | 夜风博客...核心代码为(读入过程和合并过程): 读入过程使用了group_by函数进行分组，使用了summarise_all(sum)进行组内相加。...summarized_data % group_by(miRNA_region) %>% summarise_all(sum) 合并过程使用了for循环对第二列之后的列依次以
倾向评分算法用于校正模型中的混淆因子，这里我们先使用随机生成的数据学习该算法，然后实际分析一下去教会学校和公共学校上学学生的成绩差异。...创建两个随机数据框 数据框#1： library(wakefield) set.seed(1234) df.patients <- r_data_frame(n = 250,.../R/dataset/ecls-master/data-processed/ecls.csv") 使用非匹配数据进行预分析 ecls %>% group_by(catholic) %>% summarise...-0.176 ## sample estimates: ## mean in group 0 mean in group 1 ## -0.0306 0.1939 协变量探索...均值差异 dta_m %>% group_by(catholic) %>% select(one_of(ecls_cov)) %>% summarise_all(funs(mean)) ##
dat %>% summarise_all( ~ sum(is.na(.)) ) 5简单建模 5.1 两个变量 这里我们看一下vs(引擎类型)和wt(重量)对mpg(燃料消耗)的影响...，大家在建模的时候可能会使用不同的符号，如: +, *,:等。...这里我们看一下vs (0 = V-shaped, 1 = straight) 和 wt (Weight) 以及二者交互项对mpg的影响。...在这里我们建立的带交互项的模型公式为： mpg = a+β_1wt+β_2vs+β_3(wt*vs)+ϵ 8纳入更多变量 8.1 建模 我们试着纳入更多的变量。...将结果输出为data.frame result % group_by(vs) %>% group_modify( ~ broom::tidy(mod4) ) result
以下便是作者对该包的简要介绍及案例演示： 一直以来，借助于Rstudio团队开发的交互式地图工具包——leaflet，在R语言中创建交互式地图已非难事。...倘若你要在地图上呈现一些点数据，你只能需要使用两个变量定位出这些点在地图上的位置，然后更改点的半径和点的填充颜色来呈现数据。 然后leaflet.minicharts包的出现大大改变了这一格局。...这些mini图表可以呈现比之前多得多的变量数据（理论上不受变量数量的限制），目前为止，仅支持三种图表类型： barcharts (the default), pie charts and polar area...= "France") %>% select(-month) %>% group_by(area,lat,lng) %>% summarise_all(sum) %>% ungroup(
数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法： 将符合目标的重复行全部删掉； 存在重复的行，根据需求保留一行 数据准备 使用...GEO数据库的表达数据，抽取一些并稍加处理（为方便展示） ?...删除了ID_REF列和GSM74876列均重复的行，Done！ 择“优”录取 存在重复，但是不想完全删除，根据数据处理的目的保留一行。...library(dplyr) data4 % group_by(ID_REF) %>% summarise_all(mean) ?
管道操作 主要目的是减少不必要的中间变量x %>% f(y)其实是f(x, y) by_species % group_by(Species) summary的用法 summary...()函数会对 列 进行处理，并且 创建新的列表 ，简单来说就是把向量作为输入值，输出单个数值。...(.data, ..., add = FALSE)根据...对数据进行分组后返回，不会保存成新数据，需要另外赋值 参数：add = FALSE 原始数据基础上加新的分类 ungroup(x, ......bind_rows(..., id = NULL) id是增加的新列的名字 intersect(x, y, ...)取得同时出现在x和y两个数据框中的行 ?...union(x, y, ...)整合出现在x数据框中或y数据框中的，去除了两个数据框中重复的部分，想要保留重复的话使用union_all() ?
倾向性评分有4种应用，前面介绍了倾向性评分匹配及matchIt和cobalt包的使用：R语言倾向性评分：匹配 今天说一下倾向性评分回归和分层。...，可以看到都是不一样的： ecls %>% group_by(catholic) %>% select(p5hmage, w3momscr, w3dadscr) %>% summarise_all...首先以处理因素（这里是catholic）为因变量，混杂因素为自变量构建逻辑回归模型： m_ps 分类变量，首先是race_white，在每一层内使用卡方检验，我们直接提取P值： ecls_pslevel %>% group_split(ps_level) %>% map(~chisq.test...说明我们的分层对2个分类变量的平衡效果还是可以的，但是对连续型变量的效果真是一言难尽！ 总结 倾向性评分回归和分层的大致过程就是这样的，但其实很多细节我都忽略了，比如到底分几层？依据是什么？
R语言之可视化（29）如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 R语言之可视化（30）扫地僧easystats（1） 1.see包简介 see包是一个R语言可视化工具包，它能为使用者提供漂亮的、出版级的图像展示...本文中主要介绍see包使用的主要函数: plots:多图排列 theme类：图形主题 palette类:图形调色类 geom_point2: 散点图 coord_radar: 雷达图 geom_violinhalf...install_github("easystats/see") library(see) 方法二：基于CRAN进行安装 install.packages("see")library(see) 3.see包的使用...image 用途5绘制雷达图 library(dplyr) library(tidyr) data % group_by(Species) %>% summarise_all(mean...创建半小提琴半点图，可用于同时可视化分布和样本大小。
5.5.2 两个分类变量 要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示，需要计算出每个变量组合中的观测数量。...相关变动就表示为特定 x 轴变量值与特定 y 轴变量值之间的强相关关系。 ?...cut)) + geom_tile(mapping = aes(fill = n)) 【注】如果分类变量是无序的，那么可以使用seriation包对行和列同时进行重新排序，以便更清楚地表示出有趣的模式...问题二 使用geom_tile()函数结合 dplyr 来探索平均航班延误数量是如何随着目的地和月份的变化而变化的。为什么这张图难以阅读？如何改进？...解答 更好的做法是使用带有更多类别的分类变量，或者在y轴上较长的标签。如果可能的话，标签应该是水平的，因为这样更容易阅读。并且，切换顺序不会导致标签重叠。
结构如下： 数据准备：将数值特征转换为分类；缺失值 EDA:对于数值特征和分类特征:平均价格与这些特征的表现 建模： 分割训练/测试给定年份的数据：例如，在2000年分割数据；根据这些数据训练回归模型...事实上，它们只占了约30行，而整个数据集的数据量为300k+，因此损失不会太大。 下面我简单地删除了我以后不打算使用的特征。...，我将使用的EDA技术有： 数值：相关矩阵 分类：箱线图和地图 我们必须关注价格（单位价格/单位价格）以及总价格（百万元） totalPrice将是回归模型的目标变量。...对于所有样本，我需要把分类特征变成伪变量。...训练和测试样本的预测与时间的关系 基本上与上述相同，但我将重复预测所有月份的训练数据 我的目标指标是平均房价。 训练是在10多年的训练样本中完成的，因此逐月查看预测将非常有趣。
使用算法不能获得非平衡数据集中足以对少数类别做出准确预测所需的信息。所以建议使用平衡的分类数据集进行训练。 在本文中，我们将讨论如何使用R来解决不平衡分类问题。...数据集介绍 本文使用的数据集为信用卡交易数据集，总的交易信息量为284K条，共有31个信息列，其中包含492次信用卡盗刷（诈骗）信息。...Class:应变量，值为1代表该条记录为盗刷记录，否则为0 [信用卡交易记录数据] 本文概要 对数据集进行探索性分析 检查非平衡数据 检查每小时的交易笔数 检查PCA变量的均值 数据切分 在训练集上训练模型...检查非平衡数据 通过下面的操作我们可以看到应变量的不平衡性： 我们可以借助dplyr包中的group_by函数对Class的值进行分组： library(dplyr) creditcard_details...由于原始数据集是不平衡的，所以这里我们不再使用混淆矩阵计算得到的准确率作为模型评价指标，取而代之的是roc.curve捕获得到的roc。
，说明模型越优于以均值进行预测的策略， NMSE的值大于1，意味着模型预测还不如简单地把所有观测值的平均值作为预测值， 但是通过这个指标很难估计预测值和观测值的差距，因为它的单位也和原变量不一样了，综合各个指标的优缺点...，我们使用三个指标对模型进行评估。...，将数据集传递给`group_by`函数——以randomtree,kcross为分组依据（有点像data.table中的dcast，进行分组）进行统计计算。...，那我们不妨将三个指标随树数的变化趋势可视化，使用折线图分析一下它们的差异。...，折数i，然后计算每组的平均值，三个指标做透视表求取均值； melt函数将数据表从wide型转化为long型，便于ggplot2做图； as.num(as.character)用于将原来为整数类型变量转化为因子变量
dplyr包下主要是以下几个操作: select()——选择列 filter/slice()——筛选行 arrange()——对行进行排序 mutate()——修改列/创建列 summarize(...1 mutate() mutate（）与基础函数transform（）相似，都可以添加新的一列，但是允许引用刚刚创建的列： mydata <- tibble(x1=c(2,2,6,4),...同样也可以用start_with 或 end_with筛选出具有前缀或者后缀的列 df %>% select(start_with("n")) 3 filter() filter()是对数据行方向的选择和筛选...-(变量)或者desc(变量)。...() group_by可以对原数据框进行分组计算，例如对于我们本文中的数据框，我们如果对个人或者科目感兴趣的话，可以使用group_by（name或者type），然后利用summarize函数就可以求出分类之后的各个统计值
其中结果变量 bwt 是新生儿的体重（单位：g），变量 low 是将 bwt 的取值以 2500g 为分点转换成的一个二分类变量。...使用 select( ) 选择列 函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。...4.使用 mutate( ) 添加新变量 函数 mutate( ) 用于在数据框中创建新的变量。...使用 group_by( ) 拆分数据框 函数 group_by( ) 可以将数据框按照某一个或某几个分类变量拆分成多个数据框。...as_tibble(birthwt) 下面我们将会看到，把函数 group_by( ) 和 summarise( ) 联合使用能方便地对变量进行分组统计。 7.
0.2 setosa ## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa # 根据名字选取列 # pull函数返回的为向量...3.2 1.3 0.2 setosa ## # ... with 140 more rows # 注 如果存在缺失值，一般排序在最后 对列重命名 # 使用...setosa ## 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa ## # ... with 140 more rows # 使用...R基础功能 names(my_data)[names(my_data) == "Sepal.Length"] <- "sepal_length" 计算新变量 # 使用mutate my_data % group_by(Species) %>% summarise_all(mean) ## # A tibble: 3 x 5 ## Species Sepal.Length
开发过程包含四个主要部分：变量转换，使用逻辑回归的模型训练，模型验证和缩放。 ? 图1.标准评分卡开发过程 变量转换 “如果你长时间折磨数据，它会承认任何事情。”...这些目标可以通过最优分箱形式的优化来实现，该分类在粗分类过程中最大化变量的预测能力。最优分箱使用与变量选择相同的统计量度，例如信息价值，基尼和卡方统计。...如果缺失值包含预测信息，则应该是单独的类别或合并到类似风险因素的分类中。 虚拟编码 为参考类以外的所有粗糙类创建二进制（虚拟）变量的过程。...评估的关键指标是统计指标，包括模型准确性，复杂性，错误率，模型拟合统计，变量统计，显着性值和胜算比。 验证稳健性 - 我建立了正确的模型吗？...二元分类问题最常见的指标是收益图，提升图，ROC曲线和Kolmogorov-Smirnov图。 ROC曲线是可视化模型性能的最常用工具。
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...(test, Petal.Length, Petal.Width)iris %>% select(Species, Sepal.Length)3.filter()筛选行/返回具有匹配条件的行可以按照某分类变量的值进行数据筛选...使用实用性强\ 将多个值减少到单个值summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length的平均值和标准差summarise...(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差...), sd(Sepal.Length))R中的管道操作符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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
