作为中国古典文学的瑰宝，《红楼梦》具有极高的文学价值和丰富的主题内涵（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
用R进行文本分析初探——以《红楼梦》为例 一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我，你为什么要用R做文本分析，你不是应该用R建模么，在我和她解释了一会儿后，她嘱咐我好好写这篇博文，嗯为了娟儿同学，细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息
笔者寄语：情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高，笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。
词典型情感分析大致有以下几个步骤： 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗（一、二、三级清洗步骤）、计算情感得分、模型评价 （1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。 （2）毫无疑问，如果不追求高大上的算法的话，词典法不失为一种好方法，其实有时候我们使用了很多方法，结果发现并没有什么质变，也浪费了大量时间； 比如在优化词典的时候，我希望使用高大上的算法解决
作者：张聪 https://ask.hellobi.com/blog/Zason/4444 最近看了老九门，两大男主角都是颜值担当，我的朋友中有喜欢佛爷（陈伟霆），有的喜欢二爷（张艺兴）。从我的朋友中发现更多人倾向于张艺兴扮演的二爷，他们认为二爷（张艺兴）是男1号。 但是从出场次数和演员表排名佛爷（陈伟霆）都在二爷（张艺兴）之前。我一直认为佛爷（陈伟霆）是主演，也让我对这二位谁是主角产生的好奇。 于是决定用R语言进行文本统计一下，证明谁是男1，谁是男2。 目前关于R文本挖掘的方法已经有很多了，这里再简单介
情感分析，就是根据一段文本，分析其表达情感的技术。比较简单的情感分析，能够辨别文本内容是积极的还是消极的（褒义/贬义）；比较复杂的情感分析，能够知道这些文字是否流露出恐惧、生气、狂喜等细致入微的情感。此外，情感的二元特性还可以表达为是否含有较大的感情波动。也就是说，狂喜和暴怒都属于感情波动，而宠辱不惊则属于稳定的情感状态。
（1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。
对于非结构化的网站中文评论信息，r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具，要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本
对于非结构化的网站中文评论信息，r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具，要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。
一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我，你为什么要用R做文本分析，你不是应该用R建模么，在我和她解释了一会儿后，她嘱咐我好好写这篇博文，嗯为了娟儿同学，细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词
本文大纲： 问题背景 数据获取 数据信息描述 分词分析 短评文本词汇关联分析 存在的问题 用的到R package有： Rwordseg：中文分词 wordcloud：词频可视化 arules & arules ：关联分析及可视化 1. 问题背景 《王的盛宴》上映后，网络评论呈现两极化趋势,而负责该片宣传方则认为这其中暗藏“水军”搅局，为了挽回口碑，雇佣水军在豆瓣刷分。双方水军对战如何，只有获取到原始数据才能一探究竟。本文获取到豆瓣关于《王的盛宴》影评部分数据，并作简要分析。 2. 数据获取 数据的获
前面文章什么基因研究最多？？中下载的gene与pubmed的文献ID的文件，统计了研究基因与出版文献的对应关系。这里来探索一下你研究的基因，发表的文献，可以看看都发表在什么期刊，对题目进行文本挖掘，可以统计每年的发表文献数量等等。。。。
作者：Fish http://www.gamedas.com 一、数据爬虫 在实际工作中，数据的来源不能局限于自家的数据库或者成型的后台，在做某些市场分析或是竞争对手开服节奏分析的情况下，对竞争对手数据的获得显得更为至关重要，本文就以获取某大平台开服数据作为一个案例，简要的介绍另一种获取数据的方法，网络爬虫技术。 何为网络爬虫，爬虫是一个自动提取网页的程序，为搜索引擎在万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成部分。简单的讲就是从一个或若干个初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断
列表是一种特别的对象集合，它的元素也由序号（下标）区分，但是各元素的类型可 以是任意对象，不同元素不必是同一类型。元素本身允许是其它复杂数据类型，比如，列表 的一个元素也允许是列表。例如：
笔者寄语：批量读取目前看到有以下几种方法：xlsx包、RODBC包、批量转化成csv后读入。本章来自博客：http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4506144.html
例如，下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数，将其转换为大写：
看网络上很多朋友都在用“Rwordseg”程序包进行分词练习。我也忍不住进行了一次实验。 首先，肯定是装程序包了，个人感觉是废话，纯凑字数。 如下是我进行的联系，在网上找了一篇关于范爷的专访，看看能看出来什么吧。 =========================================================================== #第一步，文本分词 require(Rwordseg) test<- readLines("E:\\FBB1.txt",encodin
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据，以便用于建立预测模型。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
但是留下来了一个悬念， 就是如果我们的单细胞转录组并不是10x的标准3文件，而是tsv或者csv或者txt等文本文件表达量矩阵信息，就有点麻烦了。接下来我们以2020的文章：《Single-Cell Transcriptome Analysis Reveals Dynamic Cell Populations and Differential Gene Expression Patterns in Control and Aneurysmal Human Aortic Tissue》举例说明，它的数据集是 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155468
如果我们想探索一下什么基因研究的最多，那就是检索pubmed数据库资源。在 NCBI的ftp里面关于人的一些基因信息 ：
看网络上很多朋友都在用“Rwordseg”程序包进行分词练习。我也忍不住进行了一次实验。 首先，肯定是装程序包了，个人感觉是废话，纯凑字数。 如下是我进行的联系，在网上找了一篇关于范爷的专访，看看能看出来什么吧。 =========================================================================== #第一步，文本分词 require(Rwordseg) test<- readLines("E:\\FBB1.txt",encoding='UTF-8') #读取数据 res = test[test != " "] #读取test，且剔除test=“ ” words = unlist(lapply(X = res,FUN = segmentCN)) #分词，并调整表结构，将有相同词频的词归类 word = lapply(X = words,FUN = strsplit," ") #给每个词根据顺序赋个顺序指 v = table(unlist(word)) #重建表 v = sort(v,deceasing=T) #降序排列 v[1:100] head(v) #给每列字段赋标题 d = data.frame(word = names(v),freq = v) #更改标题 write.csv(d,"E:\\学习.csv",header = T) #导出数据，为下一步做准备 #第二部，做文本云图 require(wordcloud) dd = tail(d,150) #取数据框的最后150行数据 op = par(bg = "lightyellow") #背景为亮黄色 #rainbowLevels = rainbow((dd$freq)/(max(dd$freq) - 10)) #不知道什么意义，删除后图形无太大变化 wordcloud(dd$word, dd$freq, col = rainbow(length(d$freq))) par(op) ===================================================================================== 成图
在实际的工作中，我们总要面对各种各样的数据结构处理，这些操作可以使用循环来完成，但是容易造成内存的占用，以前其实了解过这方面的函数，但是记不清，因此整理下 主要函数如下
在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集
在R中做数据处理时，数据导入导出是常见操作，对于导入而言，如果源数据保存在多个文件中，那么导入后首先就需要进行合并操作。
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。
目录 Part1 安装依赖包 Part2 分词处理 Part3文本聚类 Part4 文本分类 Part5情感分析 Part1 安装依赖包 R语言中中文分析的软件包是Rwordseg，Rwordseg软件包依赖rJava包，rJava需要本机中有安装Java。 由于微信公众号发布文章字数限制，，此部分详细内容，及软件下载网址，请 Part2 分词处理 在RStudio中安装完相关软件包之后，才能做相关分词处理，请参照Part1部分安装需要软件包。 1. RWordseg功能 分词 > se
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。
单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。
发表论文一般需要三步，写，投，改。好不容易定好了题，好不容易算完了数据，好不容易改完了稿，却不知道如何选择最适合自己的期刊，实在有一些可惜。因此，对本领域发文情况做一次检索是非常必要的。
背景：分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路：把用户关于世界杯的帖子拉下来，然后做中文分词+词频统计，最后将统计结果简单做个标签云. 后续：中文分词是中文信息处理的基础，分词之后，其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做，也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、
使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。其基本形式如下： function(param1, ...., paramN) expr
今天可算把key搞好了，不得不说🏥里手握生杀大权的人，都在自己的能力范围内尽可能的难为你。😂
本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得，希望大家能够继续支持村长！！
* 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行)： R下载：http://mirrors.us
apply(X, MARGIN, FUN, …) ，X为数据框，margin =1 表示行，2表示列，fun 表示使用的函数。
笔者寄语：apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，R语言中不要轻易使用循环语句。
#lapply函数 #可以循环处理列表中的每一个元素 #lapply(参数)：lapply(列表,函数/函数名,其他参数) #总是返回一个列表 #sapply:简化结果 #结果列表元素长度均为1，返
继续上回的内容[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]。
题目 人类基因组外显子区域长度 学员：x2yline 具体题目详情请参考生信技能树论坛 题目数据来源为：ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/CCDS/current_huma
Writing for, while loops is useful when programming but not particularly easy when working interactively on the command line. There are some functions which implement looping to make life easier
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。
那么，我们需要理清训练集的分类，有明白分类的文本；測试集，能够就用训练集来替代。预測集，就是未分类的文本。是分类方法最后的应用实现。
距离上次R语言系列更新已经过去快一周了，先跟大家说声不好意思，实话实说更新速度的确慢了一点
参考：https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/81707053https://www.jianshu.com/p/3882ea7b9cc9
概念见：https://statquest.org/2015/07/09/rpkm-fpkm-and-tpm-clearly-explained/
在先前的内容里：[[66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本（柱状图加计数）]]，我们提到过添加文本的方法。但是，对于散点图来说，我们需要找到的是一个坐标，而这个坐标，最好可以反映位置散点的中心或附近区域，对这个坐标进行标识。
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