1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
tidyverse 包是 Hadley Wickham 及团队的集大成之作，是专为数据科学而开发的一系列包的合集， 基于整洁数据，提供了一致的底层设计、语法、数据结构，包括数据导入，数据规整，数据处理，...在Rstudio中加载tidyverse包，可以看到该包下有8个子包，著名的ggplot2包即是其中的一个子集，我们先着重讲一下数据处理有关的包——dplyr包。...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),...) sd_english=sd(score) ) ##summarize返回的是一个新的数据框，如果后续要使用到，需要保存下来 5 arrange() R base...包中涉及到排序的包括 sort()，rank()，order()，而在dplyr包中与排序相关的是arrange()包，默认是从高到低进行排序，如果变换排序顺序则可以使用-(变量)或者desc(变量)。
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。...，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...2.8 mutate 可以为数据框计算新变量，返回含有新变量以及原变量的新数据框： mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) > head(test,...2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...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。
这使 「dplyr」 更容易使用（因为需要记住的函数更少），也使我们更容易实现新的动词（因为我们只需要实现一个函数，而不是四个）。..._at() 函数是 「dplyr」 中唯一你需要手动引用变量名的地方，这让它们比较奇怪且难以记忆。 为什么过了这么久才发现 across()？...它们已经有选择语义，所以通常以与 across() 不同的方式使用，我们需要使用新的 rename_with() 代替。...现在，across() 等价于 all_vars()，然而没有 any_vars() 的直接替代品，不过你可以自己创建一个： df <- tibble(x = c("a", "b"), y = c(1,...我们希望大家不会对这种新行为感到惊讶： df <- tibble(x = 2, y = 4, z = 8) df %>% mutate_all(~ .x / y) #> # A tibble: 1 x
在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...简介 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) “rowwise()和group_by()很像，本身不做任何操作，但是使用了rowwise之后，再和mutate()...x y z ## ## 1 1 3 5 ## 2 2 4 6 假如你想分别计算每行的均值（只是一个例子...），不使用rowwise()函数，得到的结果是所有数据的均值，很明显不是想要的： df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2 × 4 ##
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。...1.使用 filter( ) 和 slice( ) 筛选行 函数 filter() 可以基于观测值筛选数据框的一个子集。第一个参数是数据框名，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。...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。...# 当然如果想要用新变量替换原来的变量，只需把新变量命名为原来的变量名： mutate(birthwt, lwt.kg = lwt*0.4536) 5.使用 summarise( ) 计算统计量 函数...相对于传统的数据框，tibble 在很多方面具有优势，感兴趣的读者可以参阅函数 tibble( ) 的帮助文档。
AST中的元素要么是Symbol，要么是常量，Symbol包括函数和变量。 比如对于语句：f(x, "y", 1)，它的AST如下图所示，其中f、x是Symbol，”y"、1是常量。 ?...一个代码在R console中是直接运行到结束的，如果想要获得其中间态：语句，可以使用expr函数来捕获它。...在mutate中完成新变量名的编程 假如想要在mutate中使用变量对新变量进行设置，其结果并不会如愿，比如，将新变量名var_name赋值为“gear_new"，使用var_name进行mutate操作...告诉mutate，先对var_name求值，然后再赋值。这里有一个小改动，由于var_name求值后是一个Symbol，在baseR是中无法将数据赋值给Symbol的，因此需要将=替换为:=。...，可能更倾向于将四个新变量放置到同一个数据框中，可以如下操作： ### 添加新列的函数 mutate_news <- function(.data, .vars) { data <- enexpr(
第一步是确保将这些格式设置为R中的日期。 让我们创建一个小的示例数据集，其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期的变量。...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...BMT数据中没有ID变量，这是创建特殊数据集所必需的，因此请创建一个名为的变量my_id。 将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据集。...tmerge 为每个患者的不同协变量值创建一个具有多个时间间隔的长数据集 event 创建新的事件指示器，以与新创建的时间间隔一致 tdc 创建与时间相关的协变量指标，以与新创建的时间间隔一致 时间相关协变量...我通常会自己做图，首先创建cuminc拟合结果的整洁数据集，然后再绘制结果。
后台的机器人关了，没时间搞懂用法，反而是一种干扰，如果之前有打扰到读者，抱歉抱歉~ 在之前的推文中我们学习了一堆的知识与概念，为了帮助大家吸收，接下来我们将一起通过创建一个探究有趣数据集的 Shiny...这是一种合理的通用模式：我们可以在数据分析中创建变量，以将分析分解为多个步骤，并避免多次重新计算，而响应式表达式在 Shiny 应用程序中扮演相同的角色。...在这里，我选择使用 selectInput()，因为它可以使两个状态都明确显示，并且将来可以轻松添加新状态： fluidRow( column(8, selectInput("code...在之前 R 代码中，我们一次采样了多个叙述，但没有理由在可以进行交互式浏览的应用中进行该操作。 解决方案分为两部分。首先，我们在 UI 底部添加一个新行。...我们使用一个动作按钮来触发一个新叙述故事，然后将叙述内容放入 textOutput() 中： fluidRow( column(2, actionButton("story", "Tell
在数学上它可以由以下公式表示 其中 S(t) 是一个生存函数，其中 T 是一个连续随机变量，是一个事件的时间。F(t) 是区间[0,∞) 上的累积分布函数。 我们也可以用风险函数来写生存函数。...第一步是确保将这些格式设置为R中的日期。 让我们创建一个小的示例数据集，其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期的变量。...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...BMT数据中没有ID变量，这是创建特殊数据集所必需的，因此请创建一个名为的变量my_id。 将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据集。...tmerge 为每个患者的不同协变量值创建一个具有多个时间间隔的长数据集 event 创建新的事件指示器，以与新创建的时间间隔一致 tdc 创建与时间相关的协变量指标，以与新创建的时间间隔一致 时间相关协变量
使用流域面积比，通过将面积比与日流量相乘，日流量从一个流域转移到另一个流域： 其中， 是预测盆地 y 和时间 t 的流量， 是测量盆地 x 和时间 tt 处的流量，和 是盆地的面积比...但是，如果主要输出包括每日流量估计，则具有具有相同流量超出概率时间的候选量具更为重要。 基于经验回归的方法需要一段时间的测量流量和一些预测变量来估计径流因变量。...## 制作要导入的文件列表 list.files(path = here("Data ##创建一个空白的tibble来填充 tibble() ## 遍历文件路径以读取每个文件...## 制作要导入的文件列表 file_paths <- paste0(he ".csv")) ##创建一个空白的tibble来填充 iq <- tibble() ## 遍历文件路径以读取每个文件 for...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
在本课中，我们将让您开始使用探索差异基因表达数据时常用的一些基本和更高级的图，但是，其中许多图也有助于可视化其他类型的数据。...我们将使用我们在前面的课程中创建的三个不同的数据对象：样本的元数据（数据框）：meta每个样本中每个基因的归一化表达数据（矩阵）：normalized_counts上一课中生成的 DESeq2 结果的...Tibble 版本：res_tableOE_tb 和 res_tableKD_tb首先，让我们从数据框中创建一个元数据 tibble（不要丢失行名！）...ggplot2 绘制单个基因的表达如果您想更改此图的外观，我们可以将 plotCounts() 的输出保存到指定 returnData=TRUE 参数的变量中，然后使用 ggplot()：# Save...，我们可以在其中指定我们刚刚创建的基因标签列。
在本课中，我们将让您开始使用探索差异基因表达数据时常用的一些基本和更高级的图，但是，其中许多图也有助于可视化其他类型的数据。...我们将使用我们在前面的课程中创建的三个不同的数据对象： 样本的元数据（数据框）：meta 每个样本中每个基因的归一化表达数据（矩阵）：normalized_counts 上一课中生成的 DESeq2 结果的...Tibble 版本：res_tableOE_tb 和 res_tableKD_tb 首先，让我们从数据框中创建一个元数据 tibble（不要丢失行名！）...ggplot2 绘制单个基因的表达 如果您想更改此图的外观，我们可以将 plotCounts() 的输出保存到指定 returnData=TRUE 参数的变量中，然后使用 ggplot()： # Save...，我们可以在其中指定我们刚刚创建的基因标签列。
在数学上它可以由以下公式表示 其中 S(t) 是一个生存函数，其中 T 是一个连续随机变量，是一个事件的时间。F(t) 是区间[0,∞) 上的累积分布函数。我们也可以用风险函数来写生存函数。...第一步是确保将这些格式设置为R中的日期。让我们创建一个小的示例数据集，其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期的变量。...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...BMT数据中没有ID变量，这是创建特殊数据集所必需的，因此请创建一个名为的变量my_id。将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据集。...tmerge 为每个患者的不同协变量值创建一个具有多个时间间隔的长数据集event 创建新的事件指示器，以与新创建的时间间隔一致tdc 创建与时间相关的协变量指标，以与新创建的时间间隔一致时间相关协变量
两个软件包中的命令都可以与管道函数（％>％）很好地配合使用，这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...但是往往会打印出来很长，tidyr中的tibble就解决了此问题，直接简单的看到数据结构及变量类型。...那么就涉及到变量的提取。就会用到select函数，可以提取需要的变量。有一个好处就是，不修改原是数据。...那如果新产生一个变量mpg1=mpg，或者new=mpg*cyl，就用到mutate函数，产生新变量。...# … with 22 more rows 3.数据-变量条件筛选 dplyr::filter()函数对上述新产生的变量的数据df，进行筛选。
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