一起复习一下吧~ 函数有3个好处： 更容易看清代码意图 更容易对需求变化做出反应（改变） 更容易减少程序bug 除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...（即mean()、median()和sd()），而不是在所有元素中循环所需的跟踪记录以及保存结果。...keep()和discard()函数可以分别保留输入中预测值为TRUE和FALSE的元素（在数据框中就是指列）： iris %>% keep(is.factor) %>% str()...reduce结合dplyr中的full_join()将它们轻松合并为一个数据框。
学习目标 使用扩展包“ggplot2”绘制图表。 使用“map”函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用的图片。...1.设置数据框以进行可视化 在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。 观察rpkm数据。...使用R base包提供的函数'mean（）'： mean(rpkm_ordered[,"sample1"]) 只想要其中一个样本（数据框中的1列）的平均值，可以这样实现，但要从所有12个样本中获取此信息该如何实现...该族包括几个函数，每个函数的输入都是向量，输出是指定类型的向量。例如，用这些函数对向量中的每个元素或数据框中的每列或列表的每个组件执行某些任务/函数，依此类推。 map() 创建一个列表。...ggscatter3 数据点的尺寸非常小。可以调整geom_point()的大小，但并不需要列入aes()，因为是指定点的大小，而不是将其映射到一个变量。
1. map 族 其实map 除了对向量有用，也可以作用于数据框或矩阵类型，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的apply： > map(infos, typeof) $family...purrr包的pmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是将多个列表等作为多个自变量， 而是将它们打包为一个列表。...[[3]] ## [1] 2 3 1 5 4 ## ## [[4]] ## [1] 2 3 1 5 4 Map-reduce算法 Map-reduce是大数据技术中的重要算法， 在Hadoop分布式数据库中主要使用此算法思想...使用示性函数的泛函 some some(.x, .p)，对数据列表或向量.x的每一个元素用.p判断， 只要至少有一个为真，结果就为真；every(.x, .p)与some类似，但需要所有元素的结果都为真结果才为真...其他有用的函数 比如keep， 可以专门用来选择数据框各列或列表元素中满足某种条件的子集， 这个条件用一个返回逻辑值的函数来给出。
R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环的使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list的新函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...在了解purrr之前，需要掌握一些关于Tidyverse的基础。 关于Purrr的教程可以参考詹妮·布赖恩（Jenny Bryan）的教程。 珍妮的教程很棒，但比我的要教程长得多。需要耐心学些。...，每个映射函数的第一个参数始终是要映射的数据对象，第二个参数始终是要迭代地应用于输入对象的每个元素的函数。...但是，您需要确保在每次迭代中都返回一个具有一致列名的数据框。 map_df将自动绑定每次迭代的行。
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。...数据框其实是一种格式化表示的列表，所以也可以使用map迭代。 map函数默认返回列表。...注意：此时的跳过是指的不对跳过的列执行函数mean，直接将其内容返回。...iris %>% map_at(1:4, mean) # 只对前四列计算mean 对于map_if而言可以使用.else参数控制跳过的列的执行函数。...”的操作，如累加、累乘： reduce(1:100, `+`) #[1] 5050 reduce(1:5, `*`) #[1] 120 有些时候，reduce是很方便的，比如可以使用它计算数据框的最大值和最小值
在实际使用中，data.talbe::fread()的读取速度可以比原生的read.csv有3-10倍的提升速度。...其中最亮眼的是，R中的DataFrame和数据库之前可以以整个数据框插入的形式插入数据而不需要再拼接SQL语句。 以下是一个官方文档的示例： 三....(): 按列变量选择 filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合...(x, y): 所有 x 在 y 中匹配的部分 anti_join(x, y): 所有 x 在 y 中不匹配的部分 （3）集合操作 intersect(x, y): x 和 y 的交集（按行） union...如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。
tidyverse包，分享整洁数据的基础设计理念、语法和数据结构。...核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats，它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。...1 readr包：快速读写 1-1 readr包提供了几个新函数，能够更快的读取文件 readr包中的主要的函数有： read_csv，read_tsv，read_table，read_delim， write_csv...(.x, .f): 返回整数型向量 map_dfr(.x, .f): 返回数据框列表，再 bind_rows 按行合并为一个数据框 map_dfc(.x, .f): 返回数据框列表，再 bind_cols...按列合并为一个数据框 library(purrr) infos <- tibble( born=c(1990, 1992, 2000, 1985), family=c("张", "李",
mutate() 操作一个常规的数据框，它计算所有行的 x, y 和 z 的均值。...，因此如果你想要将其从数据框中移除，调用 ungroup() 即可。...，我们县创建一个行式数据框： rf % rowwise(id) 我们然后使用 mutate() 添加一个新的列，或者使用 summarise() 仅返回一个汇总列： rf %>% mutate...length(x) dplyr 就能算出 x中 元素的长度不是很好吗？...这不是你通常需要考虑的事情（它会工作），但知道什么时候出错是很有用的。 分组数据框（每个组恰好有一行）和行数据框（每个组总是有一行）之间有一个重要的区别。
今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。...本质上是 data.table 体格的泛型函数不支持类似基础包中的操作。 如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？...一般工作情况下，不同的数据子集都存在可以连接的列，所以无论上述哪种方法都可以胜任工作。...但特殊情况下，即类似我上述构造的数据集：数据子集不是所有但两两之间都存在共有的列，但按照一定的顺序确实能够将其合并。...如果 be_join 不为空，进行如下的循环： 如果存在，则将这个子集和 to_join 按共同列合并 如果不存在，使用循环位移一位，将当前 be_join 的第 2 个子集移动为 第 1 个。
虽然Seurat中存在执行此分析的函数，但这些分析的p值通常会被夸大，因为每个细胞都被视为样本。我们知道，样本中的单个细胞并不是彼此独立的，因为它们是从相同的动物/样本中分离出来的，来自相同的环境。...我们需要做以下几个步骤： 按细胞类型拆分数据 变换矩阵，使基因成为行名，样本成为列名 我们将按细胞类型划分数据；但是，并非所有样本都包含每种细胞类型的细胞。...，然后对每个数据框进行转换，这样行就是基因，列就是样本。...我们需要包括计数，元数据和设计公式以进行我们感兴趣的比较。在设计公式中，我们还应在元数据中包含我们想要回归其变化的任何其他列（例如批次，性别，年龄等）。...我们只需要比较感兴趣的内容，它作为 group_id 存储在我们的元数据数据框中。
逻辑运算是数学运算的重要组成部分，但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言，逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算：TRUE/FALSE....（2）在R中，所有非零值在逻辑运算中都会被当作为TRUE。...上表中逻辑“与”【&】和逻辑“或”【 | 】是对向量的逻辑运算（虽然单个标量也适用），但其返回的结果是逻辑向量，是对逻辑运算中的每一组元素进行逻辑运算后返回的结果。...因此，此处引入另外两个不常用但需要了解的逻辑运算符： x&&y：标量的逻辑“与”运算，判断逻辑x和y中只要包含一个"&"运算的TRUE行即返回TRUE标量 x||y ：标量的逻辑“或”运算，判断逻辑向量...all(x==0)) #对x数据库做列操作，判断每一列中的所有元素是否为0，，然后渠非"!"
purrr的设计目的并不是说要实现base R中无法实现的功能，只是base R中的这些底层函数使用起来太不方便而且容易出错，而purrr则用一种统一、安全的方式去重新打包了这些函数。...但是话说回来，在我最近写的包里面，我都尽量不使用purrr。 （purrr包的logo） ? “ 等等，你为什么不愿意在你最近写的这个包里面用purrr呢？...最近我不是在开发Bigrquiry这个包嘛（大猫：一个使用R从Google BigQuiry提取数据的API），我发现如果我用了purrr，那么我就很难避免不用dplyr，因为purrr严重依赖dplyr...这就意味着用户为了安装你得包不得不安装很多其他用不到的东西，这可不是一件好事。而且purrr上个版本出了一个bug，当然前几个月已经修复了。但总的来说，最简单的避免麻烦的办法还是不用purrr。...SO上有些对R与数据科学很感兴趣并且颇有钻研的人，我从这些人的帖子中收获很多。 采 访节选：如何看待其他语言？ “ 你因为自己在R中的成就而出名，那你平时还会用其他语言吗？ ” 是的。
purrr替代循环 1 purrr循环 引用知乎张敬信的说法： ❝用 R 写 「循环」 从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...*_df，返回数据库 *_dfr, 返回数据库行合并 *_dfc, 返回数据框列合并 5 匿名函数写法 一元的map，可以写为 .x，或者..1 二元的map2，可以写为.x,.y，或者..1,..2...第一种，是直接调用max函数，不是匿名函数，不需要~符号，默认是对列处理，如果对行处理，可以用pmap 第二种，是调用匿名函数，前面需要用~，参数用.x 第三种，是调用匿名函数，前面需要用~，参数用..1...1] -0.2338953 $x3 [1] -0.3660053 $x4 [1] 0.02137338 7 map的用法1：批量建模 这里使用我的R包learnasreml中的MET数据，进行测试...walk，类似map函数 walk2，类似map2函数 pwalk，类似pmap函数 上面的MET数据，我们可以将数据按照品种分组，批量的保存名为地点的数据csv中。
(清理数据，转为ggplot可用的格式) readr, for data import. (从文件中读取数据) purrr, for functional programming....生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式，不会被强制性改变,即字符串，不会莫名其妙的变成因子格式； 2. 查看数据时，不再会一行显示不下，多行显示得非常丑； 3....dplyr包 dplyr基本包含了我们整理数据的所有功能，堪比瑞士军刀，这里介绍以下函数： filter: filters out rows according to some conditions （...（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据 （这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...5. summarise & group_by group_by通常与summarise搭配使用，如果我们需要对不同species的数据计算均值，那么利用group_by指定需要分组的列，summarise
从文件中读取数据 purrr：(提供好用的编程函数 tibble：data.frame升级款 stringr：处理字符，查找、替换等 forcats：处理因子问题 ?...02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame...，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-...：unit() #unite(data, col, …, sep = “_”, remove = TRUE) #data：为数据框 #col：被组合的新列名称 #…：指定哪些列需要被组合 #sep：组合列之间的连接符
背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...但是并不是所有的 R 包都兼容这套语法。...，类似于 Excel 中的数据透视功能 pivot。...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。
原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...第二个参数是 .fns，它是应用到数据列上的一个函数或者是一个函数列表，它也可以是像 ~.x/2 这样 「purrr」 风格的公式语法。...但是 across() 的开发工作离不开以下三个最新发现： 你可以有一个数据框的列，它本身就是一个数据框。...这是由 base R 提供的，但它并没有很好的文档，我们花了一段时间才发现它是有用的，而不仅仅是理论上的好奇。 我们可以使用数据框让汇总函数返回多列。...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。 你如何转移已经存在的代码？
但还是按照inferno 中的内容，特此额外总结一下。 1-别用循环的方言教R做事 lsum <- sum(log(x)) 我们的所有操作，都可以对向量的每一个元素执行。...同样在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 我们举过如下例子：在计算总和、元素乘积或者每个向量元素的函数变换时， 应使用相应的函数，如sum, prod, sqrt, log等。...相当于把你的函数直接向量化。 从上可知，Vectorize函数的向量化效率比起apply 并没有较为明显提升，但原汁原味的向量化函数可是飞速了许多。...比如利用取子集对数据框批量操作，如果你是一个较大的数据框，可能就需要考虑其他专门处理大数据框的R包，亦或是改用循环的方法了。...28%29%20converts%20a%20scalar%20function%20to%20a,vectorize%20functions%20would%20be%20with%20the%20purrr
这一次的内容太多了，我讲了 2 小时都没讲完，后续再放视频吧。有一段还忘记录了。。。...涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书 《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》 《R 实战》 其他推荐见...slice, filter, sample_n, sample_frac, top_n, distinct 列筛选 select 排序 arrange 行列增加/更新 基本的数学和比较逻辑运算符 +...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、...正则表达式与字符串处理：base 与 stringr 列表处理与迭代计算：purrr 统计建模：stats 与 broom 绘图：graphics 与 ggplot2 函数编程：apply家族和purrr
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