原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
参考:https://www.twblogs.net/a/5c74cddcbd9eee339917b7b2https://towardsdatascience.com/exploring-the-gt-grammar-of-tables-package-in-r-7fff9d0b40cd
使用R读取txt文件直接使用read.table()方法进行读取即可,不需要加载额外的包。
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格?是的,我们正在尝试将数据表格(如tibbles、data.frame)和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子:
其中有一个环节是需要比较seurat分群以及singleR的分群,这样就可以合理的命名啦。
在Excel中,数据只有文本,数值,日期值,逻辑值和错误值五种类型。但是在VBA中,数据类型跟Excel不完全相同。根据数据的特点,VBA将数据分为布尔型(boolean),字节型(byte),整数型(integer),单精度浮点型(single),双精度浮点型(double),货币型(currency),小数型(decimal),字符串型(string),日期型(date),对象型等等
Garnett是一个从单细胞表达数据中实现自动细胞类型分类的软件包。Garnett的工作方式是获取单细胞数据和细胞类型定义(marker)文件,并训练一个基于回归的分类器。一旦被训练成一个针对某一组织/样本类型的一个分类器,它就可以应用于从相似组织中对未来的数据集进行分类。除了描述训练和分类功能,这个网站的另一个目标是成为一个存储以前训练出来的分类器仓库。
临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程。
前面用3篇推文详细介绍了三线表 & 基线资料表的绘制方法,分别介绍了CompareGroups、tableone和table1三个R包。点击以下链接直达:
以往的推文中我们没有对批次效应有个量化的概念,往往是画个PCA或者单细胞中做个UMAP、tSNE肉眼看看,上周组会我注意到师兄讲文献提到了这个(使用kBET检测批次效应)方法但没有解释,刚好我就自己学习学习,这周周更补全我们这个板块的空白
[ 导读 ]无论数据分析的目的是什么,将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。utils包是R语言的基础包之一。这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入,而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能,但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。
导读:无论数据分析的目的是什么,将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。
如果使用monocle(非monocle3)进行轨迹分析的话,由于这个包比较古老了,年久失修,所以monocle的函数则大概会报一个错误“Error: the condition has length > 1”。 本文会叙述一下修复此bug的过程。
10× Genomics单细胞免疫组库VDJ分析必知必会(https://www.jianshu.com/p/db4831091a5c) 免疫组库数据分析||immunarch教程:快速开始(https://www.jianshu.com/p/9d7711879bf5) 免疫组库数据分析||immunarch教程:克隆型分析(https://www.jianshu.com/p/287f890d7ef4) 免疫组库数据分析||immunarch教程:探索性数据分析(https://www.jianshu.com/p/dd4fcfb63627) 免疫组库数据分析||immunarch教程:载入10X数据(https://www.jianshu.com/p/7379d0a809a8) 免疫组库数据分析||immunarch教程:GeneUsage分析(https://www.jianshu.com/p/0dbdd6733b34) 免疫组库数据分析||immunarch教程:Diversity 分析(https://www.jianshu.com/p/8b846094c092) 免疫组库数据分析||immunarch教程:Clonotype tracking(https://www.jianshu.com/p/79ee2c5871a7) 免疫组库数据分析||immunarch教程:Clonotypes annotation(https://www.jianshu.com/p/effc2ad05f47) 免疫组库数据分析||immunarch教程:Kmer 与 Motif 分析(https://www.jianshu.com/p/f2b7d0153432)
Spread的公式计算引擎支持300多种内置函数,并支持通过内置函数和运算符来自定义公式。支持的函数包括日期、时间函数、工程计算函数、财务计算函数、逻辑函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数等。 公式计算引擎支持单元格的引用、表单的交叉引用、循环引用、函数嵌套等。 放置公式在单元格中 你可以添加一个公式到一个单元格或单元格区域内。 你还可以向一行或者一列中所有的单元格添加公式。该公式是一个具有说明公式字符串的公式,通常是包含一个函数,运算符和常数的集合体。 当把一个公式分配到行或列的时候,这个公式为每一个
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多,除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1,还介绍了绘制普通表格的gt,以及扩展包gtExtra。
定制模块行为 (1) Option Explicit ‘强制对模块内所有变量进行声明 Option Private Module ‘标记模块为私有,仅对同一工程中其它模块有用,在宏对话框中不显示 Option Compare Text ‘字符串不区分大小写 Option Base 1 ‘指定数组的第一个下标为1 (2) On Error Resume Next ‘忽略错误继续执行VBA代码,避免出现错误消息 (3) On Error GoTo ErrorHandler ‘当错误发生时跳转到过程中的某个位置 (4) On Error GoTo 0 ‘恢复正常的错误提示 (5) Application.DisplayAlerts=False ‘在程序执行过程中使出现的警告框不显示 (6) Application.ScreenUpdating=False ‘关闭屏幕刷新 Application.ScreenUpdating=True ‘打开屏幕刷新 (7) Application.Enable.CancelKey=xlDisabled ‘禁用Ctrl+Break中止宏运行的功能 工作簿 (8) Workbooks.Add() ‘创建一个新的工作簿 (9) Workbooks(“book1.xls”).Activate ‘激活名为book1的工作簿 (10) ThisWorkbook.Save ‘保存工作簿 (11) ThisWorkbook.close ‘关闭当前工作簿 (12) ActiveWorkbook.Sheets.Count ‘获取活动工作薄中工作表数 (13) ActiveWorkbook.name ‘返回活动工作薄的名称 (14) ThisWorkbook.Name ‘返回当前工作簿名称 ThisWorkbook.FullName ‘返回当前工作簿路径和名称 (15) ActiveWindow.EnableResize=False ‘禁止调整活动工作簿的大小 (16) Application.Window.Arrange xlArrangeStyleTiled ‘将工作簿以平铺方式排列 (17) ActiveWorkbook.WindowState=xlMaximized ‘将当前工作簿最大化 工作表 (18) ActiveSheet.UsedRange.Rows.Count ‘当前工作表中已使用的行数 (19) Rows.Count ‘获取工作表的行数(注:考虑向前兼容性) (20) Sheets(Sheet1).Name= “Sum” ‘将Sheet1命名为Sum (21) ThisWorkbook.Sheets.Add Before:=Worksheets(1) ‘添加一个新工作表在第一工作表前 (22) ActiveSheet.Move After:=ActiveWorkbook. _ Sheets(ActiveWorkbook.Sheets.Count) ‘将当前工作表移至工作表的最后 (23) Worksheets(Array(“sheet1”,”sheet2”)).Select ‘同时选择工作表1和工作表2 (24) Sheets(“sheet1”).Delete或 Sheets(1).Delete ‘删除工作表1 (25) ActiveWorkbook.Sheets(i).Name ‘获取工作表i的名称 (26) ActiveWindow.DisplayGridlines=Not ActiveWindow.DisplayGridlines ‘切换工作表中的网格线显示,这种方法也可以用在其它方面进行相互切换,即相当于开关按钮 (27) ActiveWindow.DisplayHeadings=Not ActiveWindow.DisplayHeadings ‘切换工作表中的行列边框显示 (28) ActiveSheet.UsedRange.FormatConditions.Delete ‘删除当前工作表中所有的条件格式 (29) Cells.Hyperlinks.Delete ‘取消当前工作表所有超链接 (30) ActiveSheet.PageSetup.Orientation=xlLandscape 或ActiveSheet.PageSetup.Orientation=2 ‘将页面设置更改为横向 (31) ActiveSheet.PageSetup.RightFooter=ActiveWorkbook.FullName ‘在页面设置的表尾中输入文件路径 ActiveSheet.PageSetup.Le
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
一般情况下我们需要分析的数据都是存储在文件中,那么利用 R 分析数据的第一步就是将输入读入 R 语言。如果分析的数据是记录在纸质载体上,还需要将数据手动录入,然后保存为一个文件。在 R 中分析文件一般是文件文件,通常是以逗号分隔的 csv 文件,如果数据本身包含逗号,就需要使用制表符 tab 分隔的文件。有些情况下还有需要处理其他统计软件生成的文件,例如 Excel 生成的 xlsx 格式文件等。R 可以很方便地读写多种格式文件。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
A. 事实上,我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果,因此分组数据在我们平常的工作中更加常见,也更加科学严谨,那么我们就来了解下分组数据的描述。
购买后微信发小编订单截图即邀请进新的会员交流群,小编的文档为按年售卖,只包含当年度的除系列课程外的文档,有需要往年文档的朋友也可下单购买,需要了解更多信息的朋友欢迎交流咨询。
Sub 手动导入表() selectfiles = Application.GetOpenFilename("," & ".", , "打开", , True) '选择文件 If TypeName(selectfiles) = "Boolean" Then '若未选择则结束程序运行 Exit Sub End If 关闭功能 For fi = 1 To UBound(selectfiles) Call 导入表(selectfiles(fi), 路径文件名(selectfiles(fi))) N
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法,y=f(x),当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y,预测因素可以是连续的、分类的或混合的。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表,之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
下面的代码将复制活动工作表,然后标记公式,使用阴影显示已复制哪些以及从何处复制。它从左到右、从上到下进行核查。
做生物信息分析,少不了的就是数据,比如转录组的数据,无论是下载的还是测序的,用R进行分析,就必须将这些数据读入,分析的结果,比如一些图,就少不了输出,因此,文件的读写在数据分析中是比较常用的。当然,R除了可以读入文件数据外,也提供了键盘和显示器的接口,比如可以用scan()和readline()函数通过键盘录入数据,可以通过print()函数将结果打印到显示器上,print()在之前的章节中都有用到。
临床数据一般是使用图表汇总Table1的方式进行展示,例如R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表 或者 gtsummary|巧合-绘制多种数据汇总表“神器” 。
查看每个样品(细胞)检测到的总分子数 (UMI count)或总reads数 (reads count),拥有很少的reads或分子数的样品可能是细胞破损或捕获失败,应该移除。
在此教程中,我们演示了在 Seurat 对象、SingleCellExperiment对象和anndata对象之间转换的方法。
分段式作文:5个常规治疗病人和5个化疗病人得到的单细胞数据,先初步分成上皮、基质和免疫,然后每一类继续细分,分别探讨
今天给大家介绍一个GWAS分析过程中的一个重要的环节eQTL(表达数量性状位点)分析。eQTL指的是染色体上一些能特定调控mRNA和蛋白质表达水平的区域,其mRNA/蛋白质的表达水平量与数量性状成比例关系,通俗点讲就是把基因表达作为一种性状,研究遗传突变与基因表达的相关性。
CXCL9:SPP1 macrophage polarity identifies a network of cellular programs that control human cancers.
Python 读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。
有了基因集文件除了做scRNA分析|单细胞GSVA + limma差异分析-celltype分组?样本分组?GSVA分析,还可以计算每个细胞的目标基因集评分 。
生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计,汇总,然后结果复制到excel表中,耗时耗力且易错!
单细胞的多组对照设计(例如正常组与给药组)可以为细胞类型水平比较提供以往Bulk RNA-seq分析所不能达到的精度。对此一般有两种进阶分析思路:
这里推荐我写的R包learnasreml中的check_pedigree函数,简单好用,结果友好。能够检查:
英文标题: A Single-Cell Immune Atlas of Triple Negative Breast Cancer Reveals Novel Immune Cell Subsets
说简单点,VBA 是运行在 Microsoft Office 软件之上,可以用来编写非软件自带的功能的编程语言。Office 软件提供丰富的功能接口,VBA 可以调用它们,实现自定义的需求。基本上,能用鼠标和键盘能做的事情,VBA 也能做。
在数字化时代,顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批,还是电商平台的用户信用管理,都需要对顾客的信用状况进行准确评估(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
引用自微信公众号生信星球 小白 (1)R的赋值符号不是等号,而是<- (2)在Console 控制台输入命令,相当于Linux的命令行 #左侧控制台 (3)R的代码都是带括号的,括号必须是英文的。 (
R语言系列四的第二个部分是对多组连续性数据的处理,分组往往是三组或者三组以上,当然两组数据也可以利用方差分析,但是两组数据还是建议使用t检验。同样多组数据的比较也分为参数法和非参数法,包括这个部分介绍的重点参数法方差分析,以及非参数方法kruskal—Wallis检验。
前面在scRNA分析|多样本merge 和 harmony去批次提到单细胞的数据形式有很多种。如果提供的是标准的10X的三个文件就可以直接read10X读取,那如果只有矩阵文件如何进行下游分析呢?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云