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。
R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法。
关键词:正态性检验;方差齐性;非参数检验;秩和检验;多重比较;带显著性字母柱状图或箱线图
apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,先简单介绍apply和tapply函数。
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
1写在前面 写毕业课题统计时编写的一段代码,大量数据很快就可以统计出结果并作用,方便的很。统计使用的是r基础stat包,绘图使用的ggplot2包。都是很常见的,网上教程也很多。 2示例数据 示例为利用excel随机生成的一列数字 📷 y <- read.table("clipboard", header = F) 该法是直接访问的剪贴板,可以用read.xlsx,read.table,read.csv等函数读取已经整理好的数据。分组信息也可读入。 3输入分组信息 a1 <- factor(c(rep(c
数据透视表excel中有这个分析数据的功能,在R语言中同样可以实现。对一个表格分组计算相应的特征,比如不同国家所有城市的人口总数等。R提供了apply系列函数,包括apply,lapply,sapply,tapply,vapply等,可以对二维数据进行计算,并且可以分组进行统计,类似于Excel中的数据透视表功能。
#对向量的子集进行操作 #tapply(参数):tapply(向量,因子/因子列表,函数/函数名) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > f <- gl(3,5) > f [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 Levels: 1 2 3 > tapply(x,f,mean) 1 2 3 -0.5004154 0.4044779 0.9769996 > tapply
apply的输入为data.frame或matrix,输出为 vector, list or array。
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:
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。
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。
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
本文介绍了五种常用的统计分析方法,包括分组分析、分布分析、交叉分析和结构分析,以及相关分析。这些方法可以用于研究数据的不同方面,以了解数据的构成、分布特征和变量间的关系。
MARGIN表示矩阵的行与列,MARGIN=1表示矩阵行,MARGIN=2表示矩阵列。
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。
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。
R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能,今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。 R语言: transform mutate aggregate grouy_by+summar
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。
有一段时间没来写博了,一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作,那么我们的评分卡上线后,如何对评分卡的效果进行有效监测,监测哪些指标,监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新?这是我们
在本文中我们对在Google趋势上的关键字“ Chocolate ”序列进行预测。序列如下
apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X, MARGIN, FUN, ...) X 阵列,包括矩阵 MARGIN 1表示矩阵行,2表示
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。
我们在上一节讨论了scalaz Future,我们说它是一个不完善的类型,最起码没有完整的异常处理机制,只能用在构建类库之类的内部环境。如果scalaz在Future类定义中增加异常处理工具的
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
在分析之前,先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
在墙内搞生物信息学偶尔会遇到一些莫名其妙的问题,比如突然间有天就没办法使用下面这个函数:
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
paste函数可以将多个字符型向量连接成一个向量,默认向量的值是用空格分隔的,我们可以通过sep参数指定分隔符号,而collapse参数可以用来指定这些值之间的连接符号。
一、基本 1.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型names:对象的名字属
在之前R语言基础教程——第3章:数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算,在这里介绍一下>,<运算。
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的, 对应元素分别为同一人的身高和性别, tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
数据框的本质是一个由向量构成的列表,由于列长度相同,所以可以当做矩阵进行访问和操作。比如选择满足特定条件的行,使用[]符号,第一个参数提供一个逻辑向量,第二个参数留空。
很多数据集本身非常复杂,按照标准的建模流程难以进行合适的处理,因此,需要构建特别的模型,线性模型提供了一个灵活的模型框架,在此框架内,我们得以对上述大部分复杂数据集拟合模型。
基本数据结构: numeric数值,character字符,logical逻辑,complex复数 基本数据对象: vector向量,matrix矩阵,factor因子,list列表,data frame数据框,function函数
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
#apply #get answer grouped by col/row d = matrix(1:30,5,6) apply(d,1,mean) #row apply(d,2,mean) #col M <- array( seq(32), dim = c(4,4,2)) apply(M, 1, sum) #row apply(M, c(1,2), sum) #row % col colMeans,rowMeans,colSums,rowSums #lapply #list to list x <-
正态分布又叫高斯分布,很多统计学的理论都是假设所用的数据符合正态分布。所以在研究数据时,首先要看数据是否符合正态分布。
上篇提到,按当前对web-service功能需要,我们需要完成数据转换marshalling,服务接口routing这两部分的调研和示范。上篇已经完成了对序列化marshalling的讨论,这篇就介绍一下routing了。akka-http提供了一套功能强大,使用又很方便的Routing DSL。Route是个类型:
数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的。一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1、每一个观测变量构成一列 2、每一个观测对象构成一行 3、每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法.
在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中,我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础,今天我介绍一下R语言中基础的程序结构,来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外,如果你有大批量数据处理、可视化任务,需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
对一个数据框 d,用 summary(d) 可以获得每个连续型变量的基本统计量,和每个离散取值变量的频率。以及分类变量的各种类型的统计结果。如:
一个小任务,证明在某个文献看到的这句话:The median length of human transcripts is 2186 nt, with the longest transcripts having sizes of up to 101,206 nt. (These numbers are based on UCSC hg19 annotation.) 我希望大家可以基于gencode的v32也测试看看,如果不行,再去找hg19的。意思是希望大家明白,可观规律是很难因为数据库版本更新而改变
很多多年多点,或者一年多点的数据,要计算遗传力,关于数据如何整理,关于模型如何定义,遗传力公式如何写,如何考虑地点、年份、重复的个数,这些问题难倒了很多想要作此分析的小伙伴。这里,根据一个我之前上传到B站的视频,把里面的数据和代码进行演示如何计算相关的参数。另外,视频中也有一些错误或者不足的地方,我做了说明,后面我用红色字体标识了一下。
之前写过一篇博客, 介绍领导安利我哔哩哔哩的故事, 介绍到我将我从YouTube上收集的关于混合线性模型, 关于GWAS, 关于GS, 关于农业数据分析相关的视频, 上传到了哔哩哔哩上面. 今天我们看一下介绍多年多点遗传力及BLUP值计算的视频内容. 阅读原文可以查看视频, 这里我用文字和代码进行重演.
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
引子: 我们常常会遇到这样的问题,数据量很大,并不需要依顺序来依次处理。合理分块处理,并最终整合起来是一个不错的选择。这也就是所谓的Split-Apply-Combine Strategy策略。这在速度上会有比做一个loop有优势,因为它可以并行处理数据。 什么时候我们需要使用到化整为零的策略呢?有以下三种情况: 数据需要分组处理 数据需要按照每行或者每列来处理 数据需要分级处理,和分组很类似,但是分级时需要考虑分级之间的关系。 化整为零策略有点类似于由Google推广的map-reduce策略。当然ma
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