最近做项目遇到了一个实际数据清洗的问题,如何将连续数据按从大到小分成n类?刚开始我是打算用tidyverse包的,但是找不到合适的函数。只能通过较为笨拙的方法进行了。
当年学习Perl语言时,看小骆驼,上面有个CPAN的东西,说是上面有很多包,但我的技术仅仅入门,包是一次也没有用上。但是R语言不一样,没有R包寸步难行,虽然用R的base包可以把程序写得像bash一样冗长无味,但我还是习惯用tidyverse系列,习惯了,毕竟R包是另一种语言,tidyverse结构的一致性,让我张口就来,不用查说明文档了……
有同学问要怎么把自己的数据读入 R,由于 tidyverse 工具套件的简单高效,是我们数据处理的优先选择。因此这里介绍tidyverse里的两个包:readr、 readxl,一个读取文本文件,一个读取 Excel 文件,这两种文件是平时用得最多的。
R包的依赖处理非常奇怪,随着安装R包的数量变多,有较大概率会遇到R包依赖崩溃的情况。
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要,那时完全是零基础,学习过程是边抄别人的代码,边理解这些代码的含义,遇到了比较多的坑,包括软件安装,环境配置,R包安装,代码换了参数就报错等。这种纯实战虽然可以快速“上手”,但是没有基础很难提升,而且很难写出自己的代码。
1写在前面 本期介绍一下R语言基础部分,R包的安装。🧐 大家肯定都觉得很简单,但往往简单的东西会有不一样的解决方案。 来See~ See~ 吧!😘 2基础安装 我们最常使用的就是install.packages()函数,来安装CRAN上的R包。 我们可以选择将单个包作为变量传输进入,也可以通过向量的形式进行多个R包的安装。 2.1 安装单个R包 install.packages("tidyverse") install.packages("ggstatsplot") install.packages("gg
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包(例如gdata,xlsx,xlsReadWrite)相比,readxl没有外部依赖性,因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
之前有人在公众号留言问过用R语言如何实现t-SNE降维,今天的推文介绍一下R语言实现的代码,主要内容参考自链接 https://datavizpyr.com/how-to-make-tsne-plot-in-r/
绘制 2001 年的每幅图像以从Terraclimate 数据集中提取月降水量 (Pr)
在R语言中,安装R包是数据分析过程中不可或缺的一部分。当你需要执行特定的统计测试、可视化或其他任务时,你可能会发现相应的功能已经被封装在一个或多个R包中。然而,对于新手或需要一次性安装多个R包的用户来说,这个过程可能会有些繁琐。为了大规模安装所需要的R包,你可以使用几种不同的方法。以下是两种常见的方法:
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
没有明显的错误出现,但是却有跟rlang相关的字符,这多半是tidyverse版本的问题,此时重新安装tidyverse即可
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
这里是林小编的新模块 ~ 一直想系统学习一下 R 语言关于机器学习的应用,主要从算法和 R 包的角度出发,并把自己的学习笔记分享出来,希望大家可以批评指正,一起交流,主要参考书是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr[1]》,本书涉及两个非常重要的 R 包为 mlr 和 tidyverse,感兴趣的读者可以先行安装:
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习,因为R包之间的使用是相通的,掌握了一个,后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过,从这个入手,又能学习到新东西真不错。
前面几节学了基本作图和美学映射,虽然有现成的代码,但是对于初学者,可能还是会经常碰到一些报错,这些其实是正常的,即使很熟练了也一样会遇到报错,区别是能否快速找到并解决问题,下面列几个常见的报错类型。
在命令行运行下面的命令,如果是root帐号,请去除sudo,其他系统参考 > Install R
❝本节来介绍如何通过R来批量做相关性分析,将通过两个小例子来进行介绍,1个for循环与另一个tidyverse体系; 加载R包 library(tidyverse) library(magrittr) library(ggstatsplot) 案例一 导入数据 Bats <- read.csv(file = "Bats_data.csv", header = T, stringsAsFactors = F) Bats_subset <- select(Bats, Activity, Area.thin
在命令行运行下面的命令,如果是root帐号,请去除sudo,其他系统参考 > Install R[1]
部分人可能会因为镜像的问题失败,解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)
A variable is numerical (or quantitative) if it can take on a wide range of numerical values,visualization for distributions of continuous variables is a histogram.
上一期我们介绍了如何人工进行亚群注释,本期我们来介绍单细胞转录组数据的自动注释方法:SingleR。
今天的推文没有详细介绍代码,代码的介绍会以视频形式放到B站,欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 📷 image.png 首先是示例数据的格式 画热图的数据 📷 image.png 用来添加文本的数据 📷 image.png 如果还有其他文本需要添加,可以再准备一份数据 📷 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2) library(tidyverse) #install.packages("s
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API,提取和整理你需要的免费Web数据呢?本文一步步为你详尽展示操作流程。
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说,这显然不够优雅,因为我们有更好的办法。
R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上的各种生信分析R包,且包的使用是一通百通的。
学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
High speciation rate of niche specialists in hot springs
❝本节来介绍如何使用R语言来做数据统计分析,通过「rstati」包进行t-test,完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化 ❞ 安装并加载R包 package.list=c("tidyverse","rstatix","ggtext") for (package in package.list) { if (!require(package,character.only=T, quietly=T)) { install.packages(package) library(
在开发 UCSCXenaShiny 的基础上,我将其中支持的 UCSCXena TCGA/CCLE 单基因数据下载函数进行了整理,构建了一个单一的入口。这样即使用户无需加载 Shiny,也能够简单自在的下载 癌症单基因数据了。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
管道是一种强大的工具,可以清楚地表示由多个操作组成的一个操作序列。管道%>% 来自于magrittr 包。因为tidyverse 中的包会自动加载%>%,所以一般我们不需要自己加载这个包。
前几期我们确定了我们想要的cluster,接下来就需要进入标志物识别阶段,此步骤可以帮助我们验证某些类群的身份,推测未知类群的身份,即:细胞亚群注释。
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
tibble 是一种简单数据框,它对传统数据框的功能进行了一些修改,其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。
今天在VIP交流群中发现有观众老爷询问一张地图的画法,小编之前有整理过;今天就来介绍如何绘制此类地图,均使用公共数据,粘贴直接运行即可。
https://www.nature.com/articles/s41522-023-00395-3
有群友问如果文件比较大,读入 R 比较慢怎么办?我告诉他用 data.table 包的 fread 读取。
许多 R 包中含有数据集,可以通过data函数查看或加载这些数据集,通过?获得数据集的帮助文档。 基本数据集 基本包 datasets含有 100 多个数据集(R version 4.2.0),涉及医
安装 R 现在最新版的 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布),该发行版的名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??),事实上只要用 3.0
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云