我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下，因为这里ctrl，trt1和trt2中的样本刚好都是10个，所以这里结果看上去还像是一个数据框...stack函数的时候，也可以对组进行操作，比如筛选和过滤 stacked_df1 = stack(unstacked_df, select = -ctrl) stacked_df1 这段代码就在stack
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...移除包含箭头 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...is.expression is.finite is.function is.infinite is.integer is.language is.list is.logical is.matrix is.na...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：
关于FindFunc FindFunc是一款功能强大的IDA Pro插件，可以帮助广大研究人员轻松查找包含了特定程序集、代码字节模式、特定命名、字符串或符合其他各种约束条件的代码函数。...简而言之，FindFunc的主要目的就是在二进制文件中寻找已知函数。 使用规则过滤 FindFunc的主要功能是让用户指定IDA Pro中的代码函数必须满足的一组“规则”或约束。...FindFunc随后将查找并列出满足所有规则的所有函数。...FindFunc会以智能化的形式对规则进行计划和排序，功能概述如下： 1、目前有六条规则可用； 2、代码匹配考虑寻址大小前缀和操作数大小前缀； 3、函数识别模块； 4、性能规则的智能调度； 5、以简单ASCII...文件拷贝到IDA Pro的插件目录中即可。
导语： 今天开始新的R教程：R语言数据分析与挖掘，本教程是在掌握R基础语法和基本绘图的情况下学习，没有R基础的可先在网上找相关教程进行学习。...在生信分析中，往往会处理很多数据，比如转录组的数据，在处理数据的过程中，样本往往会包含缺失值。我们有必要对缺失值进行处理，这样不但可以降低预测分析的数据偏差，而且还可以构建有效的模型。...1.缺失值判断 在R中，缺失值通常以"NA"表示，判断数据是否存在缺失值，通常使用函数is.na()，该函数是判断缺失值的最基本函数，可用于判断不同的数据对象，比如向量，列表和数据框。...is.na()判断数据集中是否存在缺失值，sum()函数将缺失值个数求和，可以看到有33个缺失值。complete.cases()函数也可以判断数据集的缺失值。与is.na()不同。...当aggr()中的plot参数设置为TRUE（此处默认）时，相当于在该函数内嵌套了一个绘图函数plot()。因此可以使用函数plot()中的参数。
索引数据框中的某一列 df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做？...Wrong # 注意是双方括号 df[[needed_column]] ## [1] 1 2 3 4 5 ggplot2绘图中指定所需的列信息 ggplot绘图时，可以直接提供列名字（如下面的A和B...分别指定为x轴和y轴）指定绘图属性，但如果列名字是一个R对象呢？...这一情况常发生于自定义函数时。 library(ggplot2) ggplot(data=df, aes(x=A, y=B)) + geom_point() 如下：就需要使用sym和!!...兜兜转转，2步转换把想传的值传进去了。 # 注意sym和!!
包，该软件包中的飞机航班数据将用于本文中dplyr包相关函数的演示。...2.2 列名重命名 为了让列名简单易懂，可以使用rename函数，进行列名重命名。...is.na(dep_delay),!is.na(arr_delay)) myFlights 由图可知，我们首先采用is.na()函数找出缺失值，再采用逻辑运算符“！...3.2 应用函数及组合结果 我们使用dplyr包中的summarize()函数，进行数据统计指标的获取及组合。计算出不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间。...通过管道的连接方式，让数据或表达式的传递更高效，使用向右操作符%>%，可以直接把数据传递给下一个函数调用或表达式。
一 summarize汇总 汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用 1.1 summarise完成指定变量的汇总 统计均值，标准差，最小值，个数和逻辑值...is.na(x)) ：返回非缺失值的梳理； n_distinct(x)：返回 唯一值的数量。...50 #2 versicolor 50 #3 virginica 50 2.3 逻辑值的计数和比例 当与数值型函数一同使用时， TRUE 会转换为 1， FALSE 会转换为...这使得 sum() 和 mean() 非常适用于逻辑值：sum(x) 可以找出 x 中 TRUE 的数量， mean(x) 则可以找出比例 . iris %>% group_by(Species.../ 书籍：《R数据科学》
之前介绍过一个非常好用的缺失值插补R包：R语言缺失值插补之simputation包，支持管道符，使用起来非常简单且优雅，而且支持的方法的也非常多。...(df1)) ## ## FALSE ## 40 中位数插补： # 用每一列的中位数插补 df2 <- sapply(df, function(x){ x[is.na(x)] median...，如果同时有多列都有缺失值，也要配合其他函数完成。...R包，除此之外，做机器学习的专用包caret/mlr3/tidymodels等，也包含很多缺失值处理的方法，还有tidyverse也有缺失值处理的函数，大家可以自行探索。...此外，缺失值插补在cran的task view里面有一个专题：Missing Data，大家感兴趣的可以自己查看，里面有R语言所有和缺失值插补有关的R包介绍！
包含了sample、Disease信息。矩阵拿到，开始单样本共定位分析，这里就不过多介绍了，无论是课程还是文章都写了很多了，大部分也都拿到盗版的资料了。...参考文章在10X空间转录组数据分析之细胞的空间依赖性每个空间样本分析完，都会拿到如下的结果，大家每个样本放在一个文件夹下面，每种细胞类型与其他细胞类型的空间共定位分数。...接下来多样本合并,其实就是合并共定位分数矩阵,大家分析因为命名的不同，所以内部脚本的变量和列名有差异，但是抓住一点，每个样本都分析到了一种细胞类型和其他所有细胞类型的共定位分数，我们的目的是将每个样本的共定位分数...is.na(ratio))Comparative_Importance_plot R2_data %>% group_by(target) %>% summarize(med_value = median(value)) %>% arrange(-med_value)
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...（变数、变量、变项）协变量（covariate）：在实验的设计中，协变量是一个独立变量(解释变量)，不为实验者所操纵，但仍影响响应。...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to Linear Mixed Effects
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...在R语言中通过程序包mice中的函数mice()可以实现该方法，它随机模拟多个完整数据集并存入imp，再对imp进行线性回归，最后用pool函数对回归结果进行汇总。...merge() 在R中合并两个数据集可以通过专门的函数merge()来实现。...在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称
原始代码来自：【孟德尔随机化和共定位】文献分享：青光眼的致病基因和细胞类型 https://github.com/segrelabgenomics/ TwoSampleMR_pipeline 对应的实施过程在补充材料里...file_extension = ".v8.sqtl_signifpairs.txt.gz" gwas <- fread(gwas_file,data.table = F) view(head(gwas)) 以上的参数可以根据自己感兴趣的基因及所在的组织来变化...~ ⬇更改列名，规整数据 setnames(gwas, old=c("beta", "p_value","variant_id"), new=c("Effect", "pval","SNP")) gwas...sig_pair_qtls_filtered.csv"))) save(gene_unclumped,file = "gene_unclumped.Rdata") load("gene_unclumped.Rdata") # Clump at r2...= 0.1 (到这儿了0312) gene_iv <- clump_data( gene_unclumped, clump_r2 = 0.1, pop = "EUR") 读取结局数据 gwas_outcome
缺失值处理 在实际的数据分析中，缺失数据是常常遇到的。缺失值（missing values）通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。 例如，年龄的缺失可能是由于某人没有提供他（她）的年龄。...识别缺失值 在 R 中，缺失值用 NA 表示，是“Not Available”的缩写。函数 is.na( ) 可以用于识别缺失值，其返回结果是逻辑值 TRUE 或 FALSE。...table(is.na(height)) # FALSE TRUE # 3 1 需要注意的是，任何包含 NA 的计算结果都是 NA。...函数 summary( ) 在计算向量的统计量时会自动忽略缺失值，它会给出向量中缺失值的个数。例如： summary(height) # Min. 1st Qu....R 中有多个可以实现缺失值多重插补的包，如 Amelia 包、mice 包和 mi 包等。其中 mice 包使用链式方程的多变量补全法，被广泛运用于数据清洗过程中。
标签：Python与Excel协同，pandas 本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。 SUMIF可能是Excel中最常用的函数之一。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...注意，这两个条件周围的括号是必不可少的。 图6 与只传递1个条件Borough==‘Manhattan’的SUMIF示例类似，在SUMIFS中，传递多个条件（根据需要）。在这个示例中，只需要两个。...使用groupby()方法 如果对所有的Borough和LocationType组合感兴趣，仍将使用groupby()方法，而不是循环遍历所有可能的组合。只需将列名列表传递给groupby函数。...(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 mode()——将提供MODEIF(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 小结 Python和pandas是多才多艺的。
library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数 abs，sqrt：绝对值，平方根...#预设的时间有重复的时间点时 zoo会报错 xts按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部； #行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替 cbind() rbind...(x,na.rm=TRUE) x[is.na(x)] = median(x,na.rm=TRUE) na.approx(x) #对缺失值进行线性插值 na.spline(x) #对缺失值进行样条插值 na.locf...（the mean and the intercept are the same only when there is no AR term，均值和截距是相同的，只有在没有AR项的时候） 如果想得到截距...(x) #返回x的 arma.choose(x,ari=3,mai=3) #选择合适的AR和MA，基于包tseries的arma函数 #########################附属自编函数 #…
Bagging会对您的训练集中的行进行随机抽样。使用样本函数很容易在R中进行模拟。假设我们想在10行的训练集上进行装袋。...平均而言，大约37％的行将被排除在自举样本之外。通过这些重复和省略的行，每个使用装袋生长的决策树将略有不同。 第二个随机来源超越了这个限制。...随机森林不是查看整个可用变量池，而是仅采用它们的一部分，通常是可用数量的平方根。在我们的例子中，我们有10个变量，因此使用三个变量的子集是合理的。...R的随机森林算法对我们的决策树没有一些限制。我们必须清理数据集中的缺失值。rpart它有一个很大的优点，它可以在遇到一个NA值时使用替代变量。在我们的数据集中，缺少很多年龄值。...我们的数据框现已被清理。现在进入第二个限制：R中的随机森林只能消化多达32个等级的因子。我们的FamilyID变量几乎翻了一倍。
1安装包 问题： 如何安装R包？ 方法： 使用install.packages()函数来安装包，括号中写上要安装的包的包名。...data <- read.csv("datafile.csv", head = FALSE) 想要手动为列名赋值，需要用到names()函数，括号中需写上文件的名称。...方法： readxl包中的read_excel()函数可以读取.xls和.xlsx等Excel文件。...) 6管道操作符%>% 问题： 如何以一种易读的方式调用一个函数并将其结果传递给另一个函数？...dplyr包中的filter()函数， #仅仅保留Expt为1的那些行，之后该结果传递给summary()函数计算统计结果 morley %>% filter(Expt ==1) %>% summary
先上一段让大家比较蒙圈的代码，接下来再慢慢讲解 console.log(foo); var foo = 1; console.log(foo); function foo () { } 其实，在浏览器解析...js代码的过程中，会有一个预编译的过程，遇到function 函数定义的部分，会先将该部分的代码提前，所以我们在第一个console.log(foo)中，会打印出function foo(){}，第二个和第三个...foo被变为1，所以会打出来1 我们如果将var变成let，大家应该能想到会报错，ES6规定let定义的变量不需要重复定义，但是聪明的你知道是哪里报的错吗 ?...真是岂有此理，竟然还有比第1行还早执行的代码吗？这里其实是预编译的结果，好神奇，对不对
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