包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。...TRUE返回data.table，FALSE返回data.frame 可见1.8GB的数据读入94秒，读入文件速度非常快 fwrite 对数据框数据进行处理后，需要保存到文件，我们就可以使用...正则表达式集； cols 要匹配的字符矢量； 例子在讲melt函数的时候已有 rbindlist 类似于data.frame的rbind，不过比rbind的速度更快，并且总是返回...和fastmatch包的fmatch相比，各有优缺点。fmatch第一次匹配较慢，第二次匹配快，chmatch匹配虽然没有fmatch第二次匹配快，但是首次匹配也有较快的速度。
data.table初级学习 概述 data.table对于大数据的数据整理较为便捷，很多的时候比data.frame效率更高，一般情况下结合管道符号进行计算 管道符 %in% 表示包含 %>% 表示向右传递...# 列名 names(iris) # 选取列 iris[ , Species] # 返回一组向量 iris[ , ....(Species)] #返回一个data.table iris[, c("Species"), with=FALSE] #返回一组数据框 # 保留多列 iris[, ....第二个c()对应新变量名 setnames(iris, c("Species","Petal.Width"), c("new_Species","new_Petal.Width")) # 子集的筛选与过滤...，总体来说，data.table比data.frame更加简洁，运行更加迅速。
包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...可见它是属于data.table和data.frame类，并且取列，维数，都可以采用data.frame的方法。...,TRUE返回data.table，FALSE返回data.frame 实例如下，1.8GB的数据读入94秒，可见读入文件速度非常快， fwrite fwrite(x, file = "", append...showProgress，在工作台显示进程，当用file==""时，自动忽略此参数 verbose，是否交互和报告时间 data.table数据框结构处理语法 data.table[ i , j ,...(x)] #和上面一样 DT[x=="a"] # 和上面一样,和使用on一样，都是使用二分查找法，所以它们速度比用data.frame的快。
▲表6-1 读取大文本文件的函数及其默认参数 大文件使用read.table函数读取到内存比较慢，幸运的是有解决方案。...读取大CSV文件和其他文本文件的两个主流的函数是read_delim和fread，前者在readr包中由Hadley Wickham实现，后者在data.table包中由Matt Dowle实现。...read_delim函数不仅仅读取速度比read.table函数快，而且不需要设置stringAsFactors参数为FALSE。...注意，数据读取为tbl_df对象，它是tbl的扩展，也是data.frame的扩展。tbl是data.frame的特殊类型，它在dplyr包中定义。每列的数据类型显示在列名的下面，这是个很好的功能。...该函数读取速度比read.table函数快，结果为data.table对象。data.table对象是data.frame的扩展，其是data.frame的优化。
counts与TPM矩阵: 读取counts.txt构建counts矩阵；样品的重命名和分组；counts与TPM转换；基因ID转换；初步过滤低表达基因与保存counts数据 从salmon输出文件中获取...counts与TPM矩阵: 用tximport包读取quant.sf构建counts与TPM矩阵；样品的重命名和分组；初步过滤低表达基因与保存counts数据 承接上节RNA-seq入门实战（二）：上游数据的比对计数...基因ID转换 若上游中采用的是UCSC的基因组和gtf注释文件，则表达矩阵行名就是我们常见的gene symbol基因名；若上游采用的是gencode或ensembl基因组和gtf注释文件，那么我们就需要将基因表达矩阵行名的...初步过滤低表达基因与保存counts数据 我们的数据中会有很多低表达甚至不表达的基因，在后续分析中可能会影响数据的分析判断，因此需要对低表达的基因进行筛除处理。筛选标准不唯一，依自己数据情况而定。...(row.names=colnames(counts), group_list=group_list) #### 初步过滤低表达基因 #### #筛选出至少在重复样本数量内的表达量
由于基因组数据过大，想进一步用R语言处理担心系统内存不够，因此想着将文件按染色体拆分，发现python，awk，R 语言都能够非常简单快捷的实现，那么速度是否有差距呢，因此在跑几个50G的大文件之前...，先用了244MB的数据对各个脚本进行测试，并且将其速度进行对比。...最后用R语言data.table包进行处理，data.table是data.frame的高级版，在速度上作了很大的改进，但是和awk和python相比，具有优势吗? 1 #!...总结 虽然都是逐行处理，但由上述结果猜测awk内部运行并没有python快，但awk书写一行代码搞定，书写速度快，至于python比data.table慢，猜测原因是R data.table用C语言写...，并且运用多线程写出，hash读取，传地址各种方式优化速度的结果。
——Hadley Wickham ” 小伙伴们肯定有这样的经历：在写论文的过程中，绝大部分的时间都用来清理数据，例如剔除异常值、表与表之间的匹配与连接、数据分类汇总等，而最后用来跑回归的时间可能就只有十几秒左右...首先大猫告诉大家：不要使用内置的data.frame，不要使用内置的data.frame，不要使用内置的data.frame！重要的事情说三遍！...因为内置的data.frame不仅语法很冗长，而且速度非常慢（有兴趣的小朋友请搜索“the copy on modify mechanisim of R）。...上的讨论，data.table在语法灵活性和performance上面更深一筹，dplyr则在易学性和SQL语句转换方面有独到之处。...大猫自己在比较两者之后，选择了data.table。
在参数配置方面是和原生的read.xxx()函数族是看齐的。...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。...ggvis最明显的区别就是在作图时直接支持%>%的管道操作，比如： ggplot2与ggvis的关系类似于plyr与dplyr的关系,都是一种演化过程。 六....DataFrame优化 1. data.table 众所周知，data.frame的几个缺点有： (1)大数据集打印缓慢 (2)内部搜索缓慢 (3)语法复杂 (4)缺乏内部的聚合操作 针对这几个问题，data.table...data.table完美兼容data.frame，这意味着之前对data.frame的操作我们可以完全保留，并且支持更多方便的数据操作方法。
会显得很繁琐，相比来说，让我多等1分钟的data.frame结构，我还是愿意等的。...R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table) 同时，data.table与data.frame数据呈现方面，还有有所不同的。...注意: data.table之后，一些常规的data.frame的操作就失效了，譬如： data[,-1]、data[,1]这样的操作就不是这么用的了。...在筛选列变量的数据，也可以与%in%集合运算联用（集合运算见博客：R语言︱集合运算）。...在data.table行操作跟data.frame很像，可以data[1,]就可以获得第一行的数据，同时也可以用，data[1]来获得行信息，这个是data.table特有的。
创建data.table与创建data.frame类似： dt = data.table(x = 1:3, y = rnorm(3), z = letters[1:3]) dt #> x...和data.frame，也就是说data.table继承了data.frame的一些行为，但增强了其他部分。..... #> $ released: chr "yes" "no" "yes" "yes" ... #> - attr(*, ".internal.selfref")= 与data.frame...可以自动将id值与质量分类连接起来。...然后在每个子集data.table的语义中计算j表达式。
class(mydata) [1] "data.table" "data.frame" ?...使用fread函数导入之后便会自动转化为data.table对象，这是data.table所特有的高性能数据对象，同时继承了data.frame传统数据框类，也意味着他能囊括很多数据框的方法和函数调用。...data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大，data.table的列索引摒弃了data.frame时代的向量化参数，而使用list参数进行列索引。...当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....本篇仅对data.table的基础常用函数做一个整理，如果想要学习期更为灵活高阶的用法，还请异步官方文档。 左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换
我工作当中，或者是公认的最常用的方法，无非就是下面几种： ① 数据过滤 ② 数据选择 ③ 数据排序 ④ 数据转换 ⑤ 数据分组 ⑥ 数据抽样 大家做数据分析，会发现90%的时间都在与这几个打交道...如果你的日常处理数据量非常大，有上亿行的数据处理需求，这个时候你完全可以放心大胆的使用data.table 这个包异常的高效，速度非常的快！！...data.table这个包的语法用起来稍微有点奇怪（哈哈~）， 但是速度亲妈快啊！！小伙伴们一定不能错过的绝世好包！ 铺垫了这么多，来来来，数据分析神器data.table走起来！！...DT<-data.table() DT[i,j,by] take DT,subset rows using i,then calculate j grouped by by 我们在横轴上过滤数据...使用i DT[3：5] #选取3到5行的数据 class(DT) [1] "data.table" "data.frame" DT[v1=="A"] #基于条件的选择 DT[v1 %in% c("A",
数据流编程对比 接着，我们将通过下面几个方面，对Python和R的数据流编程做出一个详细的对比。...对于数据传输与解析，我们首推的格式是csv，因为一方面，csv格式的读写解析都可以通过 Python 和 R 的原生函数完成，不需要再安装其他包。...数据传输与解析 Python R CSV(原生) csv read.csv CSV(优化) pandas.read_csv("nba_2013.csv") data.table::fread("nba_...下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： image.png 我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT...数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table来处理大数据，然后喂给spark和hadoop进行进一步的分布式处理
下面是学员的（ GEO数据挖掘 ）直播配套笔记 和生信技能树GEO转录组“GSE150392“分析类似，唯一区别就是在数据处理和ID转换这一环节略微有区别 1.数据下载 最方便的是xena。...proj = "DHA" 2.生存信息与临床信息 这里仅仅是查看一下，到生存信息部分再整理。...需要过滤一下那些在很多样本里表达量都为0或者表达量很低的基因。...过滤标准不唯一。...过滤之前基因数量： nrow(exp) 常用过滤标准1： 仅去除在所有样本里表达量都为零的基因 exp1 = exp[rowSums(exp)>0,] nrow(exp1) 常用过滤标准2(推荐)：
与个人开发的tm包相比，Quanteda由欧洲研究理事会（European Research Council）资助，一出生便含着金钥匙。...Quanteda从底层开始重新设计了文本处理过程，在语法与性能上得到了巨大提升。 ? ?...内部基于data.table与Matrix包 02 data.table是目前R中数据处理性能最快的包，比原生的data.frame要快几十甚至上百倍。...Quanteda在内部使用data.table进行大量文件的索引，同tm相比效率大大提升。...虽然这个中间件提升了tm包的灵活性，但同时也极大增大了系统开销，严重拖慢了运行速度。
最近有粉丝自告奋勇希望可以把他自己在简书等平台的生物信息学笔记分享在我们生信技能树公众号，在专业的舞台上跟大家切磋！...) #可多核读取文件 a1 <- fread('counts.txt', header = T, data.table = F)#载入counts，第一列设置为列名 ### counts矩阵的构建...Salmon的输出结果 Salmon的输出结果官方解释 我们一般使用tximport导入salmon的输出文件“quant.sf”（转录本的统计结果）和转录本id与gene symbol对应关系文件，...end-start - 简书 (jianshu.com)Htseq Count To Fpkm | KeepNotes blog (bioinfo-scrounger.com) 由于处理数据量很大，代码速度运行较慢...，因此在以下代码中还调用了parallel包进行多核运算处理 1.
M att Dowle 与 data.table “ Matt：“老子在给世界上最大的金融机构打工，你竟然说 BUG 修复要等6个月？！” S-PLUS 客服：“为什么你不试试 R 呢？”...在实战中，data.table 获得了 Kaggle 排名第一的 Gilberto 的青睐，他的原话很直接—— data.table is COOL!!!...在这段21分33秒的演讲中，Matt 回顾了自己在伦敦大投行的工作经历（雷曼兄弟以及所罗门兄弟）、自己与 R 的偶遇以及开发 data.table 的动机。...Matt：所以说 data.frame 就像是 SQL 里面的 datatable 一样咯？ Pat：Yes！ Matt：棒极了。...也是在那时，三年前的那个想法再次冒了出来：我能够让下面的代码在 R 中运行吗？ sum(DF[2:3, "B"]) （未完待续） 下 期预告 下期内容看大猫的论文进展速度 Orz…… ?
【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些？...唯一需要改进的地方就是速度太慢了，因为做相关性分析，要计算6万多次相关系数，居然要花了547秒，接近10分钟的时候才计算完毕，时间就是金钱，有没有办法提高R程序的运行效率呢？...为了单纯验证wCorr和cor.test的执行效率，我单独把两个函数拿出来只做计算用，因为这样不涉及data.frame操作所耗时间，可比性更强一点，代码如下，首先是R base里cor.test函数的运行结果...： 这是用wCorr的结果： 可以看到wCorr包的函数确实比cor.test快了那么20多秒，说明在计算相关系数方面，可能并不是整个函数耗时最多的部分。...100秒左右的速度，还是不尽如人意。
其他来源的转录组数据和TCGA的转录组数据的差别？整理输入数据的过程不同，差异分析无差别。数据下载方式不同，是否是count矩阵，行名需要是基因名，分组信息如何获取。...GEO数据库中GSE150392在GEO官网网页下载数据：表达数据 - counts.csv.gz文件（点击ftp）；临床信息表格：series matrix.txt.gz获取表达矩阵 方法一...save(clinical,file = f2)}load(f2)4.表达矩阵行名ID转换library(tinyarray)exp = trans_exp_new(exp)exp[1:4,1:4]5.基因过滤需要过滤一下那些在很多样本里表达量都为...过滤标准不唯一。...查看过滤之前基因数量：nrow(exp)常用过滤标准1：仅去除在所有样本里表达量都为零的基因exp1 = exp[rowSums(exp)>0,]nrow(exp1)常用过滤标准2(推荐)：仅保留在一半以上样本里表达的基因
生成测试数据 set.seed(123) df <- data.frame(replicate(10, sample(0:2000, 15 * 10^5, rep = TRUE)),...path_rdata) saveRDS(df, path_rds) 计算下各个文件的大小； RDS和RData占的空间最小，不到30M feather文件占的空间最大，185M CSV文件占了179M，与feather...load和readRDS没有表现出速度优势，但却需要对文件进行格式转。 fread函数读取csv的速度最快； readr::read_csv函数次之； 默认使用的read.csv速度最慢。...fread函数读取csv的速度最快； readr::read_csv函数次之； 默认使用的read.csv速度最慢。...5.3 5.6 10 ## readFeather 1.5 1.8 2.988021 3.4 3.6 4.1 10 测试结论 最常用的read.table在每个测试中都是表现最差的
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