dplyr 是 tidyverse 包的一部分,提供了许多操作数据框的工具,常用的有:
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
使用install.packages()函数来安装包,括号中写上要安装的包的包名。以安装ggplot2包为例:
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
右删失数据:在随访中,观察起始时间已知,但终点事件的发生时间未知,无法获取具体的生存时间,这种类型的生存时间称为右删失。右删失是实际研究中最常见的数据删失类型。进行生存分析需要标准的分析方法,常见于临床肿瘤学的试验报告论文中。
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。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
学习小组Day6——学习R包图片学习R包安装加载R包1.镜像的设置解决R包在国外,下载慢的问题1.初级模式:在Rstuidio程序中设置 Tools-Packages-Primary CRAN repositorry图片2.高级模式——修改Rstudio配置文件图片生信星球2.安装包可以从CRAN、Biocductor及Github下载安装,指令不同CRAN:install.packages("包")Biocductor:BiocManager::install("包")Github:devtools::i
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并,但它们有一些区别:
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
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。
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
install.packages()/BiocManager::install()
原博客简介:Predictive Hacks是与数据科学相关的在线资源中心。该博客是由一群数据科学家运营,专注于讲解在各种领域如何运用大数据技术(从机器学习和人工智能到业务领域)。
查询文献你懂的,我认为Pubmed首选。当oncotarget杂志不再被Pubmed检索的收获,多少博士内心发慌,多少专家内心悔恨自己掏出的稿费。当然,用好Pubmed不能仅限于利用网页界面去检索那么几个关键词,AND 或者 OR。今天我来给大家介绍一下Pubmed API是如何在R语言中运用自如的。
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
本文介绍了基于R语言的SparkR和基于Python的Spark-Python两个大数据平台的交互方式。主要内容包括:1.基于R语言的SparkR,支持R语言的所有统计函数和绘图功能;2.基于Python的Spark-Python,支持Python的多种数据处理和机器学习库;3.通过SparkR和Spark-Python交互,实现大数据的交互式分析。
输入代码install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)。
概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学。 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中,对于小数据集的简单分析来说,使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时,我们就需要转移到 Python 和 R 上。在确
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
话不多说,上网址: https://www.r-graph-gallery.com/ r-garp-gallery收入了大量利用R语言绘制的图形,这些图形包含了很多方面,通过这个网站,我们可以方便直观观察到R语言所能做的一些图形。
这个功能很简单也很常用,但是不加注意还是容易写错,比如只对每一行的前两个元素求和:
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。
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
这是《高效R语言编程》的学习笔记,前面的笔记在这里:https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员,我也是:),精通专业知识,理解R语言的标准数据结构,但是缺乏正规编程训练,你是这样的吗?
在R中,library函数的表现有点特殊,传给它的参数变量不是类似于常规R表达式的即时执行,而是像是被‘冻结’了一样。
教程:https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
是不是总觉得会开发 R 包的都是大佬呢?其实你也可以,今天我们就为你揭开 R 包开发的神秘面纱!开发本文介绍的这个 R 包仅仅一些一些 R 语言的基础!
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
今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 的绘制方法,主要内容如下:
在Linux或者Unix系统中,你可以使用nohup命令和&符号来在后台运行R脚本。这样即使你关闭了终端,你的R脚本也会继续运行。以下是一个例子,假设你的R脚本名为myscript.R:
参见:https://mp.weixin.qq.com/s/oxElKitqQjwtD8HkpKk_JQ
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
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