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函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
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。
在单细胞分析中,我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数,循环读取多个数据集
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。
终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些:
使用关键字function,并在其后跟随函数参数列表和函数主体。其基本形式如下: function(param1, ...., paramN) expr
在我之前转载的文章《apply,lapply,sapply用法探索》中已经对R中apply家族函数进行了比较详细地说明,这篇文章基于我在data campus中对lapply、sapply、vapply几个函数的学习,以更为简单的实例来了解这几个以列表对输入的迭代函数。
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。
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。
摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR)。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包,对大规模数据集进行分析和处理。本文将回顾SparkR项目的背景,对其当前的特性作总体的概览,阐述其架构和若干技术关键点,最后进行展望和总结。
摘要:R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境,有调查显示,R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL,但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR)。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计
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。
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。
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
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。
参考:https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/81707053https://www.jianshu.com/p/3882ea7b9cc9
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。
R中的一切皆对象,R表达式也是R对象。这意味着我们可以从语法上解析R表达式,或者部分地执行R表达式,来观察R是如何解释它们的。这对于了解R的工作机制或者调试R代码十分有用。
本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得,希望大家能够继续支持村长!!
RCurl工具包的作者是由Duncan Temple Lang现任加州大学 U.C. Davis分校副教授。他曾致力于借助统计整合进行信息技术的探索。使用者通过RCurl可以轻易访问网页,进行相关数据的抓取以及下载,为数据分析提供原始素材。近年RCurl在数据分析业界中使用也越来越流行。
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?
这个函数的使用格式为:apply(X,MARGIN, FUN, ...)。它应用的数据类型是数组或矩阵,返回值类型由FUN函数结果的长度确定。
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
上周的公众号处理了不同时间序列的数据集,但因为是内置的数据集,很多分析流程都已经被pipeline函数包装了,那如果是自己的时间序列数据集该怎么分析呢?
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
MARGIN表示矩阵的行与列,MARGIN=1表示矩阵行,MARGIN=2表示矩阵列。
在R中做数据处理时,数据导入导出是常见操作,对于导入而言,如果源数据保存在多个文件中,那么导入后首先就需要进行合并操作。
接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了。而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
这部分内容摘自百度百科。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件(其中包含M个指定种类的物件)中抽出n个物件,成功抽出该指定种类的物件的次数(不放回)。超几何分布中的参数是N,n,M,上述超几何分布记作X~H(N,n,M)
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。
在上一期中,还记得我们留下的那个彩蛋吗?我们在对多列标准进行筛选时,在之前我们还进行了一步非常重要的提取,也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段,而后生成一系列变量,这些变量的观测值只可能存在三种情况:醛固酮、继发性醛固酮或者NA。
Hello亲爱的小伙伴们,上期已经讲到如何对单一事件日计算超额收益,本期将会教大家如何针对多个股票多个事件日计算超额收益,Let's go!
记得刚开始学编程的时候,总有同学问我怎么学写循环,在一些人心中,入门和初级的R语言使用者的界限似乎就是能否熟练写循环或者函数,所以今天这个教程就是写的专门针对如何开始写循环。
在R中更易于处理的数据形式是data.frame,list并不是太好处理,常用操作就是对它进行循环迭代。
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:
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.
R语言中,<- 与 = 这两个赋值运算符最主要的区别在于两者的作用域不同。大家可以从下面的例子感受一下。
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
在对同一路径下多个文件做相同处理时,可以循环读取文件夹中的文件,批量读取,处理和写入文件,会大大提高工作效率,在R语言中,处理方法如下所示。
之前我们已经说过一些拼图的知识了:[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] [[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] [[119-R可视化37-利用循环实现ggplot批量作图并拼图]]
这里我们主要介绍ChIPseeker包用于ChIP-seq数据的注释与可视化,主要分为以下几个部分。
使用方法非常简单, 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量,然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字,比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。
R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的,这些函数大部分是R基础包的一部分,并且它们将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合:https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078
#lapply函数 #可以循环处理列表中的每一个元素 #lapply(参数):lapply(列表,函数/函数名,其他参数) #总是返回一个列表 #sapply:简化结果 #结果列表元素长度均为1,返
其实简单的R 拼图,我喜欢patchwork 的加减乘除。但这种4x4 布局的图片,对象又多,一个个创建不现实;代码写起来,也非常不优雅。
难道是我的操作出了问题?难道是我用的R 包版本不对,函数不同?难道是随机数的问题?
Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势,然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包:隐式并行:OpenBLAS,Intel MKL,NVIDIA cuBLAS等;显性并行:parallel(主打lapply应用)、foreach(主打for循环)、SupR、还有利用GPU的办法(gpuR)。所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序;隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然,在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。今天就给大家介绍下这个基础并行包的具体应用。
今天可算把key搞好了,不得不说🏥里手握生杀大权的人,都在自己的能力范围内尽可能的难为你。😂
旭日图是饼图的一种扩展,每一层都展示一组分类的比例。sunburstR可绘制交互式旭日图
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云