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
一般来说,c() 是创建向量的语法,但R 也提供了一些例外:可不要因为它们养成坏习惯了哦。
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
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。
最近重复新翻阅R语言领域唯一一本关于网络数据采集的参考书——《基于R语言的自动数据收集》,开篇就是一个数据爬取的案例。 尽管之前已经粗略的看过一遍,但是仍感书中诸多细节不甚理解,还有平时过于眼高手低,第一遍看的时候只是动眼却不动手,案例几乎很少做过,准备刷第二遍,案例也打算仔仔细细的过一遍,做的时候才发现作者书中代码有些部分已经无法运行,还是需要自己去一点儿一点儿倒腾。 library("XML") library("stringr") library("RCurl") library("dplyr") l
Hello亲耐的小伙伴们!新一期的大猫课堂又和大家见面了。针对前几期课程,不少童鞋向大猫提出了一些非常好的建议,例如:把需要用到的包明确写出来,中间过程不要省略,增加一些基础知识的讲解等。大猫在这里由衷感谢所有提出建议的小伙伴们,同时向上几期的不尽人意之处表示歉意,我会继续努力哒!
本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重(查看文末了解数据获取方式),以及他们母亲的其他协变量
本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重(查看文末了解数据获取方式),以及他们母亲的其他协变量(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本研究的目的是测量吸烟对新生儿体重的影响。研究人员需要通过控制其他协变量(例如母亲的体重和身高)来隔离其影响。这可以通过使用多元回归模型来完成,例如,通过考虑权重 Y_i 可以建模为
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法,y=f(x),当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y,预测因素可以是连续的、分类的或混合的。
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。
今天在处理 UCSCXenaShiny 的 R 包 check 时发现报出 Note: found 162 marked UTF-8 strings 这种字符串编码问题(具体 action 报告[1])。
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:
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。
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。
前三章中列出的大多数示例代码都很短,并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来,构成真正的程序。大部分程序是由条件语句和循环语句控制,R 语言中的条件语句(if-else)和 C 语言中类似此处就不再介绍,循环语句包括 for 和 while 控制块。循环是社交网络分析的主旋律,比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时,并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后,你的程序将会优雅而自然。
#apply #get answer grouped by col/row d = matrix(1:30,5,6) apply(d,1,mean) #row apply(d,2,mean) #col M <- array( seq(32), dim = c(4,4,2)) apply(M, 1, sum) #row apply(M, c(1,2), sum) #row % col colMeans,rowMeans,colSums,rowSums #lapply #list to list x <-
mpg hp wt
apply的输入为data.frame或matrix,输出为 vector, list or array。
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。😂
经历了前面两个小挑战,你应该对R有点理解了。我们继续推进,今天的问题有点点复杂,复杂的不是R,而是一个数学概念:质数和质因子。任何一个合数都可以被几个质数所分解,这个性质很重要,我们将用它来解决Project Euler的第三个问题。还是和之前一样的,你需要自己在R控制台中敲打下面这些命令,根据结果自行揣摩其用处。 # 预备练习,学习for循环、建立自定义函数和其它一些函数 for (n in 1:10) { print(sqrt(n)) } x <- c(‘hello’,'world’
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。
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。
虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。
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。
之前学习了Base Data质控过程,下面继续,最近一直没有开启博客写作,十月将过,加紧补点。
经常会遇到下载的基因表达数据,是分散在多个数据文件中,而我们为了得到基因表达矩阵,则必须要做的一步就是通过R语言合并这些表达文件。所以这里我们做一下几种不同的方法的对比:
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。
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。
目前不同平台的安装包已经可以通过CRAN下载了,国内推荐清华大学镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/
数据透视表excel中有这个分析数据的功能,在R语言中同样可以实现。对一个表格分组计算相应的特征,比如不同国家所有城市的人口总数等。R提供了apply系列函数,包括apply,lapply,sapply,tapply,vapply等,可以对二维数据进行计算,并且可以分组进行统计,类似于Excel中的数据透视表功能。
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
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。
正如笔者在前文《公众号一岁啦》中所说,近期在复习概率统计相关的知识。机缘巧合,笔者遇到了几个比较有意思的题目,和朋友们分享一下:
当你在新的环境下, 安装R语言时,你需要安装很多包,比如tidyverse,比如data.table,这里你可以写一个函数,将所有需要的包写进去,然后进行批量安装
(Adapted from Wu, Hamada, 2009) The following experiment was performed at a pulp mill. Plant performance is based on pulp brightness as measured by a reflective meter. Each of the shift operators (dentoted A, B, C, and D) made five pulp handsheets from unbleached pulp. Reflectance was read for each of the handsheets using a brightness tester as reported in the table below:
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。
我核心的想法是预测房价。然而,我不打算使用任何arima模型;相反,我将使用数据的特性逐年拟合回归。
地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。这些都自然地会成为地理空间数据可视化技术的基础。地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。
TCGAbiolinks不仅是数据下载,它能访问、下载全部的TCGA数据(除了受限制的),用它下载的数据是最新最全的!这和直接去GDC官网,使用网页下载的方式是一样的。
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)。
在之前R语言基础教程——第3章:数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算,在这里介绍一下>,<运算。
前面我们在介绍TCGA数据库数据挖掘的时候,课程中使用了人了所有miRNA的ID号。
在数学上,可以通过选择结点并使用(通常是三次)回归来估计结之间的点,并使用演算来确保每条单独的回归线连接在一起时曲线都平滑,从而重现该过程。平滑的程度由参数控制,通常在0和1之间的范围内。
读取array数据首先确定一下测序平台和数据系列,然后用相应的包读取基因表达芯片数据-CEL格式文件并处理成表达矩阵。 affy包(Affymetrix 平台)处理的芯片平台一般是hgu 95系列和133系列;oligo包(Affymetrix 平台)能够处理affymetrix公司的Gene ST arrays,例如[HuGene-1_1-st] Affymetrix Human Gene 1.1 ST Array;Illumina平台,则可以使用beadarray或lumi
MARGIN表示矩阵的行与列,MARGIN=1表示矩阵行,MARGIN=2表示矩阵列。
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