学生信为啥要学R语言:R语言拥有丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环,虽说本公众号重心在于数据可视化,可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧,还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的数据处理技巧中,导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加,并且这里根据所依赖函数的处理效率,给出诺干套解决方案。 数据合并操作涉及以下几个问题: 横向合并; 1. 是否需要匹配字段 1.1 匹配字段合并 1.1.1 主字段同名 1.1.2 主字段不同名 1.2 无需匹配字段合并 纵向合并:(情况比较简单,列
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R包安装与加载 1、安装 install.packages(“包”) #要安装的包存在于CRAN网站 BiocManager::install(“包”) #要安装的包存在于Biocductor(存贮位置可以通过谷歌搜索) 2、加载 library() require() dplyr包 1、五个基础函数 ①新增列 mutate() ②筛选列 select(数据框名称,筛选标准) ③筛选行 filter() ④排序 filter() ⑤汇总 summarise() 2、俩个实用技能 ①管道操作 %>% (
数据(集)处理是数据分析过程中的重要环节,今天特别整理数据(集)合并、增减与连接的相关内容,并逐一作出示例。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
管道符在Rstudio中快捷键是Ctrl + Shift + M,打印出来是%/%,它可以将前面的结果传递到后面作为参数
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说,这显然不够优雅,因为我们有更好的办法。
有时候两个数据框并没有很好地保持一致,不能简单地使用cbind()和rbind()函数,所以他们需要一个共同的列(common key)作为细胞融合的依据。最常用的内置函数为merge()和dplyr()包中的*_join(系列函数。
可以使用separate(column,into,sep =“[\ W _] +”,remove = True,convert = False,extra ='drop',fill ='right')函数将列拆分为多个列。 separate()有各种各样的参数:
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包,它提供了许多功能强大且易于使用的函数,包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))清华源
今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。 针对数据合并与追加,R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求,根据合并与追加的使用场景,这里我将本文内容分成三部分: 数据合并(简单合并,无需匹配) 数据合并(匹配合并) 数据追加 数据合并(简单合并,无需匹配) 针对简单合并而言,在R语言中主要通过以下两个函数来实现: cbind() dplyr::bind_cols() df1 <- data.frame(A=c('A0', 'A1', 'A2', 'A3'),
豆花寄语:学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
要纵向合并两个数据框,可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量,这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如:
教程:https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
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
前面分享了单个文件中的select列,filter行,列拆分等,实际中经常是多个数据表,综合使用才能回答你所感兴趣的问题。
本文介绍了如何利用MySQL数据库对某电商平台进行性能优化,通过合理设计数据表、索引、使用分页算法、合理设计表结构、使用缓存等技术手段,使电商平台在面临高并发、大数据量的场景下,仍能保持较高的性能,并减少数据库压力,提高系统的稳定性。
菜单栏-Tools-Packages-Primary CRAN repository-选择国内镜像
今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同的数据结构,结果也会存在偏差。
为了保证可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,只需要运行这两行代码即可:
2.用if语句:if(F){...},则{}里的代码被跳过,if(T){...},则{}里的代码被运行
R语言中计算交集、并集、并集、差集,这些数学概念,这里汇总一下。包括向量的操作和数据框的操作。可以说是非常全面了。
两个表格之间的合并 银行分布与期货公司合并前表格查看往期文章 【R语言】基础知识 | 别再只会用vlookup了,合并表格它更简单!! 1、full_join > 银行分布 %>% + full_join(期货公司, by = "地区") # A tibble: 8 x 3 地区 银行 期货 <chr> <chr> <chr> 1 鼓楼 中国农业银行 兴证期货 2 台江 中国银行 <NA>
(1)在Rstudio程序设置中设置,可以用options()$repos来检验,但有时候还是不能成功,也不能下载Bioconductor的包
交集、并集、补集、差集,这些在R语言中如何实现呢,这篇博客介绍一下。 首先,模拟一下数据:a为1-10的数,b为5-15的数。 这里,推荐dplyr中的函数, library(dplyr) a = 1:10 b = 5:15 a b 📷 1. 向量 1. 1 交集(intersect) R中的函数为:intersect「示例图:黄色线的区域,就是目标区域」 📷 # 交集 intersect(a,b) 📷 1.2 交集(union) R中的函数为:union「示例图:黄色线的区域,就是目标区域」 📷 在
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)
安装命令是install.packages(“包”)(安装在CRAN里的包),或者BiocManager::install(“包”)(安装在Biocductor)即可安装对应的包。之前已经安装过dplyr包了,所以直接加载即可
在这个过程中你可能会发现问题,例如下次在进到rstudio的话,查看镜像,又不在了,怎么办呢
上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
⚠️注意:str_spilt的第二个参数,写你想分割的符号,上面代码“hello world”的分割是空格,因此输入“ ”,同样也可以是其他符号。
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭🦆一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数,可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。它的基本语法如下:apply(X, MARGIN, FUN, ...):对X的每一个维度(1对行、2对列)进行FUN函数操作X :需要操作的对象; MARGIN: X 的哪个维度需要进行循环操作,1是行、2是列;FUN
install.packages()/BiocManager::install()
为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,其实是可以在Rstudio中进行设置的,只需要运行这两行代码即可:
方法一:手动设置,Tools→Packages→Primary CRAN repository
关系数据,俗称多个表通过统一的id进行合并,这个id可以是单一的key,也可以是多个key,总之就是合并的关键词吧。其实这个问题在之前的rbase中已经有过涉及,在spss中也可以通过模块化的操作进行合并table。这里重新提起来,主要是能够使代码规范化到tidyverse的生态中
在我练习select()时,想选择刚新增的列,发现报错。然后发现运行mutate(test, new = Sepal.Length*Sepal.Width)后,查看test后发现test本身没有变。
本文并不准备说明如何开启记录慢查询,只是将一些重要的部分进行解析。如何记录慢查询可以自行参考官方文档:
大家好,欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块,Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能,高效率,高水平的数据分析库。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
当以某种方式组合多个序列或数据帧时,在进行任何计算之前,数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑,但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象,然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
(library() : library(package)将加载名为package的命名空间,并添加到包的搜索列表中。加载前对搜索列表进行检查并更新,如果package不存在则报错,如果之前已加载package,则不会重复加载。如没有参数package即library(),则列出lib.loc指定的库中的所有可用包。library(help=package)将返回package的基本信息。
翻译校对:丁雪 吴怡雯 程序验证修改:李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士,我的丈夫,你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在,我想跳舞,我要赢,我想得到那个奖杯,把舞跳好来!” 《黑色追缉令》
6.简单合并:在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意,bind_rows()函数需要两个表格列数相同,而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
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