https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
通常情况下,我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看,但是当数据量增大的时候,就显得有点费力了,在visdat包中,有两个函数vis_dat和vis_miss用于可视化缺失查看
在推出两期数据分享之后,获取数据的小伙伴们也知道,数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据,虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是可以进行 处理和可视化绘制的,但是,还是有小伙伴咨询使用编程软件Python或者R处理nc数据,正好也想分享一期关于nc网格数据的可视化绘制过程,这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单,将放在空间插值系列的资料中,该部分正在加快进程中哦~~),主要涉及的知识点如下:
source("http://biocoundctor.org/biocLite.R") biocLite("pheatmap")
主要是理解相关数学概念,不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读,本号特提供两种语言版本。
上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot(森林图) | Cox生存分析可视化,本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值(置信区间区间)的结果直接绘制森林图的方法。
本文介绍基于R语言中的raster包,读取单张或批量读取多张栅格图像,并对栅格图像数据加以基本处理的方法。
在R中读取nc文件,我们首选ncdf4包,其使用参考网址如下:https://rdrr.io/cran/ncdf4/。这里简单介绍下主要的函数:
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章,今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例,希望大家通过案例感受 R 语言的强大,同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感,在文献阅读时更加从容,今后也尝试去绘制这样炫酷的图,如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言?R 语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言,一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形,另一方面,大数据时代已经到来,每
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础,用数值运算结果绘制出的图型。用以综合展示每个被纳入研究的效应量以及汇总的合并效应量。
在做任何数据分析的第一步,是根据个人需求创建数据集,存储数据的结构是多样的,包括向量,矩阵、数据框、因子以及列表等。其实,以上几个R语言的独特术语,在C++中也会经常用到,导致很多人都会认为自己很熟悉的错觉,然而在实际的应用中,却经常出现错误。最近在处理一波量大的数据,在运行程序的过程中,因为前期数据处理错误却出现各种bug,经过检查数据集发现是数据管理的问题,为了巩固R语言的基本数据管理,特地重新基础知识。
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源。
之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释。
通过经典的airquality数据集(其中包含有关1973年5月至9月纽约每日空气质量测量的信息)展示vis_dat()的功能。
对于DNA数据和蛋白质数据的分析和可视化一般大家都不会考虑R语言,但是还是有学者开发了在R语言的DNA和蛋白质数据的分析和可视化。那就是R包seqinr。这个包包含的函数数量也是我见过的最多的了,当然啦,人外有人,天外有天,更多的我还没见过。今天我们就来介绍下这个庞大的R包。
大家对热图应该都不陌生,但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。
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
R语言的“MASS“包是一个十分强大的统计包,可以进行各种统计分析,我也将围绕它来介绍判别分析。”MASS“包既可以进行线性判别,也可以进行二次判别。除非指定先验概率,否则”MASS”的判别分析会按照样本量来等比例给出先验概率。
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。
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
我们正在这里做出一个预测。正如在R课堂上(以及在预测模型的过程中)所回顾的,当我们要为预测提供一个置信区间时,建议您为预测器确定置信区间(这将取决于预测误差)参数的估计)和潜在值的置信区间(这也取决于模型误差,即残差的离散度)。让我们从预测的置信区间开始:
有读者私信问小编有没有好的Graphpad Prism的绘图教程推荐,Graphpad Prism 想必做科研的同学们多少都会了解下,也是一个操作简单且功能强大的科研作图神器了,但考虑到其收费设定(可以理解)后,小编就告辞了
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
由于基础图表绘制系列推文还在加紧准备中,所以这期推文还是对一些感兴趣的图表进行绘制,这期涉及空间图表绘制,主要涉及知识点如下:
大家好,本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布,一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
这里生成的是一个11行3列的数据框,分别对应均值,上限和下限 第一行和第二行为空值,为了提供绘图中的空行
Mfuzz是用来进行不同时间点转录组数据表达模式聚类分析的R包,使用起来非常方便,直接输入不同样本归一化后的counts或者FPKM及TPM值就可进行聚类。
今天开始新的R教程:R语言数据分析与挖掘,本教程是在掌握R基础语法和基本绘图的情况下学习,没有R基础的可先在网上找相关教程进行学习。当然,本公众号(bioinfo_cloud)也有基础的语法教程,也可参考学习!后台回复:R语言基础教程,即可获取,或者通过本公众号的菜单栏自己寻找!
今天小编继续给大家送上优秀可视化教程推文,同时,我们也提供练习数据哦~本期的重点是是关于桑葚图(Sankey Diagram),中文名字叫法不同,我们还是以英文名称为主哈,本期内容主要包括以下几点:
我们今天给大家介绍的是六西格玛的实现,六西格玛分析主要的核心是追求零缺陷生产,防范产品责任风险,降低成本,提高生产率和市场占有率,提高顾客满意度和忠诚度。在药企应用比较多,当然大家大多数的实现工具是mintab。接下来我们看下在R语言中如何实现其对应的分析。首先是R包SixSigma,它集合了R包qcc和grid进行六西格玛分析。SixSigma已被收录到R官网的cran上了,所以安装只需要常规方式即可,我们在此不再赘述。
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。
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表,在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
cutoff: 边捆绑的阈值参数,控制捆绑边的密度。较低的值会产生更多的捆绑边,而较高的值会产生较少的捆绑边。这里设置为 0.5。
最近着手准备使用R-ggpot2进行图表绘制,当然,Python可视化图表绘制也不能落下,所以,后面的推文我尽量会推出两种教程
使用 XENA下载的TCGA-LAML.mutect2_snv.tsv文件绘制基因词云和突变景观图。
输入后会在Rstudio右上角框框Environment中显示,在控制台中输入x,回车后就会显示1+4的值,即5。
当我们想同时展示两种数据,如销售量(千/月)和增长率(百分比)的变化情况,由于两组数据的数量级差别非常大,如果在一个y轴上展示则较小数量级的一组几乎无波动变化,此时可以绘制双坐标轴的图形,设置两个y轴,每个y轴都有自己的刻度范围,数据的波动就更加一目了然啦!
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半(half-half plots)的图片。比如:在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
列线图(Alignment Diagram),又称诺莫图(Nomogram图),它是建立在多因素回归分析的基础上,这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归,通过回归分析将多个预测指标进行整合,然后采用带有刻度的线段,表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ,在Seurat中均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式;在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法;在 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。
oncoplot (瀑布图)经常出现在肿瘤研究中的Fig1 ,可以展示多种变异类型的全景图。
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