https://mp.weixin.qq.com/s/ZsUQogkqcPXkaNDIV8GhWg
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。
using函数是我写在$HOME/.Rprofile中的函数,因此每次打开R就能使用。
计算机语言的学习并不困难,关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单,学习者一带而过没有实际操作,之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境,实际操作所带来的感觉是无法替代的,其价值也是非常重要的。
初印象:变量、一串数字、一串字符、不止一个、数据分析的直接对象。(不一定是正确的,仅本人粗显的理解)
前段时间做了一下SCENIC单细胞转录因子分析,在重新配置SCENIC的运行环境时,发现这个包的函数和数据库数据有了很大的冲突,导致流程根本无法运行,以下说明一下如何解决这个问题。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
常用数据操作语言DML笔记(select insert update delete) select 语句 高级的查询功能,见下面的详细内容 select 列名1,列名2 ... from 表名1,表名2... [where 条件] like [group by...] [having ...] [order by...] 以特定的顺序显示 例:order by name asc;以名字显示,为降序排列 insert 语句 MySQL 当记录不存在时插入 insert if
读取CSV文件最好的方法是使用read.table函数,许多人喜欢使用read.csv函数,该函数其实是封装的read.table函数,同时设置read.table函数的sep参数为逗号(",")。read.table函数返回的结果为data.frame。
glue 提供了轻巧、快速和无依赖的可解释字符串,glue 通过将 R 表达式嵌入到花括号中,然后对其求值并将其插入字符串中。
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
但不同于as.character(),format 函数可以控制输出的精度和宽度:
在列表中取子集后得到"ExpressionSet"结构数据,为"Biobase"包中的数据形式
参考:https://www.twblogs.net/a/5c74cddcbd9eee339917b7b2https://towardsdatascience.com/exploring-the-gt-grammar-of-tables-package-in-r-7fff9d0b40cd
做生物信息分析,少不了的就是数据,比如转录组的数据,无论是下载的还是测序的,用R进行分析,就必须将这些数据读入,分析的结果,比如一些图,就少不了输出,因此,文件的读写在数据分析中是比较常用的。当然,R除了可以读入文件数据外,也提供了键盘和显示器的接口,比如可以用scan()和readline()函数通过键盘录入数据,可以通过print()函数将结果打印到显示器上,print()在之前的章节中都有用到。
本文我们超越了 CAPM 的简单线性回归,探索了 Fama French (FF) 股票风险/收益的多因素模型。
BootStrap是轻量级开发响应式页面的框架,全局css组件,js插件.栅格系统是将页面的宽度分为12等分.
2、本地安装:从github官网上R包界面下载到本地,并放到当前工作目录下,使用如下命令:
今天给大家推荐一个专门用于不确定性可视化的绘图工具-R,可以方便的绘制一些统计图表的相关指标。详细介绍如下:
没有特别系统的学习 tidy evaluation 这方面的高级操作,最近有空准备补一补,学习下这方面的知识。
MySQL基础 一、数据库的基本概念 1.为什么要学数据库? 之前我们如果想将一些数据实现永久化存储,可以怎么做呢?没错。使用IO流的技术将数据保存到本地文件中 但是接下来我有这样一个需求:将下面的user.txt文件中的王五年龄修改为35 张三 23 男 李四 24 男 王五 25 女 赵六 26 女 周七 27 男 我们要如何实现呢? 可以采用字符缓冲流,将每一行数据读取出来,封装为User对象。将多个User对象保存到集合中 然后遍历集合,将王五对象的年龄修改为35,再重新将集合中的对象信息写
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新鲜出炉的第三版,更新也很大,全面拥抱了ggplot体系。对我来说,比较新的知识点可能是一些小技巧,这里借花献佛给大家。
Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的。
本来村民也是打算写一写基础教程的,但是 B 站 UP 主高新强的系列视频 —— MySQL8零基础入门视频教程 十分照顾初学者,正适合新手村。村民看下来之后觉得很不错,视频内容比较全面,分 P 目录详细,示范操作讲解细致,因此就推荐给大家,但村民也会根据自己的实际需求按照视频的分P标题写一点分享,大家在观看视频的时候可以把村民的教程放在一边进行对照。
发现自己的R语言的基础还是相对弱很多的,通过对前面的肺癌单细胞文章代码的学习,也在巩固自己的R基础。今天是需要对昨天test的icitools的R包进行自己的数据分析。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程六(Spring中国教育管理中心)
除了数据处理外,R的作用还体现在 统计分析+可视化,这些功能都是通过现成的函数或者修改现成函数来完成
从这一篇开始,大概会花四五篇的内容篇幅,归纳整理一下之前学过的SQL数据库,一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础,二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。 今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作,暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。 平台使用Navicat Premium(当然你也可以使用MySQL自带的workbench或者MySQL Conmand line)。 以下仅涉及MySQL中使用命令行语句导入/导出本地磁盘的文本文件(csv\txt文件)。 文件
dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all,用法更加灵活,初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂,用习惯后真是利器!
Spring框架对JDBC的简单封装。提供了一个JDBCTemplate对象简化JDBC的开发
文章目录 一、SQL语句 1.数据库、数据表、数据的关系介绍 2.SQL介绍 3.DDL-操作数据库 4.DDL-操作数据表 5.DML-INSERT语句 6.DML-UPDATE语句 7.DML-DELETE语句 8.DQL-单表查询 一、SQL语句 1.数据库、数据表、数据的关系介绍 数据库 用于存储和管理数据的仓库 一个库中可以包含多个数据表 数据表 数据库最重要的组成部分之一 它由纵向的列和横向的行组成(类似excel表格) 可以指定列名、数据类型、约束等 一个表中可以存储多条数据
SQL 注释是用来在 SQL 语句中添加对代码的解释说明。SQL 支持两种类型的注释符号。
AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说,可以用一句话概括其实质:Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境,只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业,无需维护集群。
Tidyverse中包含一个purrr程序包,之前在看数据处理分析时候,一直看到别人的code中,涵盖purrr,map函数,但是一直不知道这个是干什么的,现在发现purrr真的是极大的加速了数据处理流程,减少了code的编写。
已创建失败的函数normalize为例,分析语法解析过程 CREATE OR REPLACE FUNCTION normalize(x int) RETURNS int AS $$
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:
数据框、矩阵取子集,逗号的两边分别表示行和列,要么是行名列名,要么是行号列号,还可以是逻辑值。
如果在我们的数据极为庞大的情况下,我们需要查询其中的一些数据,例如,查询Eminem的国籍,我们一般会使用遍历,但是毫无疑问,这个响应时间会变得极其缓慢,但是使用数据库后,它所提供的一些索引技术等就可以解决这样的问题
芯片的差异分析需要输入表达矩阵(数据分布0-20,无异常值,如NA,Inf等;无异常样本)、分组信息(一一对应,因子,对照组的levels在前)、探针注释(gpl编号,对应关系)。
4) R语言读取(表格文件读入到R语言里时,就得到了一个数据框,对数据框的修改不会同步到表格文件。
本文将介绍如何使用readr包将平面文件加载到 R 中,readr 也是 tidyverse 的核心 R包之一。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
数据分析离不开数据库,如何使用python连接MySQL数据库,并进行增删改查操作呢?
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数据库的基本概念 1. 数据库的英文单词: DataBase 简称 : DB 2. 什么数据库? * 用于存储和管理数据的仓库。 3. 数据库的特点: 1. 持久化存储数据的。其实数据库就是一个文件系统 2. 方便存储和管理数据 3. 使用了统一的方式操作数据库 -- SQL MySQL数据库软件 1. 安装 * 参见《MySQL基础.pdf》 2. 卸载 1. 去mysql的安装目录找到my.ini文件 * 复制 datadir="C:/P
数据库是现代信息技术的关键基础设施之一,其作用和重要性越来越受到人们的重视,因此学习数据库具有如下几个方面的重要性:
在R中,一个object可以是任何可以赋值给变量的东西(数据结构、函数、甚至是graph),一个object有两个重要的东西叫mode和class,前者决定这个object的存储方式(numeric,character,logical),后者决定函数如何处理这个object。虽然有object的概念,但是R本身仍然是一种自顶向下式的编程方式,大部分功能都是通过各式各样的函数来实现的。
SQL,Structured Query Language,结构化查询语言,其实就是定义了操作所有关系型数据库的规则。但是每种数据库厂商不一样,每一种数据库操作的方式存在不一样的地方,称为“方言”。
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