由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
1写在前面 不知道大家都是怎么完成qPCR的计算的,在不会R的时候,我是用一个祖传的Excel表进行计算的。🤣 但是,一直有个缺点,如果需要计算的量比较大时,就不方便了,去搜了一下文献,发现了一个最近发表的R包,不仅可以计算反转录的RNA体积,还可以帮助选择定量方法,简直是神仙R包,本期就介绍一下它的使用吧。🥰 感谢原作者的开发,嘿嘿,文末有引用方法。👀 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(ggsci) library(qPCRtools) li
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式, 学习两者的异同点, 加深理解两者的使用方法。
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
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。
分组查询是一种 SQL 查询技术,通过使用 GROUP BY 子句,将具有相同值的数据行分组在一起,然后对每个组应用聚合函数(如 COUNT、SUM、AVG等)。这允许在数据集中执行汇总和统计操作,以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要,提供有关数据分布和特征的洞察。
data.table包提供了一个加强版的data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集,它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装:
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
对于data.frame大家应该很熟悉,它可以存储不同数据类型的向量数据。今天给大家介绍一个升级版的data.frame,其不仅可以存储不同数据类型还可以进行多列的并行运算。包的安装我们就不再赘述了(install.packages(“data.table”))。
能够对数据进行切片和切分对于处理数据至关重要。与Excel中的筛选类似,我们还可以在数据框架上应用筛选,唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。可能你对一个500k行的Excel电子表格应用筛选的时候,会花费你很长的时间,此时,应该考虑学习运用一种更有效的工具——Python。
data.table对于大数据的数据整理较为便捷,很多的时候比data.frame效率更高,一般情况下结合管道符号进行计算
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外,datatable 还致力于实现更好的用户体验,提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
今天我们继续做题,由于整个题目按照从易到难排列,所以今天的题目并不会很难。先看一下预览:
Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。
Hello亲爱的小伙伴们,大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题,在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上,这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译,也会在其中增加一些相关知识点,相信掌握了这些问题,一定会对你的研究工作大有裨益。
在平常的工作中,后端开发或者数据库管理员应该是接触到SQL编写场景最频繁的用户,虽然,我们能够正常的通过需求完成SQL语句的编写,但是还是存在许多的小伙伴对SQL的执行顺序不了解的。其实,了解SQL的执行顺序对我们编写SQL、理解SQL、优化SQL都有很大的帮助,所以在在开始讲解Group by的使用之前,先简单了解下SQL执行的一个顺序。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
批量转录组测序可以为组织或细胞系的整体基因表达提供信息但无法解析不同细胞间的异质性问题;单细胞测序则可提供每个单个细胞的基因表达特征,允许研究者探索细胞类型、细胞状态、细胞亚群等更细致的分子特征。由于单细胞测序数据具有高度异质性,因此需要特定的数据分析方法来处理和解释数据,如聚类分析、降维算法等。这里意味着单细胞测序分析要比批量转录组的分析更为发杂。
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。
所以要从bdata获得pd,adata.var作为fd,adata.X作为count信息
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聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算,常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用,包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
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。
最近在复习python的科学计算,突然心血来潮,想看看R的数据处理和python的区别在哪,所以就有了这篇文章。 R语言简介 四十多年前, R 语言的始祖诞生了 , John Chambers 在贝尔实验室中开发出S语言 ,用于快速地进行数据探索, 统计分析和可视化 。十几年后 , 新西兰奥克兰大学的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 在 S 语言的基础上发明了 R 语言 。 R 语言流淌着统计学的血液 , 它内置了海量的统计函数 ,使用者可以利用其对数据进行快速交互分析 。
尽管Excel在职场和学术界非常流行,但对于一些高级的统计分析、数据可视化、大规模数据处理等任务,可能需要更专业的软件或编程语言,如R、Python、SAS或Stata。此外,对于特定的行业或研究领域,可能会有其他更适合的工具和平台。
list是R语言中包容性最强的数据对象,几乎可以容乃所有的其他数据类型。 但是包容性最强也也意味着他对于内部子对象的类型限制最少,甚至内部可以存在递归结构,这样给我们提取数据带来了很大的困难。 如果你对R语言的list结构非常熟悉,又熟练控制流等函数的操作,自然可以通过构建循环来完成目标数据的提取。但是在数据量大、结构及其复杂的情形下,自建循环无论是性能还是代码量上都很不经济。 好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化,任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析神器,它可以让我们像
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
各位水友大家好,自从上一次发布了改版的推文说明之后,大喵和村长收到了很多水友的问题,我们也对这些问题进行了回复,希望能对大家R语言的学习有所帮助,在此先谢谢各位的支持!本期我们精心挑选了一位水友遇到的问题进行知识分享,希望大家踊跃提问,在此再次谢过了!
本文介绍了基于逻辑回归的朴素贝叶斯分类器在自然语言处理领域的应用,并提供了实例和代码。
Cloudera的新产品CDSW(Cloudera Data Science Workbench)集成了R、Scala、Python2、Python3等语言进行统计和数据分析。本文档主要讲述如何在CDSW中使用R语言绘制直方图和饼图,并使用Hive数仓作为数据源。
本文作者:任坤,厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生,研究兴趣为计算统计和金融量化交易,pipeR,learnR,rlist等项目的作者。
注意默认nThread=getDTthreads(),即使用所有能用的核心,但并不是核心用的越多越好,本人亲自测试的情况下,其实单核具有较强的性能,只有在数据大于3Gb的情况下,开启10核(我的机器全部核心30多核)效率才比一个核心更高,而默认使用全部的核心效率一直非常低。因此对于不是非常巨大的文件,建议设置为1,不要使用全部核心
早在 1993年,关系数据库之父 E.F.Codd[1] 提出了 OLAP 概念,不遗余力指出面向记录的OLTP关系型数据库从根本上不适合查询分析的需求。
最近有一个老师在飞哥的学习圈子中问了一个问题,恰好是我擅长的领域,我还在我编写的包(learnasreml)中定义了几个相关的函数,就解答了一下,顺便写篇博客。
事情是这个样子的,今天上午,高高兴兴的写代码,把data.table放到循环里面,批量读取文件,批量赋值,写完运行后发现结果是错误的,查看Warning发现是类型不一致,就这个问题记录了一下。希望对后来者有帮助。
group by 增强:rollup cube grouping grouping set
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。
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。
在这一期内容中,小陈会带大家简单认识一下PLINK软件输出的GWAS summary结果。相信之前关注公众号的伙伴肯定对GWAS summary数据不陌生,因为它是我们做孟德尔随机化研究的基础,由于不同GWAS分析软件输出的summary结果不太一致,这让很多朋友很是头疼,今天我就以PLINK的输出格式和大家讲解一下,希望借此使大家理解GWAS summary数据。
寄语:本文对单级索引中的loc、iloc、[]三种方法进行了详细的阐述。同时,对布尔索引,快速标量索引方式、区间索引方式做了详细介绍。
也许很多小伙伴都注意到了,这一期的文章和往期的排版有所不同,因为从这一期开始,大猫将使用markdown来进行写作,并在最后用css来进行渲染输出。原来大猫使用的是秀米等富文本编辑器,最然可以实现很花哨的效果,但是每次编辑的时间可能都比写作的时间长,而且富文本编辑器对于代码块的支持极弱,语法高亮没有就算了,但是代码块无法水平滚动就不能忍。相比之下,markdown不仅对于代码有着先天的支持,而且只要在第一次设定好css,以后每次编辑的时间几乎为零,直接复制粘贴到公众号平台就可以渲染出非常漂亮的网页,简直美滋滋!
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」,如何根据项目需求挑选趁手的武器,H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
在昨日的推送中,我和大家简单介绍了如何创建与操作task对象,今天咱们接着深入了解一下。
不过,Julia自2009年出现以来,凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势,已然掀起一股全新的浪潮。
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