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。
R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。
在 VFP 9 中，数据分组有三个增强。 第一个增强，是当报表中有多个自左向右而不是自顶向下打印的字段时，VFP 把组标头放在哪里。图12展示了在以前版本中，报表引擎把组标头放在细节带区的行里；它（指组标头）占据了第一列，而细节带区的内容只好从第二列开始。第一列被保留给组标头带区，即使你把这个带区的高度设置为0也一样，而且这么做的话，第一列就会是空白的。另外，它的高度还是固定的——等于细节带区的高度——所以如果组标头带区的高度高于细节带区的高度，那么组标头对象还可能会掩盖住细节带区的第二行中的对象们。
摘要： 你是否为研究数据挖掘预测问题而感到兴奋？那么如何开始呢，本案例选自Kaggle上的数据竞赛的一个数据竞赛项目《泰坦尼克：灾难中的机器学习》，案例涉及一个小型数据集及到一些有趣且易于理解的参数，是一个完美的机器学习入口。 泰坦尼克号在进行从英国到纽约的处女航时，不幸的撞到了冰山上并沉没。在这场比赛中，你必须预测泰坦尼克号上乘客们的命运。 在这场灾难中，惊恐的人们争先恐后地逃离正在沉没的船是最混乱的事。“女士和儿童优先”是这次灾难中执行的著名准则。由于救生艇数量不足，只有一小部分乘客存活下来。在接
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
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。
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接，其实是对左边的数据框取子集
1.在 “帮助->learning center ”选项卡中可以查找教程及下载APP 2.如果不小心将工具栏拖到了屏幕中间或者不小心删除了某个工具栏，可以在“查看->工具栏->重新初始化”里边进行重置工具栏。 3.图像数字化（Digitize 从图上扣点）：工具栏上的位置在“查看（V）”的V字右下边，点击之后选择需要扣点的图片位置，即可打开图片进行扣点或者扣线。需要旋转的可以点击“旋转图像”再点下边出现的微旋按钮将图片旋转，然后移动刚刚打开的图片上的四条线使其对齐坐标轴上下边界，输入坐标轴起始值和终止值，再手动选点（注意选点要双击）或者自动选点，然后点击 得到坐标值。 4.数据处理（Data Manipulation）：比如剔除噪声或者筛选数据。菜单栏下边第一行的工具栏中，中间部分有个红加号，旁边一个梯子，这是添加列，后边有像漏斗一样的为筛选工具，漏斗前边像直方图的工具能为列添加随机数。先选中某列数据，点漏斗会加上筛选器到列标签上，再到列标签上点漏斗可以设置筛选规则。 5.做出散点图之后，在“快捷分析”里边可以对散点图进行快速拟合也可以计算积分面积，选择需要的分布方式（线性、高斯分布）对其拟合，会出现黄色矩形框，同时出现对散点的拟合曲线。点击右上角的三角展开对话，可以将矩形扩展到整条曲线。若图中有多个y值的散点图，也可以切换对另一条曲线进行拟合。 6.在已经画好的图形旁边的空白可以对线颜色和粗细进行调整，双击点可以对数据点进行相关修改。 7.在左侧竖向的工具栏中可以添加文字、箭头、直线，进行缩放、读取线中某个点的坐标，对点进行标注（按enter）等操作。 8.右侧的工具栏，可以添加上下左右的坐标轴，可以调换坐标轴，以及调整刻度。 9.批量绘图:如果你有同样类型的几组数据，并且要通过他们绘制同样xy轴的图形，则可以先用一组数据绘出一幅图，再点击 可以选择以同样的格式对其他book或者其他列进行批量绘图。 10.模板：将绘制好的一张图右键点击图表上方的对话框头再点存为模板后即可以在“绘图”里边的模板中找到并使用。 11.复制格式： 一张图做的很美观，另一张图可以复制它的格式。首先在第一张图上右击空白处，点“复制格式”然后再到第二张图上右击空白再点复制格式下边那个。将格式存为主题可以后调用。 12.origin怎么把柱状图变宽 也就是把整个图片拉长缩短，Origin作图的最基本原则是 “想要修改什么，就直接双击什么（或者在相应位置点击右键）”
pd.concat([数据1，数据2，数据3·····], axis=0 或 1)
在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（$提取的是一个全新的列名，之前不存在的）
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader，读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter，将数据写入输出文件。 函数的第二个参数（delimiter=','）是默认分隔符，如果输入和输出文件都用逗号分隔，就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
在实际的数据分析中，分析者往往需要花费大量的精力在数据的准备上，将数据转换为分析所需要的形式。遗憾的是，大多数统计学教材很少涉及这一重要问题。整理数据是统计学的任务之一。我们开始关注 R 中最常用的数据格式——数据框的基本操作。我们将首先使用基本包处理数据框。
毫无疑问，对于开始就以表格形式处理数据的人来说，最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色，但这正是实际发生的事情，因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明： 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
在实际应用中，我们常会涉及到多个数据表，必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。本章中的很多概念都和SQL中的相似，只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说，dplyr 要比 SQL 更容易使用。
pandas作为数据分析的利器，提供了数据读取，数据清洗，数据整形等一系列功能。当需要对多个数据集合并处理时，我们就需要对多个数据框进行连接操作，在pandas中，提供了以下多种实现方式
将两个结构相同的数据框合并成一个数据框。 函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...])
在任何编程语言的学习中，数据的索引都是最基本且重要的技能，它是我们熟练进行数据管理和统计分析的基础，今天我将和大家简单介绍一下R中的数据索引方式。这里我主要以向量和数据框的索引方式为例进行演示，其它数据类型的索引方式和它们是一致，所以就不赘述了。
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4), change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3,-2,-4)) df1 ## gene change scor
pandas库apply函数是用于数据处理和创建新变量最常用的函数之一。把数据框的每一行或者每一列传送到一些处理函数，可以返回一些结果。函数可以是默认函数或者自定义函数。
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
i ：代称，比如第一次循环则代表in后面向量的第一个元素；第二次则为第二个元素，直到完成in后面向量里所有元素的循环为止。如in后面的向量有8个元素，则8次循环。
约等于表格 但是：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）；
1）现在学“表格” 二维：二维有两个：（1）matix 矩阵 —— 二维，只允许一种数据类型。（2）data.frame 数据框—— 二维，每列只允许一种数据类型（列与列之间相不相同都行）。
很明显，有些信息是冗余的，有些是有效信息可以用来分组，但是表型记录太多，看起来会混淆，所以需要去除那些冗余信息，就是在所有样本里面表型记录都一致的列。
在R基础——数据的导入与导出（下）中，介绍了使用RODBC包连接SQL server数据库，在这篇文章中，根据我工作内容，介绍该包的基本操作，同时，根据我使用该包时出现的问题，介绍解决问题的方法。 首先，连接数据库； #连接数据库conn 获取数据库表信息 场景：在数据库中有多个相同结构（列）的表，但是列名不同，获取其中一个表的列名，再统一其他表的列名。 #获取列名colname 对于批量处理，统一列名就可以使用同一列名操作了，而不用再重复写代码。当然，使用数值向量也是可以的，但是这样就降低了代码的可读
约等于“表格”原因：数据框不是独立的文件，是二元内部的一个数据，电脑上可能并没有这样一个文件，不是在电脑上真实存在的文件；excel表格没有要求一列只有一种数据类型，而数据框要求一列只能有一种数据类型。
数据框的本质是一个由向量构成的列表，由于列长度相同，所以可以当做矩阵进行访问和操作。比如选择满足特定条件的行，使用[]符号，第一个参数提供一个逻辑向量，第二个参数留空。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍TableView与TreeView组件联动的常用方法及灵活运用。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。今天小编为大家介绍一款分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.2[1]
在 iVX 快速教程中，我们使用一个公共表单项目作为 WebApp 应用的演示说明。公共表单项目可以用于企业内部或一个问卷公共平台做问卷调查，用户可以自由的设置表单元素以及样式，并且可以手动设置表单结束下载填写问卷后的调查数据。
在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍，以展现处理缺失值时的主要路径；
可以说，选择性粘贴具有非凡的魔性，对复制来的数据进行各种各样的改造，我归纳了12大功能，最后一个你绝对不会。
校对：欧阳锦 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
采用如下函数进行计算，其中x、y均为向量： mean(x) median(x) sd(x) var(x) cor(x, y) cov(x, y)
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
如果希望查看网卡的IP地址信息，就可以在工具栏上选择“捕获选项”，这样就可以打开如图1-3所示的Wireshark捕获窗口。
你应该听说过，应用Python，可以让你处理一天的重复工作量，缩短到几分钟甚至更短。
x<- seq(1,10,by = 0.5) #1-10之间每隔0.5取一个数（注意是逗号不是分号）
什么是“对象引用”呢？比如，现在我们有一个表单form1，表单上有一个页框pageframe1，页框的第一页上有一个表格grid1，现在，我要把第一列的标题设置为“第一列”，把背景色设置为灰色，正常情况下，我们不得不输入长长的对象层次如：
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
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