我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...在 dplyr 包的 rename() 中用 “新名字 = 旧名字” 格式修改变量名，如： d2.class % dplyr::rename(h=height, w=weight...宽长（一个维度对应一个数据）。...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...，非常适合联合summarize 使用，获取指定组别不同类型内容的统计数值。
Dplyr Count the observations count 函数用于统计数据框中各个组的频数，可以对指定变量进行计数，得到每个类别的观测数目，支持根据需要对结果进行排序。...Dplyr Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现
mutate, transmute mutate_ add_row add_column rename rownames_to_column, column_to_rowname 向量化函数 汇总 计数...count summarize 简单汇总 分组汇总 group_by, ungroup 汇总函数 合并 bind_rows bind_cols semi_join anti_join left_join...字符处理 substr stringr包与正则表达式略微复杂，可以单独讲一次 转换 tidyr Tidy 数据格式 ? ?...宽转长 pivot_longer, gather ?...write_* data.table 与 base 数据导入 fread 数据导出 fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用
数据格式设置：了解如何设置数据格式，包括数字、货币、日期、百分比等。 条件格式：学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件的单元格。 图表：学习如何根据数据创建图表，如柱状图、折线图、饼图等。...数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。 数据透视表：学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...模板 使用模板：快速创建具有预定义格式和功能的表格。 高级筛选 自定义筛选条件：设置复杂的筛选条件，如“大于”、“小于”、“包含”等。 错误检查 追踪错误：找出公式中的错误来源。...pivot_longer()或pivot_wider()在长格式和宽格式之间转换数据。...group_column, data = data, FUN = sum) 合并数据 merged_data <- merge(data1, data2, by = "common_column") 重塑数据 对于长格式到宽格式的转换
data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...而且，.()格式只在data.table格式下有效，不然会报错。...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...，如何循环提取、操作data.table中的列？
； 查看数据时，不再会一行显示不下（会自动隐藏一部分，自带head）；有两种方式来创建tibble格式的数据： 1....其他格式转化，使用as_tibble转换为tibble格式 > dft_1 <- as_tibble(mtcars) > dft_1 # A tibble: 32 x 11 mpg cyl...4.6 分组: group_by # install.packages("dplyr") library(dplyr) 4.1 筛选: filter() #按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集...: group_by() #当对数据集通过group_by()添加了分组信息后，mutate()，arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作。...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。
数据操作速度会更快 如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...5. summarise & group_by group_by通常与summarise搭配使用，如果我们需要对不同species的数据计算均值，那么利用group_by指定需要分组的列，summarise...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...统计：broom broom是一个用于数学建模的包，以回归分析为例，R中的各种回归分析往往不会返回一个整齐的data frame结果，而broom 则帮助我们直接将统计结果转化为data frame格式直接将统计结果转化为
忘记保存，白费时间 效率低，时间长 现在，我们将学习对处理数据有用的两个软件包： dplyr是用于简化表格数据操作的软件包。 tidyr使您可以在不同的数据格式之间快速转换。...new=mpg*cyl) df %>% dplyr::filter(am==1) df %>% dplyr::filter(am==1 & gear==4) 5.数据分组计算 有时候，需要分组计算均值标准差...或者根据am及gear分组计算mpg均值标注差。...使用mutate函数。可以看到mpg1与new都变成了chr与fct。 提取new，看一下。...下一期介绍，如何转变行列及合并两个数据集。
加入一些新的项 因为你的一个目标问题是寻找跨越时间的歌曲趋势，并且数据集包含着个人发行年份，你可以创建存储桶来以十年划分年份。使用 dplyr 的 mutate() 函数来创建新的 decade 项。...歌曲统计 通过使用 dplyr 的 filter()，group_by() 以及 summarise() 函数，你能够按照 decade 来分组，然后计算出歌曲的数量。...所以现在你需要利用简洁的数据做更深一步的探究，以得到每首歌的词汇统计。 为了测试 Prince 歌词的格式，可以根据歌曲名称和公告牌是否上榜分组，建立直方图来展示词频的分布。...利用源 Prince 歌词得到一个真实的词频计数。再一次利用 group_by() 和 summarise() 函数计数。随后使用 dplyr 和 arrange() 排序。...然后根据计数结果，利用 reorder() 函数对词汇再度排名，使用 dplyr 的 mutate() 函数生成有序的 word 变量。这方便使用 ggplot() 进行更友好的展示。 ? ?
test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # mean()计算Sepal.Length的平均值, sd()计算标准差# 一个组合应用实例： 先按照Species分组...stepstest %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))(2) count() 统计（计数...的x为准，把test的呢内容匹配进去，确实数值用NA，不匹配的丢弃(3) full_joinleft_join(test2, test1, by = 'x') # 全连, 把test 1，test2 以x...为准合并，长表变短表(4) semi_joinsemi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') #半连接, 返回能够与y表匹配的x表所有记录，不合并两表格，只针对x操作...bind_cols(test2,test3) #行数不同，如何？5. how to learn R packages(1) check help document by ??
tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能，提供gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化。...此外，separate和union方法提供了数据分组拆分、合并的功能，应用在nominal数据的转化上。...，我们知道，区别于dplyr包，rlist包是针对非结构化数据处理而生的，也对以list为核心的数据结构提供了类似DataFrame的高级查询、管道操作等等方法。...在R中使用DDF，我们不需要修改之前任何的代码，并且绕过Hadoop的绝对限制，就可以让data frame格式的数据，自动获得分布式处理的能力！...6.知乎的高分问答：如何使用 ggplot2？
载入R包，数据 本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示，大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。也可后台回复“R-桑基图”获得示例数据以及R代码。...桑基图的数据结构需要节点，权重等信息，ggalluvial 的输入数据可以是长数据亦可以是宽数据。...绘制桑基图 1 宽数据示例 对临床数据进行简单的处理，得到后四个变量的频数，整理成宽数据：以下处理过程可参考数据处理|R-dplyr，数据处理|数据框重铸 #分组计算频数 LIHCData <-...axis参数设置待展示的节点信息（柱子）； geom_alluvium参数设置组间面积连接，此处按生存状态分组； 2 长数据示例 ggplot2通常处理的都是长表格模式，使用to_lodes_form...4 更多细节 vignette(topic = "ggalluvial", package = "ggalluvial") 以上就是如何使用R-ggalluvial包绘制桑基图的简单介绍，可以自己动手展示了
宽长（一个维度对应一个数据）。...也就回到了开始创建的数据框test。 separate&&unite 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...处理缺失值 创建一个存在NA 的数据框。...使用，获取指定组别不同类型内容的统计数值。
（贼笑中） dplyr包 R语言中最为重要的包（之一）！ 它可以让数据分析功能更加强大，代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它，使用它获取你想要的数据，而且它的语法非常简单，非常直白。...mutate( ) 为数据增加新列 mutate(df,vnew1=v1-v2,vnew2=vnew1+v3) 与基础包里的transform()函数接近，但mutate可以使用你刚刚创建的column..., transform则不行，会报错：”找不到对象vnew” summarise( ) 计算统计数据 summarise(df,sum(v1)) sample_n(df,1000) 随机抽取1000...①第一个参数都是数据集df ②查询条件都是关于如何操作数据集的，在列上面进行操作 ③返回的都是新的数据集，不会改变原始数据集 在介绍下一个包之前，我们先来引入一个dplyr包的综合运用： grouped...以上这段代码我们使用group_by和summarise的结合实现了对数据集分组分析，并进行统计量计算的一个功能。
村长，数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者，浙大金融学博士在读，在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。...这是一个类json格式嵌套的数据，其中存在两个变量，第一个变量是cusnum作为序号，第二个是一个类json的嵌套变量，里面以类jsno格式嵌套了很多变量。 需要将这个数据集转换成如下格式： ?...其实这一期这么扯淡的讲这么多事情，只是为了说明一点，data.table真的有很好的性能，尤其在处理海量数据方面（在分组特别多的时候，相比dplyr和pandas有2x~10x的提升，来自官方文档）。...相较之下，data.table则通过把数据处理中最常见的“选取行”、“修改列”、“分组”三大操作通过dt[i,j,by]的语法统一了一起来。...关于如何学习data.table包，大家可以查看本公众号前几期的文章。R语言的data.table包是一个被大多数人远远低估的存在，在这里想强烈推荐给大家！！
当在分组数据框上使用dplyr时，它们将自动“按组”应用。...dplyr时group_by()和summarize()是同时使用最常用的工具之一：分组概括。...可以使用管道以从左到右，从上到下的方式重写多个操作。从现在开始会经常使用管道，因为它大大提高了代码的可读性. 使用管道是属于tidyverse的关键标准之一。...让我们来看看棒球击球手的平均表现如何与他们击球的次数有关。在这里，使用来自拉赫曼包的数据来计算每个大联盟棒球运动员的击球率（击球次数/尝试次数）。...换句话说，分组总和的总和是总和，但分组中位数的中位数不是总体中位数。 5.6.6 取消组合 如果需要删除分组，并返回对未分组数据的操作，使用ungroup()。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。 下面以 MASS 包里的 birthwt 数据集为例，介绍 dplyr 包里常用函数的用法。...为了避免混淆，我们可以使用符号 :: 特别指明使用某一个包里的函数，例如 dplyr::select( )。之后我们将会对函数 select( ) 作进一步介绍。...4.使用 mutate( ) 添加新变量 函数 mutate( ) 用于在数据框中创建新的变量。...tibble 是 tidyverse 系列包（包括 dplyr 包）提供的一种类似数据框的格式。...as_tibble(birthwt) 下面我们将会看到，把函数 group_by( ) 和 summarise( ) 联合使用能方便地对变量进行分组统计。 7.
dplyr包的功能主要包括： 变量筛选函数 select 筛选函数 filter 排序函数 arrange 变形（计算）函数 mutate 汇总函数 summarize 分组函数 group_by 多步操作连接符...csv 不执行dplyr命令，仅将输入数据作为CSV输出到stdout kable不执行dplyr命令，而仅将输入数据作为 knitr::kable()格式字符串输出到stdout 其工作原理：dplyr-cli...使用 {littler}在终端中的CSV文件上运行dplyr命令。...接着我们就通过一系列的实战例子来了解一下如何使用这个好用的工具，这里会使用到 mtcars.csv这个文件，当你从Github下载 dplyr-cli时，会包含其作为一个测试文件： 例子一：简单的基本操作.../dplyr select --file mtcars.csv -c cyl | head -n 6 实例二:多个数据处理的参数的结合 创建名为 cyl2的新一列，它的值为 cyl的两倍，再提取 cyl
接上文DESeq2差异表达分析 质量控制——样品水平 DESeq2工作流程的下一步是QC，它包括样本级和基因级的步骤，对计数数据执行QC检查，以帮助我们确保样本/重复 看起来很好。 ?...当使用这些无监督聚类方法时，计数的归一化和log2变换提高了可视化的距离/聚类。...DESeq2使用中位数比率法进行计数归一化，并对样本级QC的归一化计数进行regularized log transform(rlog)，因为它缓和了平均值之间的方差，从而改善聚集性。 ?...Running DESeq2 使用DESeq2进行差异表达分析涉及多个步骤，如下面的蓝色流程图所示。简而言之，DESeq2将对原始计数进行建模，使用归一化因子(大小因子)来考虑库深度的差异。...然后，它将估算基因离散度，并缩小这些估计值，以生成更准确的离散度估计值，从而对计数进行建模。最后，DESeq2将拟合负二项模型，并使用Wald检验或似然比检验进行假设检验。
然后根据自己掌握的现状选择最熟练的一套，随着时间的推移慢慢发现现有工具组合的不足，开始尝试往更加高效、简介的工具迁移，这样以需求为推动力的技能升级和迁移更为彻底和明确。...data.table 1、I/O性能： data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指，这里以一个1.6G多的2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何，...mydata[carrier %in% c("AA","AS"),.N] [1] 26876 .N是一个计数函数，相当于plyr中的count，或者基础函数中的length。...当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....多分组聚合。 mydata[,.(sum(dep_delay),mean(arr_delay)),by = .(carrier,origin)] ? 多分组计数。 mydata[,.N,by = .
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