-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
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step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释(支持多行选中)ctrl+shift+c 快捷注释后,如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
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。
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
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本文并不表示R在数据分析方面比Python更好或更快速,我本人每天都使用两种语言。这篇文章只是提供了比较这两种语言的机会。
原文地址:https://suzan.rbind.io/2018/02/dplyr-tutorial-3/ 作者:Suzan Baert 这是系列dplyr系列教程中的第三篇博客文章。 在这篇文章中,我们将介绍如何挑选您的数据。 除了filter的基础知识外,它还介绍了一些更好的方法,用near()和between()挑选数字列,或用正则表达式过滤字符串列。
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
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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。
2.select(),按列筛选,列名列号都可以.select(数据框,列号/列名)
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。
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
y4 <- filter(deg, a>1 & b < 0.05);table(y4)
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
安装命令是install.packages(“包”)(安装在CRAN里的包),或者BiocManager::install(“包”)(安装在Biocductor)即可安装对应的包。之前已经安装过dplyr包了,所以直接加载即可
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
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
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。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史,培养了一波又一波优秀的生信人才。新一期的生信入门班学员热情高涨,他们富有探索精神,又乐于助人,这是一个在帮助别人的过程中自己也获得进步的例子,令我们非常开心。
orders the rows of a data frame by the values of selected columns.
数据(集)处理是数据分析过程中的重要环节,今天特别整理数据(集)合并、增减与连接的相关内容,并逐一作出示例。
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
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:
方法一:手动设置,Tools→Packages→Primary CRAN repository
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
如果是要去除包含缺失值的行,直接使用na.omit()函数就可以了,但是如果要去除含有缺失值的列呢?
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
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。
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
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。
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
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。
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
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