数据这样组织有两个明显的好处:既方便以向量的形式访问每一个变量,也方便变量之间进行向量化运算。
列名中含有数值型数据,可以names_prefix/names_transform提取,可以用readr包中的parse_number()函数直接解析
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合,里面包括了readr,tidyr, dplyr,purrr,tibble,stringr, forcats,ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上,比如learnasreml包中的fm数据,它有h1~h5五年的株高数据,想对它进行作图。
https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12864-022-08418-7
❝本节来介绍一种新的方法来进行分面注释,下面通过1个案例来进行展示 加载R包 library(tidyverse) library(ggh4x) library(ggsignif) library(ggsci) library(grid) 定义函数 annotation_custom2 <- function (grob, xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = -Inf, ymax = Inf, data) { layer(data = data, stat = Stat
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。
tidyverse中的长款数据转换函数,类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数
本中你将学习在R中数据处理简洁的方法,称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作,但这些工作从长远来看是值得的。一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具,您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种,从而可以将更多的时间花在分析问题上。
今天的推文没有详细介绍代码,代码的介绍会以视频形式放到B站,欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 📷 image.png 首先是示例数据的格式 画热图的数据 📷 image.png 用来添加文本的数据 📷 image.png 如果还有其他文本需要添加,可以再准备一份数据 📷 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2) library(tidyverse) #install.packages("s
❝本节来介绍如何灵活使用「rstatix」来进行数据统计分析,以前都是使用R内置数据来进行展示这次使用论文中的原始数据来进行展示; 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggprism) 数据清洗 df <- read_tsv('F1-a.txt') %>% pivot_longer(-`MUFA-PI / total PI [%]`) %>% group_by(name) %>% summarise(
变量可以分为很多种,如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时,我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化,这时散点图中则会出现大量重叠,而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
在之前的推文中我们介绍了2行代码实现9种免疫浸润方法,今天给大家介绍下常见的免疫浸润结果的可视化。
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。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y
最近知乎热议:R和Python谁更优雅的问题,或者谁更适合数据分析的问题,各种讨论,非常值得一看:
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制镶嵌条形图,下面通过一个小例子来展示 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(ggtext) 导入数据 incl_gen_2019 <- read_tsv("incl_gen_2019.xls") %>% mutate(OECD = rowMeans(select(., 3:last_col()))) %>% rename(provisions = 1) %>% add_r
❝本节来介绍如何通过R来批量做相关性分析,将通过两个小例子来进行介绍,1个for循环与另一个tidyverse体系; 加载R包 library(tidyverse) library(magrittr) library(ggstatsplot) 案例一 导入数据 Bats <- read.csv(file = "Bats_data.csv", header = T, stringsAsFactors = F) Bats_subset <- select(Bats, Activity, Area.thin
❝本节来进行论文图表的复现;通过ggplot2绘制误差线点图 📷 加载R包 library(tidyverse) library(ggprism) library(ggsci) 数据清洗 df <- read_tsv("F1-b.txt") %>% pivot_longer(-c(type,time)) %>% select(-name) %>% group_by(type,time) %>% summarise(value_mean=mean(value),sd=sd(value),
https://www.nature.com/articles/s41477-021-00941-x
前面介绍了超多DCA的实现方法,基本上常见的方法都包括了,代码和数据获取方法也给了大家。
上述代码我们将绘图代码打包成了一个函数,通过函数要绘制其它基因之间的关系就大大简化了代码,并可进行重复性操作
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
热图展示不同国家历届足球世界杯的成绩,非常有意思,时间跨度是1982年到2018年,入选国家的标准是最少参加过四次世界杯,我们今天来重复一下这个图,自己这个伪球迷也来了解一下足球世界杯的相关知识。
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01187-x#Sec21
❝本节来介绍如何使用「rstatix」来进行统计分析,并使用「ggpubr」来添加显著性标记,下面通过一个小例子来进行展示;本次使用R内置数据集; 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) 统计分析 stat.test <- iris %>% pivot_longer(-Species) %>% filter(Species !="versicolor") %>% mutate(group=str_sub(na
要纵向合并两个数据框,可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量,这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如:
有小伙伴们问我“Python有mplcyberpunk库可以绘制赛博朋克风的可视化作品,那R可有类似的包进行绘制呢?”当然有啦,今天小编就给大家推荐一个可以绘制赛博朋克风的优秀第三方R包-ggCyberPunk,今天推文的主要内容如下:
构建好绘图函数后让我们来进行可视化的操作,由于原始数据较多在此我们筛选一部分数据进行可视化操作
公众号后台有读者留言问这个图的实现办法,这个图相比于普通的PCA散点图是多了一个垂直和水平的误差线,这个如何实现之前还没有尝试过,所以查了查资料,找到了一个参考链接
❝本节来复现「nature microbiology」上的一张环状热图,图表主要使用「ggplot2」,「ggtree」,「ggtreeExtra」等包来实现,此图的重点不在绘图方,而是在于如何构建绘图数据下面来进行具体介绍 Multi-modal molecular programs regulate melanoma cell state ❞ 加载R包 package.list=c("tidyverse","ggtreeExtra","ggtree","treeio","ggnewscale","pat
https://www.nature.com/articles/s41564-022-01270-1
基本的思路是:先把otu表格宽格式转换成长格式,然后根据样本分组求和,生成一个新的列,然后用绝对丰度值除以求和列得到相对丰度,最后再转换为长格式
期刊 Forest Ecology and Management 农林科学二区top 影响因子3.55
这里面,比如ID是两个地点,Cul是5个品种,产量数据,比较两个品种在5个地点的表现,把数字加上去,就形成了上面的图。
本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目:tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
library(tidyverse) library(patchwork) dat_wide <- tibble( x = 1:3, top = c(4.5, 4, 5.5), middle = c(4, 4.75, 5), bottom = c(3.5, 3.75, 4.5) ) dat <- dat_wide %>% pivot_longer( cols = c(top, middle, bottom), names_to = "region", valu
01 表格之间的处理 上一篇文章推出【R语言】基础知识 | 为了偷懒,我不择手段!,想了想,人还是踏实一点比较好,别老想着走捷径,不然有一天会摔的很惨,咱还?️ 把基础打扎实~ data1文件夹中
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
https://www.nature.com/articles/s42255-022-00629-2#Sec15
今天,公众号要给大家介绍,区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的,我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
2024更新的绘图内容同时包含数据+代码+markdown注释文档+文档清单,「小编只分享案例文档不额外回答问题无答疑问。」
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