探索数据 大多数您已经导入的用于探索数据系列的工具已存在于R平台中。 摘要（数据） 这个方便的命令只是概述了所有数据属性，显示了每个属性的最小值，最大值，中值，平均值和类别拆分。...这是一种快速发现任何潜在数据异常的好方法。 接下来，您可以使用直方图来更好地理解数据的分布。这将可视化显示数据集或您特别希望观察的任何数字列中的任何异常值。...箱形图可视化使用相同的包，但分成四分位数以进行离群检测。这两个组合将很快告诉您是否需要限制数据集或仅在任何算法或统计建模中使用它的某些部分。...它需要比这更复杂，但作为一个基本的例子，我们可以告诉R用该字段的中值替换我们字段中的所有异常值。这将把所有东西都放在一起并消除异常偏见。 缺少值 在R中检查不完整的数据并对该字段执行和操作非常简单。...这个函数允许你在R studio中编写SQL代码来选择你的数据元素 Janitor包 该软件包能够通过多个列查找重复项，并轻松地从您的数据框中创建友好列。
2.6 arrange 按照数据框里的某列或某几列，对所有行进行排序。可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...对于即将合并的新列，需要使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...nest 与unnest 对于数据框，我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。
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。 本文将为您提供整理数据的实用介绍以及tidyr包中附带的工具。...数据清洗案例 我们主要通过一个案例，来了解如何整洁数据，并将案例中的各个有用函数进行详细解读。...它包含冗余列，奇数变量代码和许多缺失值。我们需要采取多个步骤来对其进行整理。 不是变量的列汇集在一起 首先将不是变量的列聚集在一起。...字符分割 接下来就是将key中的字符进行分割,我们使用separate()对字符进行两次分割。 1.将在每个下划线处拆分代码。...例子如上面例子：将new_sp_m014到newrel_f65之间的列选取,汇总到key列名中,值存在cases列名中,并将含有缺失值的行进行删除。
背景 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...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...官网：https://www.tidyverse.org/ 一、tidyr 数据整理 tidyr 包用于将数据重新整合，替代之前的 reshape 和 reshape2 包，用于数据的重塑与聚合...目前最新的版本中主要提供 pivot_longer，pivot_wider 等函数。...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。
数据清洗是数据分析流程中必不可少的一步。清洗得当的数据是可靠分析的基础，而在R语言中，有许多强大而灵活的工具可以帮助我们高效完成数据清洗。...2. dplyr dplyr是R语言中最受欢迎的数据操作包之一，擅长数据清洗和操作，语法简洁直观。...：有时候数据集中可能存在重复行，需要清理。...(data) # 删除重复行 data_unique % distinct() 修正异常值：通过计算分位数或使用业务规则修正数据中的异常值。...总结： 数据清洗是分析的起点，虽然复杂但有规律可循。本文通过具体的案例，展示了R语言中常见的数据清洗方法和技巧，希望能为你的分析工作带来帮助。
有时数据集来自多个地方，我们需要将两个或多个数据集合并成一个数据集。合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。...按照某个共有变量合并：merge( ) 有时我们有多个相关的数据集，这些数据集有一个或多个共有变量，我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...= "conc") long 一个“整洁”的数据集（tidy data）应该满足：每一行代表一个观测，每一列代表一个变量。...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换，详见 Cookbook for R。
，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列，帮助用户重新整理数据框中的观测顺序。...Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...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
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友询问如何使用「pheatmap」绘制相关性热图，小编之前已经写过各种ggplot2风格的热图，但是对于pheatmap却是很少涉及，这一节就来介绍一下「pheatmap...("thomasp85/scico") library(scico) 导入数据 # 读取环境数据文件并存储到env变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim...("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names = FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用...check.names = FALSE) %>% t() %>% as.data.frame() 相关性分析 # 使用pearson方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的...- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df % mutate(pvalue = melt
数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。 数据透视表：学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...合并文本：使用CONCATENATE函数或“&”运算符将多个单元格的文本合并为一个。 宏和VBA编程 录制宏：自动记录一系列操作，以便重复执行。 VBA编程：编写VBA代码实现自动化和定制化功能。...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。 在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。
0 前言 在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...参数columns是长格式数据中的key键对应的列名；参数values是长格式数据中的value对应的列。...这里不能使用透视表pivot_table()函数，因为pivot_table()函数对value进行计算（求和、平均等），但这里Message列都是字符型的，无法进行计算；若value为数值型数据，可以使用...5 总结 Python中pandas库和dfply库中的函数都可以实现长宽格式数据相互转换；R语言中reshape2包和tidyr包中的函数都可以实现长宽格式数据之间相互转换，建议Python...中使用dfply库中函数，R中使用tidyr包中函数，因为key键和value值比较明确。
修改后的例子 在下面的修改例子中，我们将表头与内容分开，将数据汇总与单个数据记录分析，并强调有可能会忽略的列。...image-20201104210744235 规则 9：将相似的数据分组并增加空白 在这个规则中，我们希望确保对类似的类别进行分组，以便更容易地解析表。我们还可以增加空白，甚至删除重复。...我们可以使用 gt::text_transform() 来保存我们数据中的所有观察结果，但不在 gt 表中显示国家的重复。...下面有相当多的代码，我们实际上使用了两个数据集。由于我们在 gt 之外创建火花线，请确保将图形+数据对齐，因为 gt 不控制整体关系。...还有一个例子，对一个数字列进行颜色标记。
图1 从树的根（顶部）开始，使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。在每个决策中，节点都是以某种方式分割数据的条件，叶节点表示最终结果。...让我们把数据放到pandas数据框架中。这里使用变量X来表示所有特征（表），使用变量y来表示目标值（数组）。 图5 我们试图预测的目标值是加利福尼亚地区的房屋价值中值，以几十万美元表示。...训练和测试的默认值分别为75%和25%。然而，对于这个模型，我们将90%用于训练，10%用于测试。 图7 训练集（X_train和y_train）–这是将用于教授（训练）模型如何进行预测的数据集。...我们可以使用DecisionTreeRegressor构造函数创建模型。现在，只使用默认参数（将所有参数留空）。 图8 这创建了我们的决策树回归模型，现在我们需要使用训练数据对其进行“训练”。...经过一些实验，深度为10会将准确性提高到67.5%： 图12 在研究其他超参数之前，让我们快速回顾一下如何建立决策树机器学习模型： 1.从树的根开始，使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。
("thomasp85/scico") library(scico) 导入数据 # 读取环境数据文件并存储到env变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim...("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names = FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用...check.names = FALSE) %>% t() %>% as.data.frame() 相关性分析 # 使用pearson方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的...- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df % mutate(pvalue = melt...包制作一个调色板 mycol <- scico(100, palette = "vik") pheatmap绘制热图 # 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色
0x00 前言 在上一篇文章《机器学习的敲门砖：kNN算法（中）》中，我们借助kNN分类算法，学习了如下知识点： 将数据集划分为训练数据集和测试数据集，以此验证模型好坏。...我们在建模时要将数据集划分为训练数据集&测试数据集。 训练数据集进行归一化处理，需要计算出训练数据集的均值mean_train和方差std_train。...问题是：我们在对测试数据集进行归一化时，要计算测试数据的均值和方差么？ 答案是否定的。在对测试数据集进行归一化时，仍然要使用训练数据集的均值train_mean和方差std_train。...确定中值点：预先对原始数据点在所有维度进行一次排序，存储下来，然后在后续的中值选择中，无须每次都对其子集进行排序，提升了性能。...在《机器学习的敲门砖：kNN算法（中）》中，我们使用训练数据集和测试数据集来判断模型的好坏，给出并实现accurcay这一分类问题常用指标，计算出accuracy分类精准度。
主要介绍使用pivot_longer进行长宽数据转换，这两个函数都是来自于tidyr包 问题背景 现在有一个表达矩阵，要画箱线图 但是，上面表格不满足向ggplot2画箱线图的函数传递参数的需求，要变换成数据框把所有数字变成一列传递给...首先行列转置 把原来的行名变成第一列 把原来的列名变成第二列 就变成数据框形式了。也就是把宽数据变成长数据。 代码如何实现？...先做个示例数据 # 表达矩阵 set.seed(10086) # 设置可重复随机数种子 exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6) exp = round(exp,2) # 保留两位小数...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 列名中含有多个变量可以用正则表达式拆分成多列 一行有多个观测...列名有重复 详见使用pivot_longer和pivot_wider进行长宽数据转换-CSDN博客
现在当数据点分布比较均匀的时候，平均值是有意义的。但是一旦数据中存在异常值时，平均数就有可能失灵，这时就要用中位数来排除掉异常值的影响。但是平均数仍然有存在的价值，（只是某些时候我们要对其进行修正）。...例如下面的邻域 0 1 2 3 4 5 6 7 8 首先对窗口内的每一列分别计算最大值，中值和最小值，这样就得到了3组数据 最大值组：Max0 = max[P0，P3，P6...可见设计一个好算法永远是那么的重要！ 三、数据挖掘中的K-means和K-median 聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法，这有点像全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。...对包含离群点的数据进行聚类时，K均值也有问题。在这种情况下，离群点检测和删除大有帮助。K均值的另一个问题是，它对初值的选择是敏感的，这说明不同初值的选择所导致的迭代次数可能相差很大。...此外，K值的选择也是一个问题。显然，算法本身并不能自适应地判定数据集应该被划分成几个簇。最后，K均值仅限于具有质心（均值）概念的数据。一种相关的K中心点聚类技术没有这种限制。
如需进行更可靠的分析，可尝试使用"比较两组样本"查询工具进行 t 检验，或将数据集完整 SOFT 文件导入常用的微阵列分析软件中。...P 聚类热图 本部分提供完整的聚类类型选择，包括无监督层次聚类、K 均值/K 中值聚类以及按染色体基因位置组织的热图。...R 在热图图像上选择感兴趣区域 点击热图图像可选择聚类区域进行进一步分析。将显示半透明选择框，拖动和/或调整框体高度以覆盖目标区域。...如需选择多个区域，请点击选择框左侧的"+"图标，重复操作选择更多区域。双击选择框或点击"堆叠显示"可放大查看选定区域，放大后的聚类右侧会列出基因符号。...下载文件为制表符分隔格式，适合在 Excel 等电子表格应用程序中打开。包含多个数据集的检索结果将按数据集区块进行组织。文件中包含实验因素和基因注释信息。
导语 GUIDE ╲ 一致性聚类（Consensus Clustering）是一个能够确定数据集（微阵列基因表达）中可能聚类的数量和成员的方法。...共识矩阵汇总在几个图形展示中，使用户能够决定合理的聚类数量和成员。...准备输入数据 输入的是要进行聚类的数据，这些数据可能是一个实验的结果，如mRNA表达芯片或免疫组织化学染色强度。输入数据是一个矩阵，其中列是样本，行是特征，单元格是数值。...对5000个基因和MAD的选择也可以用其他统计变异筛选方法代替。用户可以决定是否使用筛选方法或使用筛选方法的类型。...此帮助用户确定共识的相对增加，以及没有明显增加的k值。 ⑤Tracking Plot 此图显示了按颜色对每个k(行)样本(列)的各类分配。经常更改集类(在列中更改颜色)的说明成员关系不稳定。
为了对测序深度和RNA组成进行归一化，DESeq2使用了比率中位数法。在用户端只有一个步骤，但在后端有多个步骤，如下所述。...使用DESeq2对Mov10数据集进行计数标准化 现在我们已经了解了计数归一化理论，接下来我们将使用DESeq2归一化Mov10数据集的计数。...创建DESeq2对象 Bioconductor软件包通常在R中定义和使用一个自定义类来存储数据(输入数据、中间数据和结果)。这些自定义数据结构与列表相似，因为它们可以包含多种不同的数据类型/结构。...但是，与列表不同的是，它们有预先指定的数据槽，用于存放特定类型/类的数据。存储在这些预先指定槽位中的数据可以通过使用特定的包定义函数来访问。...设计公式指定元数据表中的列，以及在分析中应该如何使用这些列。对于我们的数据集，我们只对一个列感兴趣，即~sampletype。
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