R包在Linux下编译不通过，原因是gcc版本太低怎么办？ 一些有C++代码的R包可能会用到一些新的C++特性，需要C++11或者C++14。...正确的解决方式是安装独立的gcc，通过环境变量引用和使用它。...在Root用户下操作： yum install centos-release-scl yum install devtoolset-9 然后在你使用R的用户下操作： # If you use your...x86_64-conda_cos6-linux-gnu-gcc 2export CXX=/path/to/anaconda/bin/x86_64-conda_cos6-linux-gnu-g++ 如果是R包编译...如果使用的是miniconda，这个文件的内容可能就是这样的了： 1CXX11=~/miniconda3/bin/x86_64-conda-linux-gnu-g++ -std=c++11 -fPIC
安装和使用 直接从CRAN下载即可： 1install.packages("modules") 使用了解2个函数的使用就可以了。 一是import()，用于替换library()加载包。...., environment = parent.frame()) 10NULL 这样我们可以直接使用这个函数，也可以通过gp这个对象去访问可用的函数。...基于上面的思想，我将去年写的R包安装以及TCGA样本名重过滤等几个函数单独通过GitHub page进行了部署。...这里一个对绝大部分读者有用的函数是install()，它之前被放在R包wfun中。我前几天把它重新进行了迁移和修改。...代码核心其实 就是各种情况的检查，优先使用适合的包和函数进行下载、安装。它的存在就是方便国内使用者，特别是 初学者简便地下载、安装包。
介绍 R是一种流行的开源编程语言，专门研究统计计算和图形。它广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R社区以不断为特定研究领域添加用户生成的包而闻名，这使其适用于许多领域。...在本教程中，我们将讨论如何安装devtools并使用它直接从GitHub安装R包。...第3步 - 从GitHub安装R包 在这一步中，我们将直接从GitHub安装Shiny的最新开发版本，这是一个R的Web应用程序框架。...运行闪亮： 我们将连接到R，这次是普通用户。务必输入R标题大小写。 R 接下来，我们将加载Shiny包： library("shiny") Shiny包含11个内置示例，演示了它的工作原理。...cat /usr/local/lib/R/site-library/shiny/DESCRIPTION 结论 在本教程中，我们直接从GitHub安装了最新的Shiny软件包，并学习了如何从CRAN重新安装其稳定版本
首选是构造一份数据集 image.png 数据是excel存储，读取数据使用R包readxl中的函数read_excel() 读取数据 library(readxl) df<-read_excel...("20210910.xlsx") 删除行 library(tidyverse) df %>% rows_delete(tibble(var="AAA")) 设置因子水平 library...image.png 指定列大小写转换 df %>% mutate_at("var",toupper) 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。...4.5 缺失值 R中的字符型缺失值与数值型数据使用的缺失值符号是相同的。缺失值以符号NA（Not Available，不可用）表示。...sum(leadership$q5, na.rm=TRUE) 4.5.4 函数na.omit()可以移除所有含有缺失值的观测（行）。...SQL语句操作数据框 使用sqldf包，可以直接使用sqldf()嵌入SQL语句来实现表格的选择。...library(sqldf) OK，使用基本的函数解决数据管理就先写这么多，后面再陆续更新一些R包解决较复杂的数据处理管理。
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。...该sqldf包允许您访问使用SQL数据帧。无论在哪里的原始数据，只要其包含在数据框中就可以查询。...并且它传递查询到sqldf函数就像传递一个字符串到sqldf函数一样简单。...这原因是行名不是标准的列，被默认的sqldf忽略了。使输出包含这些行，调用时指定 row.names= T....sqldf("SELECT * FROM mtcars WHERE mpg > 20", row.names=TRUE) 在R中有许多方式去创建新的数据框–基本的语言包含一些支持函数，而且R包像dplyr
在R语言中提供了几种实现数据聚合的常用函数，它们分别是基于stats包中的aggregate函数、基于sqldf包中的sqldf函数以及基于dplyr包中的group_by函数和summarize函数。...，可以是R自带的函数也可以是用户自定义函数；......为了弥补aggregate函数的缺点，使用sqldf包中的sqldf函数是一个不错的选择，它可以允许用户写入SQL语法，并基于SQL实现数据的聚合统计，关于该函数的用法和参数含义如下： sqldf(x,...该数据集已存放在MySQL数据库中（读者也可以利用该函数读取本地的Excel文件），可以借助于下方的代码实现数据的读取和聚合统计： # 加载第三方包library(sqldf) # 使用SQL语法对数据作聚合统计...尽管sqldf函数可以借助于SQL语法实现数据的聚合，但是使用该函数时容易产生异常错误，例如参数drv的值指定错误，就会导致sqldf函数无法生成结果（根据经验，参数drv的值设置为’SQLite’时，
感觉purrr 包的函数非常像py 中的匿名函数相关的函数。 而功能上，其起到的作用更像是简化和丰富了apply 家族函数的调用。...JSON、YAML等格式转换为R对象就经常具有这种嵌套结构。一般这种类型的数据，导入的R 后就表现为嵌套列表的格式，也就是列表中的每个元素也都是列表。...输入类型和输出类型两两搭配， purrr包提供了27种map类函数。...pmap(list(x, y, z), c) ## [[1]] ## [1] 101 102 103 ## ## $name ## [1] "李明" "张聪" "王国" 对于数据框， 对数据框的每一行执行函数...（之于map 对列执行，有点类似于apply 选择行or列）。
如下图所示 除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差 那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...,1,sd) #每一行基因表达值减去这一行的均值 data1=sweep(data,1,rowmean) #每一行基因表达值除以这一行的标准差 data2=sweep(data1,1,rowsd,'/'...) data2 得到的结果如下 如果对R里面scale这个函数比较熟悉的小伙伴，可能已经发现了，scale这个函数就能完成z-score的计算，我们来看看这个函数的说明 我们来看看scale这个函数的效果...sweep函数得到的结果。
通过sqldf包使用SQL查询数据框 有没有一种方法，能够直接使用SQL进行数据框查询，就像数据框是关系型数据库中的表一样呢？sqldf包给出肯定答案。...该包吸收了SQLite轻量结构和易于嵌入R会话的优点，可以用下面代码安装： install.packages("sqldf") 首先加载包： library(sqldf) #> 载入需要的程辑包：gsubfn...sql包的实现依赖这些包，它基本上是在R和SQLite之间传输数据和转换数据类型。 读入前面使用的产品表格： product_info = read_csv("../.....包的神奇之处在于我们可以使用SQL语句查询工作环境中的数据框，例如： sqldf("select * from product_info") #> id name type class...包的缺点也很明显： sqldf默认基于SQLite，因此SQLite的局限性就是该包的局限性，比如内置的分组汇总函数是有限的，而R本身的统计汇总函数要多得多 不方便动态编程 SQL的限制性也限制了该包，
和其他语言（比如Python和Java）相比，R可以更模糊和麻烦。好消息是，有大量的包可以在R基础库上提供简单和熟悉的界面。这篇文章是我喜欢和每天使用的10个包，并且我希望自己能早些知道他们。...1. sqldf R语言学习曲线中最陡峭的一部分就是语法，我花了一段时间才习惯使用如何实现VLOOKUP?!?R 对于一般的数据粗加工任务非常有用，但需要一段时间才能掌握。...可以认为sqldf是我的R”辅助轮子”。 sqldf让你在R数据框上执行SQL查询。来自SAS的人会发现它非常熟悉，任何具有基本SQL技能的人都可以轻松的使用它—sqldf使用SQLite语法。...在R中，apply函数族是在对列表或者向量每个元素调用函数的首选方法。虽然R基础库中有这些函数，但它们的使用可能难以掌握。...Hadley Wickham编写的另一个包， stringr，提供了一些非常需要的字符串运算符。很多函数使用那些做基础分析时不常用的数据结构。 stringr 非常易于使用。
相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包 利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行...（RODBC、sqldf包） 二、数据增减 x=x[,-1] #这个就代表，删除了x数据集中第一列数据 或用dplyr包中的mutate函数 a=mutate(Hdma_dat,dou=2*survived...rowSums函数对行求和，使用colSums函数对列求和。...#————————————————————————————不等长合并 #如何解决合并时数据不等长问题——两种方法：do.call函数以及rbind.fill函数（plyr包） #rbind.fill函数只能合并数据框格式...（do.call用法） 关于do.call其他用法（R语言 函数do.call()使用 ） 有一个list，想把里面的所有元素相加求和。
我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。...glm, knn, randomForest, e1071 -> scikit-learn R 语言的一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应的软件包，这大大提升了用户的学习成本。...利用这个软件包，我们仅需要一行代码就可以将 LogistiRegression 模型切换成 GradientBoostingMachines 模型。...stringr -> nothing R 语言自带的字符串操作函数非常难用，每次当我需要处理字符串时，我都会做以下两件事： 向大神 Hadley Wickham 表示感谢 导入 stringr stringr...sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。
我来写个总结性的推文吧~ 使用自定义基因集对单细胞数据打分常常是为了深入分析单细胞数据用到，像由于测序深度不足而导致某些基因表达量低或者是某些基因并没有表达。...目前针对单细胞数据基因集打分有不同的R包和多种函数 GSEA、GSVA、ssGSEA #这三个也常常用在bulk转录组的富集分析中 Pagoda2、Vision、PLAGE、Zscore、Seurat包的...RNA-seq数据集的R包。...scgmt包 作者原文：[单细胞基因集合打分方法]https://mp.weixin.qq.com/s/YW5bIhq86jwDPqW-p6-EWA 这个R包旨在整合多种基于单细胞秩次的基因集富集分析方法...irGSEA包 除了上述的函数和包之外还有一个考察了多种算法然后选取了基于单个样本的基因表达排名的基因集分析方法：AUCell、UCell和singscore整合成的R包：irGSEA包 https:
图1：不同性别的领导行为 如何把图1的中数据导入R，对这些数据，我们有什么发现呢？...图3：R逻辑运算符号 基于逻辑运算符号关系来改变变量中内容，逻辑值为真，则可以修改。 拓展可以了解within()函数和car包中的recode()函数。 重命名变量 重命名变量名，可以采用方法。...方法一：fix()函数。 方法二：包reshape中的rename()函数。 方法三：names()函数。 缺失值 数据集往往是不完整，因为各种缘由存有缺失值。 使用is.na()函数检查缺失值。...order()函数 数据集合并 添加列，使用merge()函数或者cbind() 添加行，使用rbind()函数 子数据集 选择变量 移除变量 选择观察 用subset()函数 随机抽样sample()...函数 用SQL操作数据框 使用包sqldf中的sqldf()函数基于SQl的查询语句操作数据框。
为什么使用 Python 我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。...我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。...利用这个软件包，我们仅需要一行代码就可以将 LogistiRegression 模型切换成 GradientBoostingMachines 模型。...stringr -> re+string R 语言自带的字符串操作函数非常难用，每次当我需要处理字符串时，我都会做以下两件事： 向大神 Hadley Wickham 表示感谢 导入 stringr stringr...sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。
Data Frame每一列有列名，每一行也可以指定行名。如果不指定行名，那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行。 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame。...好像R并没有提供几个能用的日期函数，我们只能使用format函数取出年份部分，然后转换为int类型相减。...使用行和列的Index来获取子集是最简单的方法，前面已经提到过。如果我们使用布尔向量，配合which函数，可以实现对行的过滤。...Name","Age")) 使用SQL查询Data Frame 对于我这种使用了多年SQL的人来说，如果能够直接写SQL语句对Data Frame进行查询操作，那是多么方便美妙的啊，结果还真有这么一个包...除了join，另外一个操作就是union，这也是数据库常用操作，那么在R中如何将两个列一样的Data Frame Union联接在一起呢？
具体来讲，本篇文章我们先讨论pandas中如何使用SQL，用到了pandasql，再讨论pandas对于数据库的读写。文中代码更多以python为主。...pandasql的使用 简介 pandasql是由Yhat编写的模拟R包sqldf的python第三方库，能够让我们用SQL的方式操作pandas的数据结构。...安装 在命令行中使用pip install pandasql即可实现安装。 使用 从pandasql包中可以导入sqldf，这是我们核心要使用的接口。它接收两个参数，第一个是合法的SQL语句。...基本使用： import pandas as pd from pandasql import sqldf#d导入sqldf data = pd.read_excel('orderamt.xlsx')#...df2就是期望写入的数据，这里只选取了上文df的前五行。需要注意如果不加index=None参数，会把索引也写进去，多一列index。
"几种" 翻译成 COUNT，不重复翻译成 "DISTINCT"，于是合并后就是 COUNT(DISTINC(Gene)) 然后我们要保证只看 Gene Tran Exon 都非空的行，即 WHERE...如果你在Spark集群模式下，几台 48 线程的机器上对一个大文件执行SparkSQL（前提是没人使用 + 满CPU使用），在等待的过程中去后台 top 一下，会看见计算节点上全部都是恐怖的 4800%...的 CPU 使用率，共同执行同一个任务。...首先，Pandas 的DataFrame 没有R语言的 factor 这种让人又爱又恨的东西（掉过这个坑的在下面举手）。所以如果要调整顺序，得自己想办法。我就用了高阶函数做这个事情。...具体大家参考 廖雪峰大神的Python 教程之匿名函数篇 加 高阶函数篇。简单说， 下面的 lambda 属于匿名函数，对我这种懒人而言不用写 def 定义函数了。
或者，也许你来自R，想要一个sqldf的替代品。...这篇文章将介绍一种在pandas的dataframe中使用SQL的python包，并且使用一个不等链接的查询操作来介绍PandasSQL的使用方法。...为了开始使用PandaSQL，我们简单地安装它: pip install -U pandasql 安装了pandaSQL之后，我们可以通过创建pysqldf函数来使用它，该函数接受一个查询作为输入，并运行该查询来返回一个...from pandasql import sqldf pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals()) 现在，我们可以使用这个函数在我们的pandas dataframe上运行任何...警告 虽然PandaSQL函数允许我们在我们的panda数据框架上运行SQL查询，并且在某些情况下是一个非常好的工具，但是它的性能不如纯panda语法。 ? ?
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