如何在R glue语法中设置"na.rm = TRUE - 腾讯云开发者社区

library(dplyr) starwars %>% group_by(gender) %>% summarise(mass_maximum = max(mass, na.rm = TRUE...= TRUE)) } starwars %>% max_by(height) #> # A tibble: 1 x 1 #> maximum #> #> 1 264...213 #> 3 hermaphrodite 175 #> 4 male 264 #> 5 none 200 注意这个语法和...glue 包是有区别的： var <- sample(c("woof", "meow", "mooh"), size = 1) glue::glue("Did you just say {var}?"...= TRUE), maximum = max(height, na.rm = TRUE), by = gender ) #> # A tibble: 5 x 3

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「R」dplyr 列式计算

min_max <- list( min = ~min(.x, na.rm = TRUE), max = ~max(.x, na.rm = TRUE) ) starwars %>% summarise...= TRUE), .names = "min_{.col}"), across(where(is.numeric), ~max(.x, na.rm = TRUE), .names = "max_{...= TRUE) # -> df %>% mutate(across(where(is.numeric), mean, na.rm = TRUE)) df %>% mutate_at(vars(c(x..., starts_with("y"))), mean) # -> df %>% mutate(across(c(x, starts_with("y")), mean, na.rm = TRUE)) df...Reference [1] glue: https://glue.tidyverse.org/

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ggplot2自构函数批量绘制蜂窝图

加载R包 library(tidyverse) library(janitor) library(glue) library(ggtext) library(forcats) library(ggbeeswarm...= TRUE)) %>% ungroup() %>% mutate(p_mean = n_artists/sum(n_artists)) %>% select(type, p_mean...= TRUE), lq = sum(log(location_quotient)*artists_n/sum(artists_n, na.rm = TRUE), na.rm = TRUE))...plot.background = element_rect(fill = "white"), plot.margin = margin(t = 30, b = 10, l = 30, r...axis.text.x = element_text(), axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 10))) # 保存图像 ggsave(glue

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ggplot2自构函数批量绘制蜂窝图

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flowchart绘制丰富多彩流程图

官方文档 https://bruigtp.github.io/flowchart/articles/flowchart.html 安装R包 library(tidyverse) install.packages...text = ifelse(id == 3, str_glue("- {sum(safo$inclusion_crit == 'Yes')} not met the inclusion criteria...("{sum(safo$inclusion_crit == 'Yes' | safo$exclusion_crit == 'Yes' | safo$decline_part == 'Yes', na.rm...(safo[[.x]] == 'Yes', na.rm = TRUE)} {attr(safo[[.x]], 'label')}")), map_chr(4:15, ~str_glue(" -...❝本节介绍到此结束，有需要学习R数据可视化的朋友，欢迎到淘宝店铺R语言数据分析指南，购买小编的R数据可视化案例文档(2024版)，「购买将赠送2023年的绘图文档内容」。

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100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理GSE25097（018）

，不用写双引号，并且不在屏幕上打印包的加载信息因为文件太大，在R内下载失败，可通过图片中的方法下载文件，GEOquery::getGEO直接读取本地的文件。...geo_accession glue('{geo_accession}_series_matrix.txt.gz...dplyr::select(Sample,Group,everything())处理表达谱数据数据大小大于50需要取logexprs_mtx na.rm...= TRUE)na.rm = TRUE)中的探针名转换为基因名

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r语言求平均值_r语言计算中位数

平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算，函数mean()用于在R中计算平均值，语法如下： mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)...na.rm – 用于从输入向量中删除缺少的值。...如果缺少值，则平均函数返回NA，我们如果要从计算中删除缺少的值，可以使用na.rm = TRUE，这意味着删除NA值。...好啦，来综合看下实例：输出结果为：数据系列中的中间值被称为中位数，在R中使用median()函数来计算中位数，语法如下： median(x, na.rm = FALSE) 参数描述如下： x...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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ggraph优雅的绘制网络流程图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用ggraph包来绘制网络流程图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢 ❞ 结果图...加载R包 library(tidyverse) library(tidygraph) library(ggraph) library(ggtext) 导入数据 df % mutate(category_continent = as.character(glue...size = 3, shape = 1) + geom_node_range(aes(y = y + 0.02, yend = y + 1.5 * number/max(nodes$number, na.rm...+ geom_node_text(aes(x = x, y = y + 1.5 * number/max(nodes$number, na.rm = TRUE),

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dplyr中的across操作

dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all，用法更加灵活，初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂，用习惯后真是利器！...： min_max <- list( min = ~min(.x, na.rm = TRUE), max = ~max(.x, na.rm = TRUE) ) starwars %>% summarise...= TRUE), .names = "min_{.col}"), across(c(height, mass, birth_year), ~max(.x, na.rm = TRUE), .names...可以放在tibble里解决： starwars %>% summarise( tibble( across(where(is.numeric), ~min(.x, na.rm = TRUE)..., .names = "min_{.col}"), across(where(is.numeric), ~max(.x, na.rm = TRUE), .names = "max_{.col}"

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迄今为止最强大的upset plot R包，没有之一！

今天再介绍一个画upset plot的R包（感觉有点像收集龙珠了），这个包不得了，官方宣传：具有UpsetR的所有优点，且完全支持ggplot2语法！...size 展示集合比例使用ggplot2继续调整和其他同类型R包的比较 UpsetR：画upset plot的强大工具和先锋，但是不支持ggplot语法，且很久没更新了； ggupset：支持ggplot...# conda install -c conda-forge r-complexupset 数据集使用的还是来自IMDB中的电影数据。...FALSE FALSE ## 2 TRUE FALSE FALSE ## 3 TRUE FALSE FALSE ## 4 TRUE FALSE FALSE ## 5 TRUE FALSE FALSE...)) + geom_jitter(alpha=0.2, na.rm=TRUE) + upset_mode('exclusive_intersection'

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数据分析：完整的成体系的生存分析的结果汇总

通过这种方式，可以识别出在单变量分析中显著相关的变量，为后续的多变量分析打下基础。多变量生存分析：其次，将单变量分析中显著相关的特征组合在一起，进行多变量生存分析。...经验贝叶斯统计：limma解释了经验贝叶斯测试统计量，这些统计量用于在基因表达分析中获得后验方差估计器。.../results/temp/", recursive = TRUE)saveRDS(DGE_ls, "....: [1] vctrs_0.6.5 cli_3.6.3 rlang_1.1.4 stringi_1.8.3 generics_0.1.3 [6] glue...0.9.1 locfit_1.5-9.9 foreach_1.5.2 gower_1.0.1 [49] recipes_1.0.10 glue

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R|ML_code-入门（1）

# Taking care of missing datadatasetAge = ifelse(is.na(datasetAge),mean(datasetAge, na.rm = TRUE),datasetAge...因此需要设置哑变量，不同的类别（如不同国家）单独分为一个列，属于这个国家的设置为1，不属于的设置为0。...注：在R语言中不需要特别将每一类别分为一列，因为每一列用vector来表示，可以接受不同的大小。...1 35 58000 1 9 3 50 83000 0 6 特征量化 (feature scaling) 数据处理的重要步骤，在机器学习中，..., FUN = function(x) mean(x, na.rm = TRUE)), datasetSalary) # Encoding categorical

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教你几招R语言中的聚合操作

前言 ---- 在数据处理和分析过程中，可能会涉及到数据的聚合操作（可理解为统计汇总），如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。...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。...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，...：指定数据库中的哪些变量需要用作分组变量； add：bool类型的参数，是否在已分组的数据框上再添加group_by的分组设置，默认为FALSE；summarise(.data, ...) .data：...= TRUE), # 统计各舱乘客的最小年龄 Max_age = max(Age, na.rm = TRUE), # 统计各舱乘客的最大年龄

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确定你会统计？大老粗别走，教你如何识别「离群值」和处理「缺失值」！

1min(height) 2max(height) 当处理含有缺失值的数据时，要设置参数na.rm = TRUE。...1height TRUE),NA,NA) 2boxplot(height) 3range(height,na.rm = TRUE)...4mean(height,na.rm = TRUE) 5median(height,na.rm = TRUE) 6sd(height,na.rm = TRUE) 7quantile(height,na.rm...缺乏数据的其他原因还包括编码错误、设备故障和调查研究中的应答者没有应答等。在统计软件包中，一些函数（如Logistic回归）可能会自动删除丢失的数据。...本推文介绍了在R中如何处理丢失的数据，并介绍了处理丢失数据的一些基本技巧。在R中，“NA”表示为一个缺失的值。当将带有空单元格的Excel表导入R控制台时，这些空单元格将被NA替换。

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106-R可视化30-底层绘图系统grid学习之重头创建ggplot对象之一

参考：《R绘图系统》Paul Murrell 4.7 Building New Graphical Elements | Mastering Software Development in R (bookdown.org...在[[91-R可视化23-底层绘图系统grid学习之grob对象]] 与[[96-R可视化25-底层绘图系统grid学习之viewports]] 中，我们分别学习了操作viewport与创建底层grob...，该方法就类似于我们在一般ggplot 作图时使用的方法了，如geom_point； 1-创建ggproto 类有如下几个设置的内容： GeomNEW 如abline, blank, crossbar 等等，基本和geom_** 对应； draw_panel 用来绘制具体的图，其会接受三个参数，data 也就是..., check.aes = TRUE, check.param = TRUE, show.legend = NA, key_glyph = NULL, layer_class = Layer

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R语言|数据清洗

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。...TIPS R语言数据清洗常用工具 1. Base R R语言自带的base包提供了许多内置函数用于数据清洗，例如is.na()、duplicated()等。...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。...= TRUE), Age), Salary = ifelse(is.na(Salary), mean(Salary, na.rm = TRUE), Salary) ) data_filled...格式转换：在数据清洗中，经常需要将列转换为合适的数据类型。

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最强大的upset plot包之二

前面我们已经介绍了迄今为止最强大的upsetplot包的部分内容，今天继续介绍剩下的功能，这个包绝对是目前画upset plot的最强大的R包，没有之一！...迄今为止最强大的upset plot R包，没有之一！无论是从功能、易用性、美观度等方面，都是最强大的！...=list( geom_jitter(aes(color=log10(votes)), na.rm=TRUE), geom_violin(...alpha=0.5, na.rm=TRUE) ) ) ), min_size=10, width_ratio=0.1, themes...OK，这就是complexUpset全部的功能，看完之后，果然如最开始所说：具有UpsetR的所有优点，且完全支持ggplot2语法！

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数据分析|R-描述性统计

前文介绍了脏数据中缺失值数据分析|R-缺失值处理和异常值数据分析|R-异常值处理的常规处理方法，之后就可以对数据进行简单的描述性统计，方便我们对数据有一个整体的认识。...下面简单的介绍如何使用R实现数值型变量的上述统计量。 1 基础包中summary()函数可得到数值型变量的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。...()函数当设置norm=TRUE（非默认）时，可以返回偏度和丰度（统计显著程度）和Shapiro-Wilk正态检验的结果。...= TRUE); Q1 = quantile(x, probs = 0.25, na.rm = TRUE); Median = median(x, na.rm = TRUE); Q3 =...quantile(x, probs = 0.75, na.rm = TRUE); Max = max(x, na.rm = TRUE); Mean = mean(x, na.rm = TRUE)

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R语言统计知识以及常用方法实例

文章目录统计平均值中位数众数线性回归一元多元回归逻辑回归正态分布决策树随机森林生存分析卡方检验统计平均值语法 mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE...na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。...median(x,na.rm=FALSE) x - 是输入向量 na.rm - 是用于输入向量中删除缺少的值。...the tree. plot(output.tree) # Save the file. dev.off() 随机森林安装包 install.packages(“randomForest”) R创建随机森林语法...该包中含有Surv()函数，它将输入数据作为R公式，并在所选变量中创建一个生存对象进行分析。然后使用survfit()函数来创建分析图。

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左手用R右手Python系列8——数据去重与缺失值处理

因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。...is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.cases() #完整值 mydatana.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 rm.na通常作为基础统计函数的参数使用，如mean，sum等 mean(mydata$A,na.rm=TRUE) sum(mydata$A,na.rm...=TRUE) ?...is.na() na.rm=TRUE/FALSE na.omit(lc) complete.cases() Python：重复值： set（针对列表通过元组过滤） drop_duplicates

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「R」curly curly，更好的非标准计算

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