很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
Tidyverse中包含一个purrr程序包,之前在看数据处理分析时候,一直看到别人的code中,涵盖purrr,map函数,但是一直不知道这个是干什么的,现在发现purrr真的是极大的加速了数据处理流程,减少了code的编写。
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
我是R语言的忠实粉丝,并且靠它吃饭。特别提一下Tidyverse,它是一个功能强大、简洁易懂且文档齐全的数据科学平台。我在此向每一位初学者强烈推荐免费的在线电子书R for Data Science。
这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的,例如我们要学习英语,可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语,转变为直接用英语思考和回答(英语思维)。
如果你是有打算从事有关数据分析或者数据挖掘的等数据科学领域的工作,或者和我一样目前就是从事相关领域的工作,那么「链式调用」对我们而言是一门必修课。
有时,机器学习模型的可能配置即使没有上千种,也有数百种,这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能,因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此,在复合特征空间中,我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合,然而,在scikit-learn中,我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高。
我之前预告过的 R 语言新书,起名为《R语言编程—基于tidyverse》,本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门,老手 R 知识汰旧换新。
原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.2[1]
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。
在使用Tidyverse提供的各种函数时,我们很多时候都会直接传递DataFrame的列名作为函数参数,对对应的列进行操作。如果我们自定义的函数中需要传递列名作为函数参数,如何实现呢?
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创,并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量,只做更有价值的分享。 介绍 现代化数据科学中的 DataFrame 概念源起R语言,而 Python Pandas
我们(RStudio Team)今天很高兴的宣布一个新的项目sparklyr(https://spark.rstudio.com),它是一个包,用来实现通过R连接Apache Spark。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
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。
1.依次安装R语言、Rstudio、Rtools,Rstudio相当与VS code,直接bing搜索R,不选镜像,选择原网站的download R,跳转到https://cloud.r-project.org/,点击`Download R for Windows`
贝叶斯定理(英语:Bayes' theorem)是概率论中的一个定理,描述在已知一些条件下,某事件的发生概率。
贝叶斯定理(英语:Bayes’ theorem)是[概率论]中的一个[定理],描述在已知一些条件下,某事件的发生概率。 比如,如果已知某癌症与寿命有关,使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄,来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
ML pipeline提供了一组统一的高级API,它们构建在 DataFrame之上,可帮助用户创建和调整实用的机器学习pipeline。 一 重要概念 1.1 管道中的主要概念 MLlib对机器学习算法的API进行了标准化,使得将多种算法合并成一个pipeline或工作流变得更加容易。Pipeline的概念主要是受scikit-learn启发。 DataFrame:这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集,它可以容纳各种数据类型。例如,a DataFrame具有可以存
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API,提取和整理你需要的免费Web数据呢?本文一步步为你详尽展示操作流程。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
在阅读本文时,我建议你阅读每个你不了解的函数的文档字符串(docstrings)。简单的 Google 搜索和几秒钟 Pandas 文档的阅读,都会使你的阅读体验更加愉快。
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
总共是26个基因,它们都是在case 和 control两个分组需要看表达量差异,而且case 和 control两个分组内部都是10个病人。
“流数据”是连续生成的数据,通常由某些外部源(如远程网站,测量设备或模拟器)生成。这种数据在金融时间序列,Web服务器日志,科学应用程序和许多其他情况下很常见。我们已经了解了如何在[实时数据](06-Live _Data.ipynb)用户指南中显示可调用的任何数据输出,我们还看到了如何使用HoloViews流系统在用户指南中推送事件部分[响应事件](11-响应_到Events.ipynb)和[自定义交互](12-Custom Interactivity.ipynb)。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
MLlib是Spark的机器学习(ML)库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说,它提供了以下工具:
因为R4.1做了大更新,之前的Rstudio对R4.1新增加的特性没有支持到位。在最新的Rstudio已经到位了。如果本来打算使用R4.1的同学们,现在可以下载最新的Rstudio用起来了。
原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.4[1]
当项目变得越来越大时,有效地管理计算资源是一个不可避免的需求。Python与C或c++等低级语言相比,似乎不够节省内存。
install.packages("AnnoProbe")#用于下载GEO数据的包
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
主题建模是自然语言处理(NLP)和文本挖掘中常用的技术,用于提取给定文本的主题。利用主题建模,我们可以扫描大量的非结构化文本以检测关键词、主题和主题。
数据分析中pandas的小技巧,快速进行数据预处理,欢迎点赞收藏,持续更新,作者:北山啦
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外,dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
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。本期分享的内容不是课堂上讲的,而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题,启发学员主动学习,而不是一味等待投喂。
前几天去新疆培训,制作了R语言的基础教程,在翻阅资料时,看到了知乎张敬信关于R学习的观点,很是赞同。
这里推荐几本线上的电子书,作者都在不断的更新,网页版的电子书,copy代码无障碍,无广告,很流畅。
本文介绍了Apache Spark的四个主要版本,包括Spark 1.x、Spark 2.x、Spark 3.x和Spark 4.x,以及每个版本所包含的特性和改进。同时,文章还介绍了Spark在大数据处理、机器学习、图计算和流处理等领域的应用情况。最后,文章展望了Spark未来的发展方向,包括结构化流处理和深度学习的支持等。
大数据分析的必要部分是有效的总结:计算聚合,如sum(),mean(),median(),min()和max(),其中单个数字提供了大数据集的潜在本质的见解。在本节中,我们将探讨 Pandas 中的聚合,从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作,到基于groupby概念的更复杂的操作。
机器学习的模型训练越来越自动化,但特征工程还是一个漫长的手动过程,依赖于专业的领域知识,直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤,虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.3[1]
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。平时数据分析的时候,无法保证导入的数据一定是什么格式,因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
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