教程,可以参考官方文档:http://plyr.had.co.nz/ 3.2.2 dplyr dplyr是一个强大的R包,用于处理,清理和汇总非结构化数据,使得R中的数据探索和数据操作变得简单快捷,也是出于...tidyr包主要涉及:gather(宽数据转为长数据),spread(长数据转为宽数据),separate(多列合并为一列)和unite(将一列分离为多列) (1)gather 使用gather()函数实现宽表转长表...由ggplot2绘制出来的ggplot图可以作为一个变量,然后由print()显示出来。 本文将使用R语言gcookbook包内数据集pg_mean。...> library(gcookbook) > library(ggplot2) (1)条形图 使用ggplot函数和geom_bar(stat="identity")绘制条形图 > pg_mean...可以方便的与ggplot进行涂层叠加,实现在R中的地图绘制需求。 ggmap包中的函数 get_map:ggmap包中最基本函数,用来下载地图。 geocode:用来返回某地的经纬度。
常用可视化R包和函数 1,作图 base ggplot2 ggpubr 2,拼图 par里的mfrow grid.arrange cowplot patchwork 3,导出 经典三段论 ggsave...str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集; str_detect(x,"h|s")##是否含有关键词h或者s,生成与X长度相等的逻辑值向量...,可用于向量取子集; str_starts(x,"h")##是否以h开头,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集; str_ends(x,"h")##是否以h结束,生成与X长度相等的逻辑值向量,...可用于向量取子集; str_replace(x,"o","a")#将x中的o替换为a,只替换出现的第一个o; str_replace(x,"o|s","a")#将x中的o或者s替换为a,只替换出现的第一个...---- dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists
最好安装最新的R版本和ggplot2版本哦~~ install.packages('gccookbook') library(gcookbook) library(ggplot2) library(dplyr...A:R中的包是一些为了便于分发而封装在一起的函数,数据的集合。安装包就可以扩展R的功能。...,如果希望更详细的了解不同设定如设置行名,最大读取行数等等可以使用 ?...也使用了管道 第二章:快速浏览数据 简单的函数我们经常使用R基础包中的绘图函数,但是如果图形更复杂,ggplot2就会成为更好的选择。...*使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行,使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图?
背景介绍 写论文画图的时候小提琴图,热图,箱线图,画来画去都长得差不多,是不是觉得很烦恼?今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包:ggstatsplot。...ggstatsplot的思路就是将这两个阶段统一在带有统计细节的图形中,提高数据探索的速度和效率。 ggstatsplot提供了多种类别的统计绘图。...ggstatsplot和它的后台组件还可以和其他基于ggplot2的R包结合起来使用。...从下面的例子中可以看出,结构的唯一区别是,ggbetweenstats通过路径将 重复度量连接起来,以突出数据类型。...仅仅遵循默认值本身就可以生成可以发布的相关矩阵。 如果所选变量中存在NA,图例将显示用于相关性测试的最小、中位数和最大对数。
2 鸢尾属植物(iris)数据集包括多种具有不同萼片(sepal)长度的花,如多刚毛类(setosa)、杂色类(versicolor)和维尔吉尼卡(virginica)等。...21 “dplyr”是R中最流行的工具包之一,它包括5个核心数据处理函数。下面选项中的哪一个不是dplyr中的核心函数?...36 有时候,我们会遇到这样的情况,即一个数据集包含两列,而我们希望知道其中一列的哪些元素不存在于另一列中。这在R中使用setdiff命令很容易实现。...使用B列中的值来表示条形图的高度。...ggplot(frame,aes(A,B))+geom_bar() D) None of the above 答案:(A) stat =“identity”将确保B列中的值成为条形图的高度。
ggplot2包是使用R进行数据可视化的重要工具。...在调用ggplot2函数前需要下载并安装该包(install.packages(“ggplot2”)),第一次使用前还需要进行加载(library(ggplot2))。...其中针对收入水平变量,我们通过dplyr包中的mutate()函数和forcats包中的fct_relevel()函数将数据集中的salary变量按照指定的低、中、高的顺序进行排列,因此在调用之前先安装和加载...dplyr包和forcats包(install.packages(“dplyr”)、install.packages(“forcats”)),第一次使用前还需要进行加载(library(dplyr)、library...3.划分训练集和测试集 使用sample函数进行抽样,按7:3产生训练集和测试集。 ? 4.模型建立 在R中可以通过rpart、rpart.plot包来实现决策树模型及其可视化。
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作,本专题对排序和去重做专门介绍,并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例:多列无序去重 目 录 1 排序 1.1 sort 单列排序返回值 1.2 order...[1] 5.0 6.5 4.0 6.5 10.0 8.0 2.0 1.0 3.0 9.0 1.4 arrage 多列排序 总结:arrange是dplyr包中的排序函数,可对数据框以列的形式进行因子排序...1.5.2 比如ggplot中绘条形图使x轴按y轴数值大小排序 说明:reorder函数具有对排序变量的因子化作用 > attach(mtcars) > str(reorder(gear,disp))...2 去重 2.1 unique 单向量/多列完全重复去重 总结:unique中,R中默认的是fromLast=FALSE,即若样本点重复出现,则取首次出现的;否则去最后一次出现的。...df_index,] #筛选 x y 1 A B 2 B A 3 C D 4 D E 5 E B 3 多列无序去重 总结:多列无序去重指,多列非按照独立列比较重复,而是指逐行比较每一行是否出现过此元素
一个小案例,使用ggplot2绘制蝴蝶图,在巩固温习条形图坐标轴翻转的同时,重新熟悉一下如何利用grid系统进行版式布局。...原图如下: 该图表思路很简单,就是两个条形图通过坐标轴翻转,使用grid包中的版式布局函数进行合理的版式拼接即可。...以下是整个案例代码部分,因为涉及到的知识点不复杂,这里不做详细注释: 第一部分:制作右侧的柱形图: #导入工具包: library("ggplot2") library("dplyr") library...R语言学习笔记/数据可视化/ggplot2/优秀R语言案例") CairoPNG(file="butterfly.png",width=1200,height=696) showtext.begin()..."black",fontsize=20,fontfamily="myfzhzh",draw=TRUE,just="centre")) showtext.end() dev.off() 注意以上代码中所使用的
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如: ? 加载所有所需的R语言包 通常在R中创建图表需要安装和加载某些软件包。...请注意,对于折线图而言,折线的颜色或对于条形图而言是条形的颜色,并不是从bbc_style()函数中直接获得的,而是需要在其他标准ggplot图表函数中明确设置 。...以下代码显示了在标准图表制作工作流程中应如何使用bbc_style()。 这是一个非常简单的折线图的示例,使用了来自gapminder包的数据。...使用\ n在标签中的必要位置添加换行,并使用lineheight设置行高。...按大小重新排序栏 默认情况下,R将按字母顺序显示数据,但按大小排列则很简单:只需将reorder()包装在要重新排列的x或y变量周围,然后指定要变量 重新排序。 例如。
接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记: 下面是YT的分享 上一个笔记是:R基础知识及快速检阅你的数据 第三章 条形图 条形图通常用来展示不同分类下(x轴)某个数值型变量的取值(y轴...本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框,一列为x轴上的位置,一列为y轴上的对应高度,基于此如何绘制条形图?...::percent) #这里是使用了scales包中的percent函数,也可以先library(scales),然后运行scale_y_continuous(labels=percent) ggplot...dplyr包中的group_by()函数和mutate()函数将每组对应数据标准化为100% ce % group_by(Date) %>% mutate(percent_weight...,我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化,以及基于Linux的NGS数据处理: 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定
ggsci ggsci(ggplot2 scientific)包允许用户在ggplot2的绘图中使用科学期刊的颜色方案,如《Nature》、《Science》等。...randomcoloR randomcoloR包提供了一个函数,用于生成随机颜色方案,这对于需要快速创建颜色方案的用户来说非常有用。 它可以生成单色或多色方案,支持用户自定义颜色的数量和亮度。...使用这些R包,你可以轻松地为你的数据可视化添加专业和吸引人的颜色方案。...以下是使用R语言和ggplot2包绘制一个简单的条形图的示例代码,并测试上面提到的四个R包(RColorBrewer、ggsci、randomcoloR 和 paletteer)的配色功能。...这些示例展示了如何轻松地在ggplot2中应用不同的颜色方案来增强数据可视化的视觉效果。
其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定,而是在一个单独的列中指定。 术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量,变量存储于数据框的每一列。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量,几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前,有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...分组 在R中,组通常用分类变量的水平(因子)来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...不过指导它们的存在是有用的。 修改ggplot2图形的外观 R的基础绘图中,使用par()函数或特定的画图函数的图形参数来自定义基本函数。...遗憾的是,这些对ggplot2图形没有影响,该包提供了特定了函数来改变其图形的外观。 坐标轴 ggplot2包会自动生成基本所需要的图形参数。当我们需要更大程度定制时,需要了解相应函数的用法。
R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴...)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2. base基本图形系统相关内容可参照:《R语言 图形初阶:hist、plot和图形布局layout | 第6讲》,作为R语言图形绘制的入门一节...一种方法是使用cut()函数,另外可以使用lattice包中的函数将连续型变量转化为瓦块(shingle)数据结构,这样,连续型变量可以被分割为一系列(可能)重叠的数值范围。...Split/position 数值型向量,在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量,设定一个或多个散点图的绘图参数,(如p=点,l=线,r=回归,smooth=平滑曲线,g=格点) xlab/ylab...:第一个plot()函数把页面分割为一列两行的矩阵,并将图形放置到第一列第一行中;第二个plot()函数将图形放置到第一列第二行中,由于plot()函数默认启动新的页面,因此使用newpage = FALSE
前提 本系列的第一部分需要有着对整洁数据的基本理解 – 特别是像用于数据转换的 dplyr,可视化的 ggplot2 以及来自于 magrittr 管道操作的 %>% 等几个包。...函数 n() 是多个聚合函数之一,也是对于在分组数据上使用 summarise() 有用的。然后使用 ggplot() 和 geom_bar() 创建条形图然后将分类填充到条形图中。 ? ?...将 group_by 对象导入到 summarise() 然后使用 n() 来统计歌曲的数量。当你把它存到一个变量中便可以导入到 ggplot() 来绘制一个简单的条形图。 ? ?...随后使用 dplyr 和 arrange() 排序。首先,看一下词频最高的歌曲,再使用 ggplot() 的直方图展示。 ? ? ? ? 注意到上图是右偏的。...然后根据计数结果,利用 reorder() 函数对词汇再度排名,使用 dplyr 的 mutate() 函数生成有序的 word 变量。这方便使用 ggplot() 进行更友好的展示。 ? ?
背景 熟悉ggplot2绘图,有一本书,可以介绍大家使用,《R数据可视化手册》第二版 https://www.bookdown.org/ 可以在上述网址中找到网页版本。...书中的例子代码: library(gcookbook) uspop colnames(uspopage) ggplot(data = uspopage,mapping = aes(x=Year,y=Thousands...,color='black') + geom_rug()+theme_light()+labs(title='Histogram') ggplot2 绘制基因长度分布直方图 三、条形图...绘制人染色体长度分布图 写在最后:有时间我们会努力更新的。...大家互动交流可以前去论坛,地址在下面,复制去浏览器即可访问,弥补下公众号没有留言功能的缺憾。 bioinfoer.com 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等,欢迎大家来提建议。
R作为可视化的大势,自然也可以画出这些图,有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结,甚是有趣,小编复刻学习了一番,现对代码做简单注释,以作分享。...tidyr和dplyr包的gather函数进行数据样式转换,%>%是dplyr包的传递函数 print(df1) ggplot画图 ggplot2是图层式绘图,一层层添加修改,图层需要指定数据集,数据集中的内容...条形图 条形图就是横过来的柱形图,用函数coord_filp()处理逆时针旋转90° ggplot(df1,aes(var,value))+ geom_bar(aes(fill=item),stat...mutate(new_id = 1:10)%>% # 增加new_id列 mutate(per = cumsum(per)) # 将per列的值按new_id的顺序逐个叠加 ggplot...新增加一列low,对应的是同一行的cum的上一个值,开始值是0.
1.1 arrange函数 排序函数,按照某(几)个指定的列按照升(降)序排列重新排列数据集,参数ascending = False,降序排列,ascending = True,升序排列;...R实现 library(tidyverse) library(ggplot2) library(dplyr) ##按照price升序排列 diamonds %>% arrange(price) %>%...在某种分组排序规则之后,row_number()生成一个连续不重复的编码,min_rank()生成一个不连续的编码,但是对相同的记录编码相同,而dense_rank()生成一个连续的编码,相同记录有相同的编码...注意:Python中n()函数需要传入参数,R中不需要传入参数;Python中输出列按照字段名称升序排列,R中输出的列按照书写顺序输出。...5 总结 数据处理1-3,主要介绍了Python中dfply和R中dplyr包中的数据处理函数,几乎满足数据预处理中筛选变量、衍生变量以及计算一些统计量的需求。
简介 在文章中, 我们有时会看到一些很coooooool的圆形柱状图, 一张图就可以表现多组数据, 比如下面这种形式: 图片 还有进阶版的这种形式: 图片 其实, 这些图并没有那么高级, 而是扭曲的柱状图罢了...方法 首先, 我们学习一下饼状图的画法(使用dplyr::starwars数据), rm(list = ls()) library(librarian) shelf(dplyr) #(iris)...图片 下面是一个富集圈图的完整代码, 效果如图: 图片 library(dplyr) library(ggplot2) library(RColorBrewer) enrich\_circle\_...p1 <- ggplot(label\_data)+ ## 添加背景条形图 geom\_bar(aes(x=as.factor(id), y= 1 ), stat="identity...,可流出更大的圆心空白 ## 设置使用的主题并使用极坐标系可视化条形图 theme\_minimal() + theme(#legend.position = "none", # 不要图例
manhattan 图即模拟曼哈顿高低起伏的摩天大楼而成,类似一种条形图。...在 R 中,可以利用 qqman 包来绘制 Manhattan 图,Plink 软件的输出结果可以直接作为输入数据进行绘图。...,节点数据沿圆周径向排列,节点之间使用带权重(有宽度)的弧线链接。...之前的“基因组圈图”也是一种和弦图,用来展示基因组之间相互关系。 和弦图的输入数据非常简单,主要是一种关联,最简单的分为三列。...更复杂的和弦图可以使用 Circos 软件绘制。
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。...数据地图多图层对象的颜色标度重叠问题解决方案 ggplot2中如何自定义数据地图版面范围~ 关于数据地图的几个遗留问题解决方案 R语言数据地图——美国地图 R语言数据地图——全球填色地图...——地图填充与散点图图层叠加 R语言可视化——多图层叠加(离散颜色填充与气泡图综合运用) R语言可视化——地图与气泡图结合应用 用R语言复盘美国总统大选结果~ R语言可视化——ggplot...绘制中心密度辐射图 R语言可视化——中心放射状路径图 你绝对想不到,数据地图还能这么玩~ 玩转数据地图系列之——地图上的迷你条形图 一个小案例,教你如何从数据抓取、数据清洗到数据可视化...,使用一个省份12年份实践序列数据分别呈现填色散点气泡图、颜色填充图、以及组合图,形成3*4排列的数据地图分面,不是使用grid逐个打印单个地图,而是直接使用ggplot2的分面参数进行绘制。
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