如何在dplyr的跨函数中将函数参数粘合到.names？ - 腾讯云开发者社区

❞ 在开发 UCSCXenaShiny 的基础上，我将其中支持的 UCSCXena TCGA/CCLE 单基因数据下载函数进行了整理，构建了一个单一的入口。...CRAN 上的 UCSCXenaShiny，也需要进行上面的操作，否则无法使用最新的函数。...参数说明函数就一个 query_value()。...第 3 个是数据库，包括 toil（包括上面提到的 TCGA 等几个个体水平数据）和 ccle。使用了解函数参数后，使用就根据自己所需就行了。如果还不懂，可以不断试错。...= names(gene_expr$expression), expr = as.numeric(gene_expr$expression) ) cnv <- dplyr::tibble(

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数据分析：多诊断指标ROC分析

置信区间：pROC::roc函数计算AUC的95%置信区间，这是通过使用非参数方法（如自助法）或正态近似方法来实现的。ci = TRUE参数指示函数计算这个置信区间。...这段R代码定义了一个名为get_ROC_CI的函数，用于计算并汇总不同数据集的ROC曲线分析结果，并最终将结果整合到同一个图形上展示。...下面是代码的详细解释：数据分析：多诊断指标ROC分析1-10. get_ROC_CI函数接受五个参数：inputdata：输入的数据框，包含用于计算ROC曲线的数据。...index：用于预测的指标列的名称。group：包含响应变量（如“健康”或“癌症”）的分组列的名称。group_names：一个向量，包含group列中的所有可能的组名。...将三个结果的数据框合并，并使用dplyr::mutate和factor函数调整type列，以确保所有的类型按照相同的顺序排列。这有助于后续在同一图形上统一展示。

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R语言入门（一）之数据处理

（例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep(x,times)重复x，times次；使用...table(a1$chemical) table(a1$chemical, useNA = "ifany") #求因子出现的频数；table()函数默认忽略缺失值（NA），要在频数统计中将NA视为一个有效的类别...，请设定参数 useNA=“ifany” ?...write.table(f, "R11.txt", sep = "\t", row.names = FALSE) write.csv(f, "R11.csv", row.names = F) #将f的内容写入...duplicated(a1$Species) #duplicated函数是一个可以用来解决向量或者数据框重复值的函数，它会返回一个TRUE或FALSE的向量，以标注该索引所对应的值是否是前面数据所重复的值

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

2.2 sample_n dplyr 包的 sample_n(tbl, size) 函数可以从数据集 tbl 中随机无放回抽取 size 行，如: > d.class %>% sample_n(size...在 dplyr 包的 rename() 中用 “新名字 = 旧名字” 格式修改变量名，如： d2.class % dplyr::rename(h=height, w=weight...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0）其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。...使用统计相关参数计算列表内相关内容。如sum, mean, median, min, max。...dplyr 包的 summarse_at() 函数可以指定一批变量名与一批统计函数，自动命名结果变量，如: d.cancer %>% summarise_at( c("v0", "v1"), list(

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...载入包： library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) 基本用法 across() 有两个主要的参数：第一个参数是 .cols ，它用来选择你想要操作的列。...第二个参数是 .fns，它是应用到数据列上的一个函数或者是一个函数列表，它也可以是像 ~.x/2 这样「purrr」风格的公式语法。...你可以通过对第二个参数传入一个函数（包括 lambda 函数）的命名列表来对每个变量同时执行多个函数操作。

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ggstatsplot | 一个满足你日常统计需求的高颜值R包（一）

ggbetweenstats( dat, x = mpaa, y = rating, plot.type = "violin" # box, boxviolin, violin)p4图片---3.5 把这几个图组合到一起...ps:你也可以选择别的拼图包，如cowplot等combine_plots( list(p1, p2, p3, p4), plotgrid.args = list(nrow = 2), annotation.args...复杂分组间比较用到的函数是grouped_ggbetweenstats4.1 比较不同genre的mpaa各组的rating grouped_ggbetweenstats(data = dat,...，这个时候可以利用purr包进行批量绘制## 分割数据并转为list(由于数据较大，这里仅选取3个genre进行下一步的分析)dat_list % dplyr::filter(genre...$genre, drop = T)## 查看list参数length(dat_list)names(dat_list)## 用`pmap`函数进行批量绘制plot_list <- purrr::pmap

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STL之序列式容器（deque和list）

成员函数 remove_if() 期望传入一个一元断言作为参数。一元断言接受一个和元素同类型的参数或引用，返回一个布尔值。断言返回 true 的所有元素都会被移除。...sort() 有两个版本：无参 sort() 函数将所有元素升序排列。第二个版本的 sort() 接受一个函数对象或 lambda 表达式作为参数，这两种参数都定义一个断言用来比较两个元素。...在另一个版本的 merge() 函数中，可以提供一个比较函数作为该函数的第二个参数，用来在合并过程中比较元素。...这个函数将参数 list 容器中的元素移动到当前容器中指定位置的前面。可以移动单个元素、一段元素或源容器的全部元素。...第二个参数是元素的来源。第三个参数是一个指向源list容器中被粘接元素的迭代器，它会被插入到第一个参数所指向位置之前。

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dplyr数据处理

一、筛选过滤行 filter() filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。...() select()函数用于筛选有用的列，第一个参数还是数据库，第二个参数以及后面是需要的列名，列名有多种书写方式，可以使用冒号作为范围，也可以使用 stars_with,ends_with...另外，当想要把几个需要的列移到前面，可以配合使用 everythins()函数，将剩余的列添加到后面。...iris %>% dplyr::select(starts_with("Sep")) x <- read.csv('WHO.csv',row.names = 1) x %>% dplyr::select...，会某一列取对数，这样将生成新的变量，这个时候可以使用 mutate 函数。

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GMSB文章九：微生物的相关关系组间波动

通过分析不同分组间微生物相关性的波动情况，secom_linear 函数能够揭示微生物群落结构的动态变化，这对于理解微生物群落对环境变化的响应至关重要。...ANCOMBC 包中的一个函数，用于在微生物组数据中进行线性相关性的稀疏估计。...以下是 secom_linear 函数的主要参数和它们的作用：data: 包含微生物组数据的列表。assay_name: 指定数据集中的哪个检测类型（如“counts”）。...Nonlinear correlationssecom_linear 函数是 ANCOMBC 包中的一个函数，用于在微生物组数据中进行线性相关性的稀疏估计。...以下是 secom_linear 函数的主要参数和它们的作用：data: 包含微生物组数据的列表。assay_name: 指定数据集中的哪个检测类型（如“counts”）。

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手把手教你R语言方差分析ANOVA

如果你的数据已经存储在一个外部文件中（如CSV、Excel或RData），你需要使用适当的R函数（如read.csv(), readxl::read_excel(), load()等）将其加载到R环境中...()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...在R中，你可以使用aov()函数来执行方差分析。这个函数需要一个公式，该公式描述了你要分析的数值型变量和分类变量之间的关系。...(公式是：Y是检验变量，X是分组变量)；再使用summary函数获取单因素方差分析的结果。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。

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R语言 | R基础知识

方法：使用install.packages()函数来安装包，括号中写上要安装的包的包名。...install.packages(c("ggplot2","dplyr")) 2加载包问题：如何加载一个已经安装了的包？方法：使用library()函数，括号中写上要加载的包名。...data <- read.csv("datafile.csv", head = FALSE) 想要手动为列名赋值，需要用到names()函数，括号中需写上文件的名称。...names(data) <- c("First","Second","Sex","Number") ②设置分隔符 sep参数可以设置分隔符。...) 6管道操作符%>% 问题：如何以一种易读的方式调用一个函数并将其结果传递给另一个函数？

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如何使用TCGAbiolinks下载TCGA数据并整理

其后是数据库法，数据库虽然方便，但是并不会随着官网的更新变动，如 GDC Xena Hub 最后一次更新时间是 2019-08-28 ， Firehose 更是停留在了更遥远的 2016_01_28 ....TCGAbiolinks 包是从TCGA数据库官网接口下载数据的R包。它的一些函数能够轻松地帮我们下载数据和整理数据格式。其实就是broad研究所的firehose命令行工具的R包装！...如, 运行 TCGAbiolinks:::getGDCprojects()$project_id 获取各个癌种的项目id, 总计有74个. library(TCGAbiolinks) TCGAbiolinks...可见 GDCprepare 函数需要强大的内存和硬盘空间, 我的本地电脑是做不到的, 因此继续使用老方案进行数据处理. 目前为止, 通过 TCGAbiolinks 进行数据下载的目的已经圆满达到....该函数的应用场景是：当需要在R中读取或写入数据时，需要指定存储数据的文件夹路径。但在执行R代码时，可能需要将当前工作目录更改为存储数据的文件夹路径。如果文件夹不存在，需要创建文件夹。

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数据分析：宏基因组数据的荟萃分析

这种方法特别适用于跨区域、跨人群的大规模比较研究，能够帮助科学家们识别与特定健康状况或环境因素相关的微生物标志物。...meta 包中的 metagen 函数用于进行宏基因组数据的荟萃分析，其核心原理是综合多个独立研究的结果，以评估不同组别间在微生物群落组成上的差异性，并得出更加全面和可靠的结论。...以下是该函数进行荟萃分析的一般原理：数据整合：将不同研究的数据集整合在一起。这些数据集可能来自不同的样本、人群或环境条件，但都关注相似的生物学问题。...函数d_fromlm: 计算线性模型t值的标准偏差SE_d: 计算t值的标准偏差的标准误，该值用于荟萃分析asin_trans: relative abundance数据转换（线性模型要求数据服从正态分布...函数用于荟萃分析，它基于单个线性模型的结果再使用meta::metagen进行荟萃分析。

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使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

跨平台：Excel有适用于Windows、macOS等操作系统的版本，并且还有在线版本，增加了其可访问性。...宏和VBA：对于更高级的用户，可以学习如何录制宏和编写VBA代码来自动化重复性任务。函数学习：逐渐学习更多的内置函数，如逻辑函数、文本函数、统计函数等。...查找和引用函数：如VLOOKUP、HLOOKUP、INDEX和MATCH等。统计函数：如AVERAGE、MEDIAN、STDEV等。逻辑函数：如IF、AND、OR等。...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。...，并且不如dplyr和tidyr这样的专用包那样直观和方便。

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《高效R语言编程》6--高效数据木匠

使用变量名非标准化求值更高效，见R语言 dplyr传递参数_自由平等~忠诚奉献-CSDN博客[2]。只是函数名多了个下划线那么简单吗？...使用dplyr高效处理数据这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...RODBC是一个资深包，提供R与SQL server的接口。DBI包提供了通用接口与驱动程序的类集，如RSQLITE，是访问数据库的统一框架，允许其他驱动程序以模块包添加。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。#　使用data.table()处理数据是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。...参考资料 [1] bit.ly: http://bit.ly/broomvignette [2] R语言 dplyr传递参数_自由平等~忠诚奉献-CSDN博客: https://blog.csdn.net

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R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

= 1, check.names=FALSE,stringsAsFactors=FALSE) check.names=FALSE有两个原因：1、告诉函数忽略重复变量输入（如一个样本的种级别表包含多个相同名称的种...= 0) [1] 865 一些图形函数 par()函数用来设置和查询图形参数，mar, mfcol,mfrow最常用。打印边距的大小是以文本行为单位来衡量的。...rep()和grep()这两个函数可以用来创建样本分组的信息，如： group_1 <- data.frame(c(rep("fecal",length(grep("drySt", colnames(tab...)))),rep("cecal", length(grep("CeSt", colnames(tab)))))) 4.2 dplyr包简介 dplyr包提供了一系列数据操纵函数，是plyr包的第二版，...与之前的函数嵌套从里到外调用不同，管道是从左到右依次传递，例如： install.packages("dplyr") library(dplyr) head(iris) # Sepal.Length

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

, -State) dplyr中是arrange函数，而data.table是setorder函数，同时降序的方式。...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。（2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进：链式操作是啥意思呢？...%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...于是只能借助get+names的组合。 for (i in 1:5){ data[,....(get(names(data)[i]))] } 这个是我目前在遍历时候用到的代码，不知道观众有没有更好的呢？

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R语言之数据框的合并

包中的 full_join( ) 函数也能实现上述功能上面的命令等价于： options(warn=-1) # 清爽显示 library(dplyr) mydata <- full_join(data1..., data4, by = "id") mydata dplyr 包提供了多种用于合并数据框的函数，例如 bind_rows( )、bind_cols( )、left_join( )、right_join...( ) 等，你可以查看这些函数的帮助文档了解它们的用法。...v.names：这是一个字符串，表示要重塑的值变量的名称。在这种情况下，"conc"表示原始数据中的浓度变量。 idvar：这是一个字符串或向量，表示标识变量的名称或变量列表。...= "conc", direction = "long") head(long, 12) 函数 reshape( ) 功能强大，但里面的参数很多，使用起来略显不便。

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上手即用，分组统计检验直方图的绘图脚本分享

再来看下他的脚本：三个函数组成，代码写的还是比较规范的，管道用的66的，虽然赋值符合和我不是一个风格，这个萝卜青菜啦！...第一列是样本名称(X轴坐标)，第二列是样本分组信息，第三列为值(Y轴坐标) # xlab，ylab和labs 分别自定义X轴名称，Y轴名称和图例标题名称 # colors 自定义颜色，默认为NULL，函数会根据...p_show 图片上差异显著性展示方式，*: p <= 0.05 **: p <= 0.01 ***: p <= 0.001 ****: p <= 0.0001 # add 在条形图上添加统计值如样本的标准差...，标准误，详细参数见https://www.rdocumentation.org/packages/ggpubr/versions/0.4.0/topics/add_summary library...) dt = df %>% pivot_longer(cols = -Group,names_to = 'gene') data1 = dt[,c(2,1,3)] data2 = dt[,c(2,1,3

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运行耗时比较长的代码就需要后台运行了

然后，它使用dplyr的summarise_all函数计算了每个数值列的平均值和标准差。最后，它将结果写入到名为output.csv的新CSV文件中。...虽然我们的R脚本在运行的时候不能有交互，但是我们可以预先传入参数。R脚本可以接受命令行参数。...你可以使用commandArgs函数来获取这些参数。这个函数返回一个字符向量，其中包含了传递给脚本的所有参数。...例如，假设你有一个名为myscript.R的脚本，你想让它接受两个参数：输入文件的名称和输出文件的名称。...& 在这个命令中，input.csv是传递给myscript.R的第一个参数，output.csv是第二个参数。

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