R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
data.table包提供了一个加强版的data.frame。它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集。它通过[ ]实现了一种自然的数据操作语法。
也许很多小伙伴都注意到了,这一期的文章和往期的排版有所不同,因为从这一期开始,大猫将使用markdown来进行写作,并在最后用css来进行渲染输出。原来大猫使用的是秀米等富文本编辑器,最然可以实现很花哨的效果,但是每次编辑的时间可能都比写作的时间长,而且富文本编辑器对于代码块的支持极弱,语法高亮没有就算了,但是代码块无法水平滚动就不能忍。相比之下,markdown不仅对于代码有着先天的支持,而且只要在第一次设定好css,以后每次编辑的时间几乎为零,直接复制粘贴到公众号平台就可以渲染出非常漂亮的网页,简直美滋滋!
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外,datatable 还致力于实现更好的用户体验,提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
data.table包提供了一个加强版的data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集,它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装:
Hello亲爱的小伙伴们,大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题,在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上,这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译,也会在其中增加一些相关知识点,相信掌握了这些问题,一定会对你的研究工作大有裨益。
Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。
今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同的数据结构,结果也会存在偏差。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
对于data.frame大家应该很熟悉,它可以存储不同数据类型的向量数据。今天给大家介绍一个升级版的data.frame,其不仅可以存储不同数据类型还可以进行多列的并行运算。包的安装我们就不再赘述了(install.packages(“data.table”))。
data.table对于大数据的数据整理较为便捷,很多的时候比data.frame效率更高,一般情况下结合管道符号进行计算
使用mtcars数据集,建立一个回归任务,使用两个特征预测目标变量mpg(每公里油耗)的值
(1)read.table()和read.csv()两者之间没有不可逾越的鸿沟,只是方便读取某一类文件类型;报错就需要添加对应的参数。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得,希望大家能够继续支持村长!!
Matt:“老子在给世界上最大的金融机构打工,你竟然说 BUG 修复要等6个月?!”
传统KEGG(通路富集分析)和GO(功能富集)分析时,如果富集到的同一通路下,既有上调差异基因,也有下调差异基因,那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样?是被抑制还是激活?或者更直观点说,这条通路下的基因表达水平在实验处理后是上升了呢,还是下降了呢?由于没有采用有效的统计学手段去分析某条通路下的差异基因的总体变化趋势,这使得传统的富集分析结果无法回答这些问题。
Pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable:R的数据透视表 安装 # devtools::install_github(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。 data可以是data.frame表或data.table。如果仅选择数据,则数据透视表将打开,行和列上没有任何内容(但
文章目录 概述 应用场景对比 应用Python的场景 应用R的场景 数据流编程对比 参数传递 数据传输与解析 基本数据结构 MapReduce 矩阵操作 数据框操作 数据流编程对比的示例 数据可视化对
关于dplyr的基本操作我已经写过很多笔记了,不再赘述,这篇文章重点介绍 dplyr 的一个函数 do() 的用法。
随着处理更多的gwas数据,慢慢发现MungeSumstats包的妙处,这期就介绍一下这个包的详细参数,方便大家处理自己的数据——
主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywliao/projec
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时,可以采用以下策略(其他编程语言同理):
包是否下载成功的唯一标准是library()没有error,当提示package not available时,原因可能为:
第二部分:使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克:从R开始数据挖掘(一)中,我们介绍了R中有关导入数据的知识。我们仅用目标变量作为预测变量,现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。 这场灾难中,“妇女和儿童优先”是为人熟知的,所以我们首先看看性别变量和年龄变量,观察一下它们能够导致生存结果的不同。我们首先看一下乘客的性别。将数据载入R后,看一下这个变量的摘要: > summary(train$Sex) female male 314 577 船上的大部分
作者:Matt 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat__26917383/article/details/51302425 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的《数据挖掘之道:基于R的实战之旅》的情感分析章节。本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型。 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证。 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题: (1)准确率而言,基于算法的方法还有待提高,而目前的算
函数与参数 形式参数与实际参数 形式参数99%可以删除 图片 命名新的函数 > jimmy <- function(a,b,m = 2){ + (a+b)^m + }。#命名jimmy这个函数,自己设置 m=2是默认值 > jimmy(a = 1,b = 2) [1] 9 > jimmy(1,2) #省略写法 [1] 9 > jimmy(3,6) [1] 81 > jimmy(3,6,-2) #更改m的值 有2改为-2 [1] 0.01234568 图片 复习:绘图函数plot() par(mfrow
从这期开始,大猫课堂将会推出一个新的系列:R练习50题,目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作,例如寻找每组最大的N个观测等。本练习题来源于Renkun (github.com/renkun-ken/r-data-practice) 在Github上的共享,我们认为它包括了绝大多数实践中会遇到的问题,特别具有代表性。只可惜Renkun并没有提供答案,所以我们在这里提供我们的版本。
4) R语言读取(表格文件读入到R语言里时,就得到了一个数据框,对数据框的修改不会同步到表格文件。
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注意:一定要经常检查数据,注意读取之后是数据框还是矩阵,取完列里面是数值还是字符,处理完是什么类型等等
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
不过,Julia自2009年出现以来,凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势,已然掀起一股全新的浪潮。
1写在前面 不知道大家都是怎么完成qPCR的计算的,在不会R的时候,我是用一个祖传的Excel表进行计算的。🤣 但是,一直有个缺点,如果需要计算的量比较大时,就不方便了,去搜了一下文献,发现了一个最近发表的R包,不仅可以计算反转录的RNA体积,还可以帮助选择定量方法,简直是神仙R包,本期就介绍一下它的使用吧。🥰 感谢原作者的开发,嘿嘿,文末有引用方法。👀 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(ggsci) library(qPCRtools) li
多基因风险评分(Polygenic Risk Score)分析过程概览。PRS 分析需要两个输入数据集:i)base data(GWAS):全基因组范围内遗传变异的基因型-表型关联的摘要统计信息(例如 beta,P值) ;ii)target data:目标样本中个体的基因型和表型。基于 base data 得到的 SNP 效应值计算 target data 中样本的 PRS。
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算,常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用,包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
本期还是由村长来为大家供稿,这期讲一个村长遇到的关于data.table比较有趣的问题,希望大家支持!!
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