数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....x %>% f(y) means that x is‘piped’ into the function f(x,y) 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： ?...根据条件过滤数据） arrange: reorders rows according to some conditions （根据某一列的数据对行排序） select: selects a subset...（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据 （这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...利用summarise可以指定统计的列，或者统计方式（求方差，求和等），最后得到的结果形成一个新的数据。 ?
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。...5. mutate 为数据集增加新的变量。实例： df %>% mutate(z = x + y, z2 = z ^ 2) ? 6. pull 输出单个变量。 7. relocate改变列之间排序。...9. rename_with 对列名进行操作。实例： iris %>% rename_with(toupper) ? 10. select 选择要输出的变量。..."))##以Petal开头的变量 iris %>% select(where(is.factor)) ##属性为因子的变量。...16. across 针对某一列进行操作，两个参数：第一个为列名，第二个为操作函数。
image.png image.png 1.数据框格式（DataFrame） 一般，我们的excel包括行（col）与列（row），在R语言中，经常对excel操作的对象称之为Dataframe，那么在进行数据查看时候...只不过 %>%看起来更简单，将mtcars赋予新的tibble。 df以后的输出，很简洁，能看到32*11的数据行与列，也能看到各列的属性。...只要符合am=1给提取出来，或者对符合am=1，gear=4条件的输出。...譬如，对不同gear计算mpg的均值及标准差。或者根据am及gear分组计算mpg均值标注差。...，上述数据里面dbl 意思是数值类型（double class）我们现在产生新的字符串chr及因子fct。
引言 之前介绍过 如何使用TCGAbiolinks下载TCGA数据并整理 , 那么如果手动整理又该如何呢? 下面以 miRNA 数据整理为例示范....准备---- ## 清除当前环境中的所有对象 rm(list = ls()) ## 设置主文件夹路径, 并设置工作目录 (root_dir <- sub("/main.*", "", rstudioapi...将所有的TCGA下载文件及解压后的文件夹放入 data 中。...call命令对列表内全部项进行cbind处理。需要注意的是，cbind函数要求合并矩阵行名保持一致。 其中，合并数据为counts或RPM由read.table后的提取列1或2决定。...这里的值是对所有成熟体miRNA求和的结果。
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中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...%>%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。...返回匹配到键值所在列(V2列)所有行中的第一行 > DT["A", mult ="first"] V1 V2 V3 V4 1: 1 A -1.1727 1 2、nomatch参数——未匹配样本处理...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？
熟悉界面：打开Excel并熟悉其界面，包括菜单栏、工具栏、功能区等。 掌握基本操作：学习如何插入、删除行/列，重命名工作表，以及基本的数据输入。...设置目标：为自己设定学习目标和里程碑，这有助于保持动力并衡量进度。 耐心和毅力：学习任何新技能都需要时间和努力，不要灰心，保持耐心和毅力。...以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...更多数据行 ] 增加列 # 假设我们要基于已有的列增加一个新列 'Total'，为 'Sales' 和 'Customers' 之和 for row in data[1:]: # 跳过标题行
这篇文章的很大一部分内容涉及从FF网站导入数据，并对其进行整理，以用于我们的投资组合收益。我们将看到，处理数据在概念上很容易理解，但在实际操作中却很耗时。...数据被打包为 zip 文件，所以需要做的不仅仅是调用 read_csv()。使用tempfile() 基础 R 中的 函数来创建一个名为 temp. 这是我们将放置压缩文件的地方。...vars()函数的操作与select()函数类似，我们可以通过在date前面加一个负号来告诉它对所有列进行操作，除了date列。...我们可以使用该 lubridate 包将该日期字符串解析为更好的日期格式。我们将使用该 parse_date_time() 函数，并调用该 ymd() 函数以确保最终结果为日期格式。...还将FF数据转换为十进制，并创建了一个名为R\_excess的新列，保存高于无风险利率的收益。
epiDisplay 包的函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式的汇总输出，它将变量按行排列，把最小值和最大值放在最后两列以方便查看数据的全距。...这里 smoke 是一个二分类变量，我们在把它转换成因子时已经为其两个水平定义了标签：“no”和“yes”。...除了上面提到的函数 summary( )，R 中还有很多用于计算特定统计量的函数（见第二章）。...例如，计算数据框 cont.vars 中各个变量的样本标准差： sapply(cont.vars, sd) 基本包中没有提供计算偏度和峰度的函数，我们可以根据公式自己计算，也可以调用其他包里的函数计算，...在 R 中完成这个任务有多种方式，下面先从基本包的函数 aggregate( )和 tapply( )开始介绍。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。 下面以 MASS 包里的 birthwt 数据集为例，介绍 dplyr 包里常用函数的用法。...使用 select( ) 选择列 函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。...4.使用 mutate( ) 添加新变量 函数 mutate( ) 用于在数据框中创建新的变量。...as_tibble(birthwt) 下面我们将会看到，把函数 group_by( ) 和 summarise( ) 联合使用能方便地对变量进行分组统计。 7....# 第一步把数据框 birthwt 里面的变量 race 转换成因子并给各个水平添加标签，把新的数据框命名为 birthwt1 birthwt1 <- mutate(birthwt,
以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评分矩阵R（M×N）”说明矩阵分解方式的原理以及python实现。...那么，如何根据目前的矩阵R（5,4）如何对未打分的商品进行评分的预测（如何得到分值为0的用户的打分值）？ ——矩阵分解的思想可以解决这个问题，其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题（回归问题）。...矩阵分解的过程中，,矩阵R可以近似表示为矩阵P与矩阵Q的乘积： ?...对于式子1的左边项，表示的是r^ 第i行，第j列的元素值，对于如何衡量，我们分解的好坏呢，式子2，给出了衡量标准，也就是损失函数，平方项损失，最后的目标，就是每一个元素(非缺失值)的e(i,j)的总和最小值...，然后更新变量P Q[k][j]=Q[k][j]+alpha*(2*eij*P[i][k]-beta*Q[k][j]) #增加正则化，并对损失函数求导
我们可以看到如何使用apply()函数来总结数据。同样，让我们试着沿着每列求和： sum_cols <- apply(data, 2, sum) sum_cols ?...sapply() sapply()函数（simplified apply的缩写）类似于lappy函数。唯一的区别是输出的返回类型——sapply()根据返回的值简化了输出。...使用tapply()非常容易，因为它会自动从item_cat 向量 中获取唯一的值，并几乎立即对数据应用所需的函数。...因此，mapply函数用于对通常不接受多个列表/向量作为参数的数据执行函数。当你要创建新列时，它也很有用。...尾注 到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。
从文件中读取数据 purrr：(提供好用的编程函数 tibble：data.frame升级款 stringr：处理字符，查找、替换等 forcats：处理因子问题 ?.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...() #当对数据集通过group_by()添加了分组信息后，mutate()，arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作。...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-...：unit() #unite(data, col, …, sep = “_”, remove = TRUE) #data：为数据框 #col：被组合的新列名称 #…：指定哪些列需要被组合 #sep：组合列之间的连接符
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？...Q:如何根据条形对应的正负值分别对其着色？...%>% mutate(pos=Anomaly10y>=0) #使用mutate根据已知列新增一列对Anomaly10y是否大于0进行判断 climate_sub Source Year Anomaly1y...=Weight/sum(Weight)*100) #group_by根据Date分组，mutate函数通过计算得出新的一列 ce # A tibble: 6 x 7 # Groups: Date [...，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
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。...于是这首童谣可以如下表示，这种方法的最大缺点是，你必须为每个中间结果建立一个变量，在很多情况下，比如在本例中，这些变量其实是没有什么实际意义的，你还必须使用数字后缀来区分这些变量： foo_foo_1...3.6.2 缺失值 聚合函数遵循缺失值的一般规则：如果输入中有缺失值，那么输出也会是缺失值。好在所有聚合函数都有一个 na.rm参数，只需设置na.rm =TRUE，即可在计算前除去缺失值。...is_na())：对非缺失值的计数 n_distinct()：计算出唯一值的数量 count()：一个简单的辅助函数，用于只需要计数的情况 3.6.4 常用的摘要函数 位置度量：median(x),mean...换句话说，对分组求和的结果再求和就是对整体求和，但分组中位数的中位数可不是整体的中位数。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作） 本章内容布局思路：思来想后，想到SQL查询的查询思路可以作为本章节的布局思路 1.了解表结构/数据结构 2.对表中的一些数据做出修改、替换、甚至生成新字段...dplyr包中的*_join等函数，另外sqldf函数（SQL）亦可以实现数据连接功能。...= c(Ozone, Temp)) 4.3 数值分段 数值分段，就是把一个连续型的数值型数据，按区间分割为因子类型的离散型数据。...分组计算，不止group_by》 dplyr包中的group_by联合summarize group_by和summarise单变量分组计算 group_by和summarise多变量分组计算 ddply
2.5 select 对行或列筛选，比较有用的是其一些专属函数： select(test, starts_with("Petal")) #选中..开头的列 select(test, ends_with(...2.6 arrange 按照数据框里的某列或某几列，对所有行进行排序。可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...合并”为一列。...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。...，并储存在列表中。
(V2),V3) 对V1，V3升序排序，对V2降序排序 ※arrange的语法非常简单，功能也很强大，我们再也不要用order()函数了 select( ) 选择列 select(df,V1,V2,V3...) 选择V1，V2，V3列数据 select(df,V1:V3) 选择V1到V3列的所有数据 t<-select(df,-c(V1,V3)) 选择除了V1，V3以外的所有列 distinct(...mutate( ) 为数据增加新列 mutate(df,vnew1=v1-v2,vnew2=vnew1+v3) 与基础包里的transform()函数接近，但mutate可以使用你刚刚创建的column...找到合适的packages并学习使用它，绝对会让我们数据分析工作事半功倍！ 我们有没有发现dylyr包中函数使用的一些规律？ 有的！...①第一个参数都是数据集df ②查询条件都是关于如何操作数据集的，在列上面进行操作 ③返回的都是新的数据集，不会改变原始数据集 在介绍下一个包之前，我们先来引入一个dplyr包的综合运用： grouped
，这是因为： #1.stat_smooth()函数将预测值的范围限定在预测数据对那个范围内 #2.即使对模型进行外推，loess函数也只能根据整组数据对应的x轴的范围进行预测 > range(heightweight...将其封装在expression（）函数中可以有效的查看是否可以正确的输出函数，比如在刚刚的例子中‘==’才能正确的输出等号。。。。...，可以对所有数据复制一份，并将列name复制为plotname，将因子转化为字符向量 cdat % filter(Year == 2009, healthexp > 2000...，稍加修改调整位置 2.图形输出为向量格式，再用Illustrator或者Inkscape进行编辑 5.12 绘制气泡图 Q：如何绘制气泡图，并使点的面积与变量值成正比？...A：运行geom_histogram()函数并使用分面绘图 #使用MASS包中的birthwt数据集（低婴儿体重的风险因子） birthwt low age lwt race smoke ptl
本期回顾 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 本期目录 0 二维数组行列引用 1 创建新变量 2 变量重新编码 3 变量重新命名 4...分布函数等生成数据，并赋值给特定变量。...() %>% 是管道函数，将左侧数据结果传递到右侧，作为右侧处理的原始数据 #当对数据集通过group_by()添加了分组信息后，mutate()，arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些...类似excel透视表反向操作 #gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量...key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <- data.frame(person=c('Alex
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。 ...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....margin.table(mytable, 1) # 对每一行的数据求和 ? margin.table(mytable, 2) # 对每一列的数据求和 ?...prop.table(mytable) # 计算每格数据占总数的比例 ? prop.table(mytable, 1) # 以行为单位，计算其中每个变量的占比，每行求和为1 ?...prop.table(mytable, 2) # 以列为单位，计算其中每个变量的占比，每列求和为1 ?
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