从现在开始,我们将重复使用实用工具脚本 "utilities.R "中的函数。在这种情况下,我们将使用。
- 每一天的方向与之前的变化不同,对该策略来说都是亏损的一天,所以这样的日子不应该有大的价格波动。
我们不建议使用这种方式,因为一个无效测量不代表所有测量都是无效的。此外,如果数据质量不高,若对每个变量都采取这种做法,那么你最后可能会发现数据已经所剩无几!
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
与其他绘制森林图的包相比,forestploter将森林图视为表格,元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式,并且可以分组多列显示置信区间。森林图的布局由所提供的数据集决定。
无论是前瞻性数据收集还是回顾性数据收集,数据集中通常都会出现离群值或缺失值。对于统计学家来说,离群值和缺失值通常是一个棘手的问题,如果处理不当可能会导致错误。离群值可能会导致我们的结果偏离真实结果,而缺失值造成的信息损失可能会导致建模失败。因此,在执行数据分析之前,正确识别离群值并处理缺失值非常重要。本推文讨论的内容应该在建模之前执行。虽然本推文在整个统计模型系列中较为置后,却至关重要,望警醒。
比较运算的结果是逻辑值 < , > , >= ,<= , ==, !=
他认为替换不干净,应该是循环有问题。希望我们帮忙检查,我通常是懒得看其他人写的代码,所以让群里的小伙伴们有空的都尝试写一下。
主要依据爆红GITHUB的百日入门机器学习项目,跟进学习;原文展示的python代码部分进行学习,额外会尝试使用R解决,希望能少弃一些章节。 Github原链接https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%201_Data%20PreProcessing.md。 本次主要进行机器学习的入门,内容比较基础。
虽然与summarize()函数结合起来使用是最有效的,但分组也可以与mutate()和filter()函数结合,以完成非常便捷的操作。示例如下:
森林图是以统计指标和统计分析方法为基础,用数值运算结果绘制出的图型。用以综合展示每个被纳入研究的效应量以及汇总的合并效应量。
定睛一看,没有eaf值啊,这可咋整,后续需要用到read_outcome_data函数,eaf值是必须的呢!
由于一个知识星球的小伙伴急需学习如何从 PDF 文档中提取表格,所以先插这个课,「使用 R 语言处理 netCDF 数据」系列的课程下次再发新的哈。本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO(世界卫生组织)的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
seuratObj <- RunHarmony(sce, "orig.ident")
我核心的想法是预测房价。然而,我不打算使用任何arima模型;相反,我将使用数据的特性逐年拟合回归。
大家好,本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布,一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
citation("ggplo2")取包引用信息,RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
先找出各细胞类型上下调的gene,然后拿到gene-cell type的表达矩阵,将其分为上调的和下调的
代码来自《r-data-science-quick-reference-master》的内容。
最近工作需要绘制ROC曲线,对该曲线的计算细节进行了一番摸索。当前搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联,导致我对它的概念有了曲解,理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准,所以在绘制曲线前使用逻辑回归(我的响应变量是0-1类型)对数据建模分析。实则不然,ROC曲线适用于任何判断0-1类型(真假、成功失败等二分类)响应结果阈值分割效果的评估。
博客原文:https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者:Suzan Baert
line 1 计算每只股票每天的收益率stkcd_ret和每个行业中各股票的流通市值权重ind_weight。
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。
之前因工作需要绘制ROC曲线,所以对该曲线的计算细节进行了一番摸索。刚开始我搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联,导致我对它的概念有了曲解,理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准,所以在绘制曲线前应当使用逻辑回归等模型对数据建模分析。实则不然,ROC曲线适用于任何判断0-1类型(真假、成功失败等二分类)响应结果阈值分割效果的评估。这个道理我在2018年前后是不懂的,当时一想到画ROC、计算AUC就懵逼。
❝本节来介绍如何使用ggplot2来给常见的气泡图添加一点新的元素,下面通过1个案例来进行展示; 加载R包 library(tidyverse) 数据清洗 df %>% read_csv('data.txt') %>% mutate(CL = 8 - CL, PR = 8 - PR) %>% filter(year %in% c(1995,2020)) %>% group_by(country) %>% mutate(gap_cl = CL - lag(CL),
主要是学习到了会创建project啊,之前不会如此高效整理自己的项目....都是直接复制粘贴代码进去,所以各种报错,唉。
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
批量处理后的数据暂无缺失值,若存在个别缺失值很正常,通常是因为数据源地址结构不是省+市+区县+街道格式,若数据源地址结构无明显规律,建议url代码中添加“&city”,运行过程中有啥问题,请私聊我可改进代码~
生存分析一般来说是针对RNA表达数据,可以说mRNA-seq的转录组数据,也可以说miRNA-seq数据,或者基因表达芯片的表达量值。
本版块打算分享一些数据分析过程中用到的数据清洗,统计分析,建立简单模型等。
主要方法:将其中某一组设置为实验组,其余几组统一设置为对照组。 第一步读取数据,合并表达矩阵和分组文件 #=========================================================================== #=========================================================================== rm(list = ls(all.names = TRUE)) options(st
如果使用monocle(非monocle3)进行轨迹分析的话,由于这个包比较古老了,年久失修,所以monocle的函数则大概会报一个错误“Error: the condition has length > 1”。 本文会叙述一下修复此bug的过程。
很容易上手,我是自己准备学c语言、Java,但是我对计算机语言都没有基础。我对代码非常感兴趣,第一节课学的都基础,非常容易吸收!
在R升级到4.0+后,clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误,这个现象以及解决方法在以前的推文:R tips:debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过。现在再提到一次,主要是对这个现象进一步的进行深入探讨,并给出一个更加优雅的解决办法。
本文讲述了如何利用Python和R语言对数据集进行缺失值和异常值处理,包括利用均值、中位数、众数、插值、基于邻近算法、基于模型的回归、聚类、分类等多种方法。同时,还介绍了一种基于Knime的缺失值处理方法。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
大部分统计方法都假定处理的是完整向量、矩阵、数据框,但是在大多数情况下,在处理真实数据之前 不得不消除缺失值数据:(1)删除含有缺失值的实例;(2)用合理的值替代缺失值。缺失值的处理主要用VIM和mice函数
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法,同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
可以使用is.na() 函数对向量进行遍历,如果存在NA,则会返回TRUE,反之。
gbm效果和randomForest相近,但是占用内存更少,且支持多核crossValidation运算。
文章标题:“Death is certain, the time is not”: mortality and survival in Game of Thrones 网址:
在进行文章的撰写时,总是少不了一些表格的绘制,当然最标准的表格就是三线表了。我一般用word绘制三线表,但是R语言也可以且比较省时间。
行为风险因素监测系统(BRFSS)是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。例如,调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取、睡眠不足、高血压认知、胆固醇认知、慢性健康问题、酒精消费、水果和蔬菜消费、关节炎负担以及安全带使用情况等。
1写在前面 当我们拿到表达矩阵后,需要对ID进行一个转换,转换为大家可以看懂的gene symbol。 本期我们介绍一下如何转换,以及其中的一个大坑,线粒体基因!!!😤 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(scater) library(SingleCellExperiment) library(AnnotationDbi) library(org.Hs.eg.db) library(EnsDb.Hsapiens.v86) 3示例数据 这里我们
主成分分析 (PCA) 在数据科学、生物信息学等多个领域具有广泛的适用性。作为一种数学降维方法, PCA利用正交变换 (orthogonal transformation)将一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量,也称为主成分,从而利用新变量在更小的维度下展示数据的特征。
数据准备 先根据数据的codebook来给每列命名,同时预先设定类型 setwd("d:/course/kaggle/titanic/") train.col.types <- c('integer', #PassengerId 'factor', # Survived 'factor', # Pclass 'character', # Name 'factor', # Sex 'numeric', # Age 'integer', # SibSp 'integer', # Parch
因为最近事情略多,最近更新的不勤了,但是学习的脚步不能停,一旦停下来,有些路就白走了,今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。 在R语言中,涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个: unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.
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