1 readr包：快速读写 1-1 readr包提供了几个新函数，能够更快的读取文件 readr包中的主要的函数有： read_csv，read_tsv，read_table，read_delim， write_csv...，write_rds()将数据保存为自定义的二进制形式(RDS格式) write_rds(metadata,"challenge.rds") head(read_rds("challenge.rds")...，saveRDS()将数据保存为自定义的压缩后的二进制形式(RDS格式) saveRDS(metadata, "challenge.rds") metadata <- readRDS("challenge.rds...用R写循环从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...] tidyverse简介与管道: https://zhuanlan.zhihu.com/p/243376822 [11] R语言编程——基于tidyverse: https://zhuanlan.zhihu.com
有些错误信息通常不是很清楚，R 并不是真的很擅长表达它们，但是答案通常就在您的面前。一旦您敢于阅读错误信息，我们将帮助您阅读这些错误信息！...有两种情况会导致出现这样的错误： CASE 1 : 您拼写错了该函数的名称： > rnom(1) # instead rnorm(1) Error: could not find function "...Correction : 你需要检查else是否与前一行正确关联。 R 一次解释一行代码，所以当if没有关联的else代码时，要让你的代码起作用，请确保 R 知道您的指令已完成。 if ( 1 !...Correction : 确保您的算术运算有意义，并且应用在了正确的对象上。确保该对象包含您期望包含的对象。 在上面的示例中，df是一个函数，而不是数字，从而导致错误。 7....不应在您的 shiny 应用程序中同时使用observe()和reactive()（有时间的话我们将讨论这个问题..）
使用结果输出功能获得所有文献的论文标题和出处情况。 图片 结果展示: 图片 期刊消息获取 本地主要流程由RSelenium完成, 同样的事情也可以用python+Selenium完成, 效果一致....首先在工作目录中新建code文件夹并创建prepare.R以创建工作环境. # !...准备 # 清除当前环境中的除了root_dir的所有对象 setdiff(ls(), "root_dir") # 设置文件路径 # root_dir <- paste("~", "Rstudio",...Selenium网页, 这里使用的是火狐浏览器. # !...将搜索过程和整理过程分开的好处在于之后可以任意调整所需要输出的数据格式，不需要再次获取数据本身。
这些数值型变量是你要分析的目标，而分类变量则用于将数据分成不同的组。...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。...aov函数运行单因素方差分析 (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。
::filter() masks stats::filter() #> ✖ dplyr::lag() masks stats::lag() for循环与函数式编程 因为R是一门函数式编程语言，我们可以先将...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...这样，修改后的函数就不会抛出错误，相反，它总是返回由下面两个元素组成的列表： result - 原始结果。如果出现错误，那么它就是NULL error - 错误对象。...，一般来说，我们应该检查一下y中错误对象所对应的x值，或者使用y中的正常结果进行一些处理： is_ok = y$error %>% map_lgl(is_null) x[!...1] 0.0 2.3 NA quietly()函数与safely()的作用基本相同，但前者结果不包含错误对象，而是包含输出、消息和警告： x = list(1, -1) x %>% map(quietly
_if, _at, _all 「dplyr」 以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...这使 「dplyr」 更容易使用（因为需要记住的函数更少），也使我们更容易实现新的动词（因为我们只需要实现一个函数，而不是四个）。...令人失望的是，我们没有早点发现 across()，而是经历了几个错误的尝试（首先没有意识到这是一个常见的问题，然后是使用_each()函数，最后是使用_if()/_at()/_all()函数）。...这是由 base R 提供的，但它并没有很好的文档，我们花了一段时间才发现它是有用的，而不仅仅是理论上的好奇。 我们可以使用数据框让汇总函数返回多列。...先前 filter() 和 all_vars() 与 any_vars() 帮助函数配对使用。
图片代码解析scRNA-seq processing workflow在处理完每个患者肿瘤样本后，我们运行以下脚本，将患者 1-5 的 Seurat 对象组合成一个代表患者 1-5 的 EEC 队列的多样本...此脚本的起始输入是单个患者 Seurat 对象。输出是一个完全处理的多样本（EEC 群组）Seurat 对象。...::group_by(RNA_snn_res.0.7) %>% dplyr::count(SingleR) ##rep：R中生成重复序列的函数repcluster.ids <- rep("fill",length...，为了探究EEC的发病机制，将1-5个患者的病例数据进行整合。...作者这里面用了小提琴的堆叠图，也是与传统的seurat出来的图可以更多的放一些markergene。
ensemble id 改为gene symble #创建函数 改名 RenameGenesSeurat <- function(obj ,...symbol All.merge=All DimPlot(All.merge,label = T) #在r中创建如下环境======================================...use_condaenv()函数仅在当前R会话中激活指定的Conda环境。...如果您希望在多个会话中使用相同的Conda环境，需要在每个会话中都执行相应的use_condaenv()函数调用。...#如果您使用的是conda而不是mamba，请将上述的mamba命令替换为conda命令进行安装。
merge 按照指定列合并矩阵或者数据框 一、数据合并 1、merge()函数 最常用merge()函数，但是这个函数使用时候这两种情况需要注意： 1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起...，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据； 2、merge函数是匹配到a,b数据集的并，都有的才匹配出来，如果a、b数据集ID不同，要用all=T（下面有all用法的代码）。...()，cbind()按照纵向方向，或者说按列的方式将矩阵连接到一起。...rbind()按照横向的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起 rbind/cbind对数据合并的要求比较严格：合并的变量名必须一致；数据等长；指标顺序必须一致。...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包 利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行
培训时，同一段代码，大家都运行的好好的，而你却出现问题了，一般都是考虑包里的函数冲突了。这时需要一个个去排查到底是哪个函数发生了冲突，有没有更好的办法呢？...本文介绍一个包conflicted，可以列出所有冲突的函数，并可以设置优先使用哪个函数来处理冲突。.../conflicted") 加载包后，存在冲突的函数会无法运行 并且提供了两种解决方法，都在错误提示中。...，就对可能会发生冲突的函数，设置使用优先级 library(dplyr) # 优先使用dplyr里面的filter函数 conflict_prefer("filter", "dplyr") #> [conflicted...如果函数后面没有[]，如lag函数，使用时就需要按上面2种方式的一种设置具体调用或优先调用哪个包里的lag函数。
题目：统计grammer列中每种编程语言出现的次数 难度：⭐⭐ R语言解法 # 神方法table table(df$grammer) 6 缺失值处理 题目：将空值用上下值的平均值填充 难度：⭐⭐⭐...5天 难度：⭐⭐ R解法 lag(df,5) 76 数据处理 题目：将数据向前移动5天 难度：⭐⭐ R解法 lead(df,5) 77 数据计算 题目：使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值...难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个0-100固定步长的数 R语言解法 df2 % dplyr::rename(`0` = "...seq(0, 99, 5)") 84 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个指定分布(如标准正态分布)的数 R语言解法 df3 <- as.data.frame...计算第一列与第二列之间的欧式距离 难度：⭐⭐⭐ 备注 不可以使用自定义函数 R语言解法 # 可以利用概念计算 res <- (df$col1 - df$col2) ^ 2 sqrt(sum(res))
数据虽然质量不错，但是苦于手头没有最新的山东省县级地图素材（之前练习用的SHP素材都是很古老的素材，使用市级范围没啥问题，但是县级行政单位变更太快了，根本没法用）。...先将五张表格的数据写入一个工作薄中，然后手动修改: write.xlsx(BudgetScale,"D:/R/File/shddata.xlsx",sheetName="BudgetScale",append...} result<-data.frame(address=address,longitude=baidu_lng,latitude=baidu_lat,stringsAsFactors=FALSE) 将县级市数据与经纬度数据合并...将县级行政区地图与县级市进行匹配，获得信息完整的县级地图数据。...： 山东省市级地图作图数据： 因为我们之前获取的指标数据是按照县级行政区划整理的，这里需要使用聚合函数，整理成市级的。
R包，画图展示，查看帮助信息；窗口4主要用到的是环境界面，这里会显示所有创建的对象，也可以在History查看历史输入内容。...对象和函数 顺便简单介绍下对象和函数，在Rstudio中，我们导入的数据或是自己创建的数据都是以对象的形式显示在环境窗口（储存在了内存里），如我创建了对象a和b，它们的值分别是1和2；函数是具有一定功能的对象...，如sum()，它可以将输入的参数相加求和；另外函数的格式是"函数名+()"，且都是英文字符，R代码是区分中英文字符和大小写的，任何字符格式的错误都会导致函数无法正常运行。...安装可以在rstudio的Console栏的命令提示符 > 后输入以下代码： > install.packages("tidyverse") 加载R包 安装好的R包需要加载后才能使用，可以用函数library...，dplyr::mutate()这种输入方式可以表明mutate()函数是来自于dplyr包中的，而且当dplyr中的mutate()函数被其他R包的同名函数屏蔽时，可以用这种方式调用。
tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...只是函数名多了个下划线那么简单吗？ 正则表达式 R与stringr分别使用grepl()和str_detect()来进行，我比较喜欢基础R的，不知你喜欢安装包还是用基本的。...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。 ?...与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。...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。
(df,5) 77 数据计算 题目：使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值 难度：⭐⭐ Python解法 df['开盘价(元)'].expanding(min_periods=1).mean...) }) %>% as.data.frame(.) %>% dplyr::rename(`0` = V1) 83 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy...(seq(0,99,5)) %>% dplyr::rename(`0` = "seq(0, 99, 5)") 84 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy...(rnorm(20,0,1)) %>% dplyr::rename(`0` = "rnorm(20, 0, 1)") 85 数据创建 题目：将df1，df2，df3按照行合并为新DataFrame...⭐⭐⭐ 备注 每次移动三个位置，不可以使用自定义函数 Python解法 np.convolve(df['col2'], np.ones(3)/3, mode='valid') R语言解法 library
呜呜今天是补昨天的内容 昨天临床任务太多只看了一下要学习的内容没有做笔记T T1 安装和加载R包1.1 镜像设置1.2 安装install.packages()/BiocManager::install...")library(dplyr)2 dplyr的五个基础函数test % (ctr + shift + M)可以在 R 中使用管道运算符 ( %>% ) 将一系列操作“通过管道”连接在一起，该运算符最常与 R 中的dplyr包一起使用，...管道运算符只是将一个操作的结果传递到其下面的下一个操作。使用管道运算符的优点是它使代码非常易于阅读。...= test1, y = test2, by = 'x')4.5 反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join定义x表与y表anti_join(x = test2, y = test1,
在dplyr包的filter()函数中使用时，它可以用于筛选数据框中匹配给定集合中任一值的行。这行代码的作用如下： filter(test, ...): 在test数据框中筛选行。...test1 <-: 这是R语言中的赋值操作符，用于将data.frame()函数创建的数据框赋值给变量test1。...2.inner_join(test1, test2, by = "x")內连inner_join,取交集 在R中，inner_join(test1, test2, by = "x") 是一个使用 dplyr...这个函数执行的是一个内连接（inner join），它会将两个数据框中具有相同键值的行组合在一起。这里的 "键值" 是用于连接两个数据框的列。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。
从本周开始会每周推送1~2次高质量R可视化内容，本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。...tidyTuesday每周更新数据，大佬们会使用这些数据集自由创作出各种高质量的R语言可视化作品，是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。...数据预处理 5.1 调整列名 # 将列名简化, 方便绘图展示 tuition % dplyr::rename( "state" = "State", "2004...形式调用函数, 不然容易与 plyr 中的函数冲突 (因为我自己就报错了...)...利用 ggplot2 绘图 # PS: 方便讲解, 我这里进行了拆解, 具体使用时可以组合在一起 gg <- ggplot(df_plot, aes(x = as.numeric(year), y =
与十万人一起学生信，你值得拥有下面的学习班： 生信入门课-2021第6期 数据挖掘（GEO,TCGA,单细胞）2021第6期 下面是2021第一期生信入门微信群答疑精选200题 有免疫相关基因集下载的地方吗...export里面，帮助里面让用write.xlsx函数导出，但是rio包里面没有这个函数，就又重新下载安装了write.xlsx函数的包，再用这个函数把文件写出来 纠正一下，export可以到处xls，...函数的名称和其他R包一样，使用的时候会有一点冲突，使用的时候指定一下R包，tidyverse 和 dplyr 出自于同一个人，不存在冲突的问题 老师，那之前讲过的pheatmap::pheatmap是不是也是这个原因...在一起的小伙伴还有这么多，如果我们接触一个新的狭义的对象要用，怎么知道在这里面选pData还是比如phenoData呢？...继续做另外两张图，结合着一起看 请问下载这个GEO数据的时候 出现这个报错是什么原因？ ?
来源：vignettes/programming.Rmd[2] 大多数 dplyr 函数使用非标准计算（NSE）。这是一个术语——意味着它们不遵循通常的计算规则。...不幸的是，这些好处不是免费的。有两个主要缺点： 大多数dplyr参数不是透明。这意味着你不能用一个看似等价的对象代替一个在别处定义的值。...动词计算的参数来创建函数（这一点很重要，如果你使用 dplyr 进行数据框操作，会发现很好用，但是如果你用它创建函数，你会发现它总是以一种无法被理解的形式报错）。...[x == y, ] 这在交互式工作时非常有用（因为它可以节省打字时间和减少打字量，快速发现问题），但使创建函数比你想要的更不可预测。...这篇文章有两个目标： 演示如何使用dplyr的pronouns和quasiquotation编写可靠的函数，以减少数据分析代码中的重复。
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