使用关键字function,并在其后跟随函数参数列表和函数主体。其基本形式如下: function(param1, ...., paramN) expr
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
例如,下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数,将其转换为大写:
在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中,我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础,今天我介绍一下R语言中基础的程序结构,来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外,如果你有大批量数据处理、可视化任务,需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
在单细胞分析中,我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数,循环读取多个数据集
【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些?
在R中更易于处理的数据形式是data.frame,list并不是太好处理,常用操作就是对它进行循环迭代。
我简单看了看页面(https://bis.zju.edu.cn/binfo/textbook/)上面的对应的各个章节的ppt路径,很清晰:
终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些:
使用方法非常简单, 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量,然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字,比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。
接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了。而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句。
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据,也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话,需要将数据类型转换成矩阵类型。
难道是我的操作出了问题?难道是我用的R 包版本不对,函数不同?难道是随机数的问题?
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法.
题目 人类基因组外显子区域长度 学员:x2yline 具体题目详情请参考生信技能树论坛 题目数据来源为:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/CCDS/current_huma
其实简单的R 拼图,我喜欢patchwork 的加减乘除。但这种4x4 布局的图片,对象又多,一个个创建不现实;代码写起来,也非常不优雅。
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据,以便用于建立预测模型。
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
在我之前转载的文章《apply,lapply,sapply用法探索》中已经对R中apply家族函数进行了比较详细地说明,这篇文章基于我在data campus中对lapply、sapply、vapply几个函数的学习,以更为简单的实例来了解这几个以列表对输入的迭代函数。
记得刚开始学编程的时候,总有同学问我怎么学写循环,在一些人心中,入门和初级的R语言使用者的界限似乎就是能否熟练写循环或者函数,所以今天这个教程就是写的专门针对如何开始写循环。
在23年3月份的时候(下意识想说今年了hhh,恍然发现已经24年),菜鸟团作者就整理过不同格式的单细胞数据读取的方法,是基于V4版本的。
在实际的工作中,我们总要面对各种各样的数据结构处理,这些操作可以使用循环来完成,但是容易造成内存的占用,以前其实了解过这方面的函数,但是记不清,因此整理下 主要函数如下
在对同一路径下多个文件做相同处理时,可以循环读取文件夹中的文件,批量读取,处理和写入文件,会大大提高工作效率,在R语言中,处理方法如下所示。
参考:https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/81707053https://www.jianshu.com/p/3882ea7b9cc9
引子: 我们常常会遇到这样的问题,数据量很大,并不需要依顺序来依次处理。合理分块处理,并最终整合起来是一个不错的选择。这也就是所谓的Split-Apply-Combine Strategy策略。这在速度上会有比做一个loop有优势,因为它可以并行处理数据。 什么时候我们需要使用到化整为零的策略呢?有以下三种情况: 数据需要分组处理 数据需要按照每行或者每列来处理 数据需要分级处理,和分组很类似,但是分级时需要考虑分级之间的关系。 化整为零策略有点类似于由Google推广的map-reduce策略。当然ma
这是《高效R语言编程》的学习笔记,前面的笔记在这里:https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员,我也是:),精通专业知识,理解R语言的标准数据结构,但是缺乏正规编程训练,你是这样的吗?
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
A. 事实上,我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果,因此分组数据在我们平常的工作中更加常见,也更加科学严谨,那么我们就来了解下分组数据的描述。
在R中做数据处理时,数据导入导出是常见操作,对于导入而言,如果源数据保存在多个文件中,那么导入后首先就需要进行合并操作。
RCurl工具包的作者是由Duncan Temple Lang现任加州大学 U.C. Davis分校副教授。他曾致力于借助统计整合进行信息技术的探索。使用者通过RCurl可以轻易访问网页,进行相关数据的抓取以及下载,为数据分析提供原始素材。近年RCurl在数据分析业界中使用也越来越流行。
实际上,大家即使是没有学习过R包安装,也可以看得懂,变化R包名字,就可以一行行运行代码来安装指定的包了!
Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势,然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包:隐式并行:OpenBLAS,Intel MKL,NVIDIA cuBLAS等;显性并行:parallel(主打lapply应用)、foreach(主打for循环)、SupR、还有利用GPU的办法(gpuR)。所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序;隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然,在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。今天就给大家介绍下这个基础并行包的具体应用。
#lapply函数 #可以循环处理列表中的每一个元素 #lapply(参数):lapply(列表,函数/函数名,其他参数) #总是返回一个列表 #sapply:简化结果 #结果列表元素长度均为1,返
生存分析作为转录组文章中的VIP,太常见了,那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢?
对wgs数据的somatic突变文件自己推断denovo的signature,可以使用SomaticSignatures 包的identifySignatures函数,这个教程我在生信技能树分享过:使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断,比如:0元,10小时教学视频直播《跟着百度李彦宏学习肿瘤基因组测序数据分析》 这个文献,研究者就是使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断,拿到了11个自定义的signature。
R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法。
单细胞专题 | 1.单细胞测序(10×genomics技术)的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵
前面介绍了 : 一行命令将count转为CPM/TPM/FPKM ,是一个Python软件,也是读取gtf文件,根据id来自动计算每个基因的长度后进行相对应的公式的转换:
目标:通过日交易数据,从多只蓝筹股中选出连续上涨5天的股票。 思路:导入数据;过滤出上个月的数据;按照股票代码分组;将数据按日期排序;计算出每天比上一天的收盘价的增长额;计算出连续正增长的天数
在评估读取质量和我们应用的任何读取过滤之后,我们将希望将我们的读取与基因组对齐,以便识别任何基因组位置显示比对读取高于背景的富集。
最近将使用的R版本升级到4.0+之后,遇到了一个以前从未遇到的报错,报错信息如下所示:
这部分内容摘自百度百科。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件(其中包含M个指定种类的物件)中抽出n个物件,成功抽出该指定种类的物件的次数(不放回)。超几何分布中的参数是N,n,M,上述超几何分布记作X~H(N,n,M)
距离上次R语言系列更新已经过去快一周了,先跟大家说声不好意思,实话实说更新速度的确慢了一点
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!!
数据清洗从来都不是一件简单的事情! 使用httr包结合浏览器抓包工具进行网页数据抓取虽然非常方便,但是获取的数据后期处理工作量却非常庞大的。 因为大部分json数据包返回之后都会被转换为R语言中的非结构化数据类型——list。 也就是说,对于list数据结构的处理熟练程度,将会决定着你在数据清洗中所花费的时间与精力。 list数据结构本身即可简单也可复杂,当list中存在递归结构时,其处理难度就大大增加了。(不幸的是大部分json数据包都是递归结构的) 对于list数据结构的处理,你可以通过手动构造循环来处
之前我们已经说过一些拼图的知识了:[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] [[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] [[119-R可视化37-利用循环实现ggplot批量作图并拼图]]
Writing for, while loops is useful when programming but not particularly easy when working interactively on the command line. There are some functions which implement looping to make life easier
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