2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
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——
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.3[1]
部分人可能会因为镜像的问题失败,解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
翻译 | 刘朋 Noddleslee 程思婕 余杭 整理 | 凡江
要纵向合并两个数据框,可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量,这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如:
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数:
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!
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外,dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格?是的,我们正在尝试将数据表格(如tibbles、data.frame)和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子:
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
y4 <- filter(deg, a>1 & b < 0.05);table(y4)
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合,里面包括了readr,tidyr, dplyr,purrr,tibble,stringr, forcats,ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程,收到了一位读者的私信,内容如上。
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
GSEA(Gene Set EnrichmentAnalysis),即基因集富集分析,无需设定阈值来区分上调下调基因,使用所有的基因进行分析。
这个功能很简单也很常用,但是不加注意还是容易写错,比如只对每一行的前两个元素求和:
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史,培养了一波又一波优秀的生信人才。本期分享的内容不是课堂上讲的,而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题,启发学员主动学习,而不是一味等待投喂。
逻辑运算是数学运算的重要组成部分,但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言,逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算:TRUE/FALSE.
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:
t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计,还是研究生阶段的生物统计学,里面都会提到t检验。
使用install.packages()函数来安装包,括号中写上要安装的包的包名。以安装ggplot2包为例:
对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联。为了对基因列表进行功能分析,我们通常需要获得与我们希望使用的工具兼容的基因标识符。在这里,我们讨论了您可以获得基因注释信息的方法以及每种方法的一些优缺点。
·上下五条线的意思 中间的又黑又粗的—中位数;上下两条线是最大值和最小值;方框的上下两条线是75%和25%(四分位数);在外面的点-离群点
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
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。
在分析之前,先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中,我将展示如何计算列联表,我将在列联表中引入两个流行的测试:卡方检验和Fisher精确检验。
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!
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
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。
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
有小伙伴拿自己的数据试了一下,反馈预测结果太多了。一般对于多个数据库或者多个软件预测的结果,可以通过取交集来提高预测结果的可信度,并且这样也能大大减少最后预测结果的数目。
箱型图不显示原始数据点,而是采用样本数据,根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外,它们用星号显示落在箱须之外的离群值
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做?
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
特征工程是数据科学模型开发的重要组成部分之一。数据科学家把大部分时间花在数据处理和特征工程上,以便训练一个鲁棒模型。数据集由各种类型的特征组成,包括类别、数字、文本、日期时间等。
purrr中有多个迭代函数,可以用于快速解决循环迭代的问题,purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
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