数据可视化 python对比r - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Python & R 数据框操作详细对比

数据框创建 R 代码： df1 <- data.frame( gene = paste0("gene", 1:4), change = c('up', 'up', 'down', 'down...数据框取子集 R： # 取单列(返回向量/Series) df1$change ## [1] "up" "up" "down" "down" df1[,"change"] ## [1] "...'score'] df1.rename(columns={'change': 'diff'}, inplace=True) R： # 查看数据详情 str(df1) ## 'data.frame'...数据框合并先制作输入数据 R ： # 创建第一个数据框 test1 test1 R 代码 # 创建示例数据框 df1 和 df2 d1 <- data.frame(name = c('jimmy', 'nicker'), age = c(25, 30)) d2 <- data.frame

971 0

python爬虫+R数据可视化实例

Python 和 r语言这对黄金搭档，在数据获取，分析和可视化展示方面，各具特色，相互配合，当之无愧成为数据分析领域的两把利剑。...该项目分为两个模块： 1，数据准备阶段采用python网络爬虫，实现所需数据的抓取； 2，数据处理和数据可视化，采用r语言作为分析工具并作可视化展示。...接下来，就是深入到各个板块下进行爬取，事先定义好了一个盛放各板块url的.py文件block_list，已经在开始部分导入，还需要增加翻页功能，如下：后续的部分思路相对比较简单，但是涉及到提取字段，...第二，数据处理和数据可视化主要采用r语言读取数据，进行频数统计和图表展示简单贴几段代码：读取剪切板数据并采用table()函数求频数 data3r语言版 ?

1.6K4 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

数据可视化完美指南-R-Python

从数据到图表有什么样的数据做什么样的图作者提供了一张树状图，帮助并引导我们找到合适自己数据的的可视化方式 What kind of data do you have?...基于 R 和 Python 做的源代码，这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码，同时我们可以得到一张决策树，用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了，不仅仅给大家了工具，还叫大家如何使用。...可视化架构基于网站我们来做一个示例大部分情况，我们的数据都是二维数据框：下面就二维数据框的数据，变量指定为有顺序的变量，我们进行出图：基于有顺序的二维数据框的出图这是基于时间序列的一份二维数据。...data_to_viz/master/Example_dataset/3_TwoNumOrdered.csv", header=T) data$date <- as.Date(data$date) 这里仅仅提取最后的十个数据进行点线图的可视化...ggtitle("Evolution of Bitcoin price") + ylab("bitcoin price ($)") + theme_ipsum() 这里使用最后的 60 个数据进行可视化

6033 0

数据可视化完美指南-R-python

从数据到图表 ? 有什么样的数据做什么样的图作者提供了一张树状图，帮助并引导我们找到合适自己数据的的可视化方式 What kind of data do you have?...基于R和Python做的源代码，这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码，同时我们可以得到一张决策树，用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了，不仅仅给大家了工具，还叫大家如何使用。...可视化架构 ?...这里使用最后的60个数据进行可视化这里做了折线图和点线图。我们ggplot出图就是这么随意，图形相加就是拼图。...R语言学习 - 散点图绘制分组时间序列可视化 library(babynames) # Load dataset data % filter(name %in

8663 0

R语言与python对数据框的操作(对比笔记)

这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式，学习两者的异同点，加深理解两者的使用方法。...1. data.table VS pandas 这里使用R语言的data.tablet包和python的pandas进行对比....主要分为三部分: 新建数据库行列选择行列筛选 2. data.table操作数据框 data.table介绍: ?...使用R语言, 通过data.table创建数据框. library(data.table) set.seed(123) DT 数据 fwrite(DT,"DT.csv") 3. pandas操作数据框读取数据 import pandas as pd df = pd.read_csv("DT.csv

2.9K2 0

实例对比 Julia, R, Python，谁是狼语言？

Julia，R 和 Python 谁的势力大因为 R 语言设计的初衷就是应用在科研领域。...所以这次的三方势力比拼，我们限制在数据研究领域：根据上图 KDnugget 的调查显示，2016年的时候，R 占据了 42% 的份额成为 dalao，Python 紧随其后成为 dalao 的小老弟，...可见即使在特别垂直的领域，Python 这种粘合剂语言配合强大的第三方库，也是拥有恐怖的战力。 Julia，R 和 Python 谁更狠一点？背景介绍就此问题，人工智能头条记者找到了戴卓嘉。...他是一名拥有10年金融开发经验的数据科学家、全栈开发者、信用风险模型团队leader。并获得授权，翻译他的文章《Julia vs R vs Python: simple optimization》。...评分：使用 Python 代码输出结果显示虽然比 R 是强了不少，但跟 Julia 还是没法比。而且不支持数学公式评分 ---- 最终用一个表格来总结一下此次对比结果：

1.4K3 0

深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

互动式图表/面板: 近来 bokeh、plotly、 intuitics 将 Python 的图形功能扩展到了网页浏览器，甚至我们可以用tornado+d3来进一步定制可视化页面，但 R 的 shiny...数据流编程对比接着，我们将通过下面几个方面，对Python和R的数据流编程做出一个详细的对比。...mean(arr_delay, na.rm = TRUE), dep = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) %>% filter(arr > 30 | dep > 30) 数据可视化对比...绘制相关性散点图对比数据相关性是数据探索常用的一种方法，下面是Python和R的散点图对比。...下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： image.png 我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT

1K4 0

深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

互动式图表/面板：近来 bokeh、plotly、 intuitics 将 Python 的图形功能扩展到了网页浏览器，甚至我们可以用tornado+d3来进一步定制可视化页面，但 R 的 shiny...数据流编程对比接着，我们将通过下面几个方面，对Python 和 R 的数据流编程做出一个详细的对比。...数据流编程对比的示例 Python 的 Pandas 中的管道操作 ? R 的 dplyr 中的管道操作 ?...数据可视化对比绘制相关性散点图对比数据相关性是数据探索常用的一种方法，下面是Python和R的对比。 Python ? R ?...下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： ?

1.5K7 0

R数据可视化这么香？

点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯说到数据分析和可视化，大家想到的更多的是用什么来做呢？ Excel？Tableau？Power BI？Python？...…… 作为专业的数据分析和可视化老牌工具，R有丰富的生态，可视化能力也非常强，从最近新出版的《R实战：系统发育树的数据集成操作及可视化》的销售火爆程度来看，大家对R在数据分析可视化方面的表现是真心认可！...用R做数据分析可视化真的很香吗？它和其他数据分析工具相比有什么优势？如何高效地学会使用R及相关的各种包？...…… 如果你也想了解R数据分析可视化的相关内容，或者对此有相关疑问想要寻求解答，欢迎来到“博文视点Broadview”视频号的“怎么看”栏目，明晚（4月26日）20:00，我们邀请到《R实战：系统发育树的数据集成操作及可视化...R，和其他数据分析可视化相比各有什么优缺点？ 2. R的发展前景如何？ 3. R的学习路径和学习建议 4. 如何结合ChatGPT来使用R？ 5. 如何高效使用好R的各种软件包？ 6.

4551 0

R的seurat和python的scanpy对比学习

现在的单细胞分析，往往避免不了scanpy的使用，我们可以通过对比seurat来学习scanpy 今天的格式怎么都改不了。。。手机阅读有点费劲，，推荐电脑阅读。...单细胞数据分析概览单细胞分析，总流程 python教程 seurat教程 seurat中与scanpy对等的函数操作数据预处理Seurat (R)CreateSeuratObject(): 创建Seurat...差异表达分析Seurat (R)FindMarkers(): 寻找差异表达基因。Scanpy (Python)sc.tl.rank_genes_groups(): 寻找差异表达基因。...数据可视化Seurat (R)DimPlot(): 降维数据可视化。FeaturePlot(): 基因表达水平可视化。VlnPlot(): 小提琴图展示基因表达分布。...Scanpy (Python)sc.pl.umap() / sc.pl.tsne(): 降维数据可视化。sc.pl.dotplot() / sc.pl.violin(): 基因表达水平可视化。

3620 0

对比R语言和Python，教你实现回归分析

r的取值范围是[-1,1]，r=1表示完全正相关！r=-1表示完全负相关！r=0表示完全不相关。为什么要对相关系数进行显著性检验？...当样本量从100减少到40后，相关系数大概率会上升，但上升到多少，这个就不能保证了；取决于你的剔除数据原则，还有这组数据真的可能不存在相关性；改变两列数据的顺序，不会对相关系数，和散点图（拟合的函数曲线...由此可见，R方总是小于调整R方的且调整R方可能为负；并且只有R方趋近1时，调整R方才有出马的意义！因此判断多重共线性也多了一个方法：选择其中一个自变量将其作为因变量，重新拟合，求 ?...源数据 R语言 dataPython回归 import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv("C://Users//baihua//Desktop//vehicles.csv

1.8K2 0

【工具】深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

文章目录概述应用场景对比应用Python的场景应用R的场景数据流编程对比参数传递数据传输与解析基本数据结构 MapReduce 矩阵操作数据框操作数据流编程对比的示例数据可视化对比...数据流编程对比接着，我们将通过下面几个方面，对Python 和 R 的数据流编程做出一个详细的对比。...arr_delay, na.rm = TRUE), dep = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) %>% filter(arr > 30 | dep > 30) 数据可视化对比...绘制相关性散点图对比数据相关性是数据探索常用的一种方法，下面是Python和R的对比。...事实上，现在 R 和 Python 的数据操作的速度已经被优化得旗鼓相当了。下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： ?

1.4K4 0

【译文】R分析快速手册：R中数据可视化

简介数据可视化已经成为数据科学工作流程中一个不可或缺的部分。因此，你的主要工具需要有很强的能力来处理这两方面的操作—数据分析和数据可视化。...随着这些景象的变化，R之所以能变成当今的主流语言就是因为它有很强大的数据可视化处理能力。只需要几行的代码，你可以创造一个美丽的图表和数据的故事了。...R有一个很好的资源库来创造一个基本和创新的数据可视化，如条形图、直方图、散点图、热点图、马赛克图以及其它各种可视化操作。这里是一份常用的可视化操作快速手册以用于展现数据。...想要获得完整的内容，访问R中数据分析的综合指南。如果你希望获得关于数据可视化的全部内容，访问这里数据可视化的终极指南。...原文链接：http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/cheat-sheet-data-visualization-r/ 何品言译陆勤审核 PPV课原创翻译文章

8325 0

R 数据可视化 03 | 圈图

文章目录一、环境需求 R 及 Rstudio 的安装配置 RCircos安装二、绘制圈图 0.载入包 1.绘制人染色体圈图 2.绘制基因 5.绘制折线图 6.绘制网络图 7.添加和弦图...一、环境需求 R 及 Rstudio 的安装配置一步一步安装及配置R及Rstudio(详细图文) RCircos安装 options()$BioC_mirror options(BioC_mirror...side <- "in" # 指定数据大于1的点以红色显示，小于数据1的点以蓝色显示 by.fold <- 1; # 绘图 RCircos.Scatter.Plot(RCircos.Scatter.Data..., data.col,track.num, side, by.fold); 数据格式： ?...data(RCircos.Ribbon.Data); 数据格式： ?

1K1 0

「R」数据可视化8：棒棒图

但是它可以给我们更多的信息，因为圆和下面的棒子可以代表同一组数据，也可以代表两组数据。“糖”和“棒子”的颜色也一样，可以表示同一个信息也可以表示不同维度的信息。...另外，我们还可以变成双头棒棒糖，在棒子的两端分别展现不同的数据。不喜欢传统的圆形？想要亲手DIY？也没有问题，我们可以把传统的圆形糖换成其他图片（比如漫威），以更加直观的展示信息。...from tableau website 怎么做棒棒糖图 1)需要什么格式的数据我们用R中自带的一个数据——mtcars。...该数据来源于1974年Motor Trend杂志，是关于不同车型的设计和性能的数据统计： [, 1] mpg Miles/(US) gallon [, 2] cyl Number of cylinders...稍微对数据进行一点处理: # Load data data("mtcars") dfm <- mtcars # 转为factor类型的数据 dfm$cyl <- as.factor(dfm$cyl) #

1.2K2 0

「R」数据可视化20：弦图

弦图是一种展示数据之间相互关系的图形。弦图中的数据点以圆的形式呈放射状排列，并用线条来展示数据之间的联系。在弦图中，我们可以通过颜色和线条的粗细来展现不同类型联系和强度。...我们以这篇A Deeper Look into the Biodiversity of the Extremely Acidic Copahue volcano-Río Agrio System in...通常来说，当数据点不是很多的时候，弦图能很直观地展现出不同数据点之间的关系。但是当数据点过多的时候，可能弦图看起来就有一些混乱了，不过具体是否采用这种图，还是要看你想用图去表达什么结论。...首先我们来看一下数据的准备。数据具体分为2部分，一部分是用于作图的具体移民数据，还有一部分是调整作图参数的文件。...参考资料 [1]原代码请点击这里: https://www.r-bloggers.com/animated-directional-chord-diagrams/

2.2K1 1

「R」数据可视化12 : 生存曲线

什么是生存曲线图我们经常用随机森林等机器学习又或者是其他数据挖掘的方法寻找某些疾病的biomarker或者候选基因。...但是来自临床的数据包括了生存事件等信息，数据的内容有所不同，所以需要一些和之前不太一样分析方法，其中常见的就是通过制作生存曲线图获取结论。...在制作生长曲线之前，我们需要首先了解几个相关的术语参考：R语言-Survival analysis（生存分析） Event（事件）：指在随访过程中发生的某个结果，如癌症研究中，可能为复发（Relapse...怎么做生存曲线图今天我们要用到以下几个R包：survival，survminer和dplyr 使用KM方法，通过ggsurvplot作图，该函数作图需要两部分数据，具体见下： 1）需要什么格式的数据...我们使用的数据集为ovarian，来自survival包。

3.4K2 0

「R」数据可视化5 : 气泡图

本文作者蒋刘一琦在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。...本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。什么是气泡图气泡图（Bubble Plot）就是由一个个像气泡元素组成的图。...从上述例子中可以发现用气泡图我们能展示更多的数据信息。随着多组学研究的涌现，我们急需在同一张图表来展现多维的数据，气泡图就是一个不错的选择。...怎么做气泡图 1）需要什么格式的数据根据最终想要在气泡图上展示数据的维度以确定数据的格式。本次用一个来自于GOplo包的数据EC，该数据为RNA-seq的下游分析数据。...FOXC2, FOXC1, TGFB1I1, WNT5A, COBL, BBS4, FGFR3, TNC, BMPR2, CTNND1, EGLN1, NR3C1, SOX9, TCF7L1, IGF1R,

3.2K3 0

R语言探索BRFSS数据可视化

p=9266 设定加载包在本实验中，我们将使用dplyr软件包探索数据，并使用ggplot2软件包对其进行可视化以进行数据可视化 library(ggplot2)library(dplyr) 载入资料...我们的数据集包含491775个观测值（行）和330个变量（列） ---- 第1部分：数据关于BRFSS 行为风险因素监视系统（BRFSS）是每年对美国超过40万人进行的电话调查。...数据收集方法通过与家庭居民进行电话采访，从美国各州，哥伦比亚特区和参与的美国领土收集了数据。...关于数据收集对推断范围的影响的评论 BRFSS的调查涵盖了50个州和美国领土，其中包括对随机收集的家庭数据进行的超过500,000次电话采访，这些数据仅是随机样本，并且在数据收集中建立了严格的程序以确保代表性人口样本...这将是从该数据集中探索的有趣相关性。

7650 0

「R」数据可视化3 : 热图

在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。...相关性的热图: 格子中的数值代表相关性系数怎么做热图Heatmap 1）需要什么格式的数据有很多的软件都可以做heatmap。我们要介绍的当然是R，R默认中提供了heatmap函数。...当然，R中也有很多具有heatmap功能的包，比如ggplot2,gplots。今天我们介绍含有heatmap.2功能的gplots包。...heatmap.2函数和我们之前要求的数据类型不太一样，这个函数输入数据要求是个矩阵（matrix）。...但是我们这里的数据是做相关性，所以这些线的意义就不是那么大。图例中也类似，展示了不同颜色对应的值大小，而蓝色的实线是根据数据分布做的密度曲线，虚线是平均值。

1.9K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭