感觉purrr 包的函数非常像py 中的匿名函数相关的函数。 而功能上，其起到的作用更像是简化和丰富了apply 家族函数的调用。...， 输出列表； imap()根据一个下标遍历； walk()输入一个数据自变量和一个函数， 不返回任何结果，仅利用输入的函数的副作用； 输入若干个数据自变量和一个函数， 对数据自变量相同下标的元素用函数进行变换...walk walk 函数并不会返回任何结果，有时仅需要遍历一个数据结构调用函数进行一些显示、绘图， 这称为函数的副作用， 不需要返回结果。purrr的walk函数针对这种情形。...可以省去循环的麻烦，而且基本R 也没有提供类似walk的功能。...其他有用的函数 比如keep， 可以专门用来选择数据框各列或列表元素中满足某种条件的子集， 这个条件用一个返回逻辑值的函数来给出。
生长环形成原因 管道后结垢、水质化学指标不稳定、电化学腐蚀、微生物腐蚀 管道后结垢：after deposition of pipeline，由于有一些杂质以胶体或真溶液的形式进入管网中，当流速很低时，...使用速硬性环氧树脂涂衬后，经过2小时的养护，清洗排水后便可使管道投入运行。 内衬软管法：内衬软管法来解决旧管道防腐的方法，有滑衬法、反转衬法、“袜法”及用Poly-Pig拖带聚胺脂薄膜的方法等。...化学药剂法：chimecal agent method，该方法多用于循环冷却水管道以及车间的某些生产管道，对于城市供水管道由于难以形成封闭的系统和由于水质安全的考虑，不宜用化学药剂法。...高压射流法：high pressure jerring method，用高压水泵和软管连接，通过特制的喷嘴喷射所清洗的管道。其优点是：消耗水量少，冲洗效果好所以清洗管道的口径适合中、小型管道。...另外，从外地成功经验看，单纯利用一种方法的效果都不太理想。故应针对管道内结垢成分进行调研后，才能找出一种行之有效的方法 结束语 随着人们生活水平的提高，对水质的要求也在逐步提高。
既生 data.frame，何生 tibble？ tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。...install.packages('tidyverse') 创建 tibble 因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一，所以 tidyverse 中几乎所有函数都可以创建 tibble...tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...) class(df) ## [1] "data.frame" 与 data.frame 比较 tibble 和传统 data.frame 的使用方法主要有两处不同：打印和取子集。...除了打印列名，tibble 还会打印出列的类型，这项非常棒的功能借鉴于 str() 函数。
针对上述问题，本文作者提出基于β-VAE框架的DeepSEM模型，可以联合嵌入基因表达数据，同时构建GRNs反映单细胞内基因相互作用的内部结构，而无需依赖任何额外信息，例如TF结合motif或单细胞ATAC...这可能会直接改变药物的有效性，因为积累可能会减少药物对身体的可用性，同时也可能间接地改变细菌的功能和成分，因为可能会产生副作用。...= "HNL") dplyr管道与数据操作 本文参考学习《R for Data Science》，这里介绍dplyr数据处理和编程基础。...这包括表头、存根、列标签和跨组列标签、表主体和表脚。 4、gtExtras[15] gtExtras的目标是提供一些额外的辅助函数来帮助使用gt创建漂亮的表。...gtsummary包总结了数据集、回归模型等等，使用了具有高度可定制功能的合理默认值。 6、mathpix[17] - 图片转公式神器 好用的公式提取工具。支持拷贝到Word和LaTex。
还可以从第三方类库的提供中创建其他一些流 ,详见 Low-level stream construction ---- Stream operations and pipelines流操作以及管道 流操作被划分为中间和终端操作...直到管道的终端操作被执行，管道源的遍历才会开始 终端操作，例如Stream.forEach 和 IntStream.sum，可以遍历流以产生结果或副作用。...对于大多数数据源来说，防止干扰意味着确保在流管道的执行过程中根本没有修改数据源。 这方面的一个显著的例外是源是并发集合的流，它们是专门设计用来处理并发修改的。...streams类有多种形式的通用归约reduce操作，称为reduce（）和collect（），以及多个专门化的简化形式，如sum（）、max（）或count（） 当然，这样的操作可以很容易用简单的顺序循环来实现...与reduce（）相比，以这种抽象的方式表示收集的好处是它直接适合并行化： 我们可以并行地累计运算部分结果，然后将它们组合起来，只要积累和组合功能满足适当的需求。
❝在近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...然后我们将展示一些其他动词的使用。...下面是联合 across() 和它最喜欢的动词函数 summarise()的一些例子。但你也可以联合 across() 和任意其他的 「dplyr」 动词函数，我们后面会提及。..._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。...() 简化了 「dplyr」 对于一些数据复杂操作的处理逻辑，提高了整体的学习和使用效率，让我们使用者更关注于逻辑而非实现上。
）2022年6月场，快速了解一些生物信息学应用图表 生信入门课-2022年6月场，你的生物信息学第一课 看到班里有同学写了超纲题解法，思路很赞，不过现在已经不超纲了，接下来的GEO课程小洁老师肯定也会强调这一常规操作...，下面就针对性提出两种新的思路作为参考： 一、merge 不管soft和exp中的ID是否一直，直接交叉合并，不需再进行%in%和排的操作，代码如下： exp 的了，可以选中管道符之前的代码，按Ctrl+Enter，这样没选中的代码就不运行了，挨个加上去看管道符操作了什么： library(dplyr) library(...tibble) colnames(exp)[1] <- "ID" exp_new % #合并探针的信息 inner_join(anno,by="ID") %>% #去掉多余信息...(-rowMean) 管道符后面的.可以代表管道符前面传入的数据，如果调用tidyverse的函数应该都是可以省略的，默认第一个参数，如果调用其他函数，用.代替就行。
函数功能：summarize()可以将数据框折叠成一行： summarize(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) #> # A tibble:...管道是一种强大的工具，可以清楚地表示由多个操作组成的一个操作序列。...#> # ... with 359 more rows 3.6.1 使用管道组合多种操作 管道（%>%） 是一种强大的工具，可以清楚地表示由多个操作组成的一个操作序列。...为了说明管道如此有用的原因， 我们将探究同一段代码的不同编写方式。...= head ) 使用管道可以很好解决代码冗杂的问题,它的重点在于动词，而不是名词。
在这篇文章中，我们将介绍如何挑选您的数据。 除了filter的基础知识外，它还介绍了一些更好的方法，用near（）和between（）挑选数字列，或用正则表达式过滤字符串列。...---- The data 根据之前的博客文章，为了方便人们复制粘贴代码和实验，我使用的是内置数据集。 此数据集内置于ggplot2中，因此如果您加载tidyverse，您将获得它。...过滤器的一般语法是：filter（dataset，condition）。 如果您在管道内部进行过滤，则只会在数据集通过管道输入函数时看到条件参数。...以下代码将仅选择具有属于Didelphimorphia和Diprotodontia顺序的动物的行。...msleep数据集有一组睡眠和体重测量，其中一些数据丢失 - 我无法在那里添加数据。 但是前几组专栏只包含动物信息。
本文内容： 基础函数操作数据框 sqldf包使用SQL查询数据框 data.table包操作数据 dplyr管道操作处理数据 rlist包处理嵌套数据结构 使用内置函数操作数据框 数据框的本质是一个由向量构成的列表...，由于列长度相同，所以可以当做矩阵进行访问和操作。...接下来我们正式学习用R内置的函数操作数据框进行分析和统计的一些方法。...，我们利用tapply()函数（apply家族成员）可以进行统计，该函数专门用于处理表格数据，使用某些方法根据某列队另一列的数据进行统计。...例如下面数据包含两种产品不同日期的质量和耐久性的测试结果： toy_tests = read_csv("../..
今天母亲节，不知道读者有没有当妈的，这里先祝妈妈读者们节日快乐！...这篇文章是 rstatix 包 README 的介绍，这个包它可以解决我们在使用 tidyverse 进行统计分析和绘图时一些痛点问题。...rstatix 包提供了一个与「tidyverse」设计哲学一致的简单且直观的管道友好框架用于执行基本的统计检验， 包括 t 检验、Wilcoxon 检验、ANOVA、Kruskal-Wallis 以及相关分析...每个检验的输出都会自动转换为干净的数据框以便于可视化。 另外也提供了一些用于重塑、重排、操作以及可视化相关矩阵的函数。...该包还包含一些用于识别单变量和多变量离群点、评估变异正态性和异质性的帮助函数。
缓慢的http拒绝服务攻击是一种专门针对于Web的应用层拒绝服务攻击，攻击者操纵网络上的肉鸡，对目标Web服务器进行海量http request攻击，直到服务器带宽被打满，造成了拒绝服务。...以Slow headers为例，Web应用在处理HTTP请求之前都要先接收完所有的HTTP头部，因为HTTP头部中包含了一些Web应用可能用到的重要的信息。...攻击者利用这点，发起一个HTTP请求，一直不停的发送HTTP头部，消耗服务器的连接和内存资源。...csv / html,其中xxx是时间和日期 i seconds 秒间隔跟踪数据在几秒钟内,每个连接 k 管道因子次数重复请求在同一连接慢读测试如果服务器支持HTTP管道内衬。...read()操作 0x03 修复建议 针对不同的Server其对慢速http拒绝服务攻击防范方法也不同，建议使用以下措施防范慢速http拒绝服务攻击： 【WebSphere】 1、限制 HTTP 数据的大小
前面用3篇推文详细介绍了三线表 & 基线资料表的绘制方法，分别介绍了CompareGroups、tableone和table1三个R包。...傻傻分不清楚 使用R语言快速绘制三线表 三线表是表格中的一种，以上3个R包是专门用来画三线表的，不过对于其他类型的表格就不太擅长了。...今天介绍的gt包则是专门为了表格而生的，适合制作各式各样好看的表格。继承了tidyverse系列的优点，语法简洁易懂，支持管道操作，支持markdown语法和HTML语法！...，和ggplot2绘制图形的理念有点像，都是一点点添加细节。...以上是基本功能演示，还有更多功能大家可以去官网[1]学习，或者等我更新~ 参考资料 [1] gt官网: https://gt.rstudio.com/ 以上就是今天的内容，希望对你有帮助哦！
tidyverse系列应该算是R语言数据分析中的瑞士军刀了，统一的格式，简洁的代码，管道符便于阅读的形式，都能让大家快速上手。...R数据科学就是专门讲这个系列的，但是对于很多函数的用法和细节问题，都没有说，所以在使用时还是会经常遇到各种问题。...我根据R数据科学和tidyverse官网的教程，整理了几篇笔记，主要是对tidyverse的各种函数的用法进行详细的演示。...今天介绍的都是主要针对单个数据集进行操作的各种函数，也是最常见的类型。...End 欢迎关注公众号：医学和生信笔记 “医学和生信笔记 公众号主要分享：1.医学小知识、肛肠科小知识；2.R语言和Python相关的数据分析、可视化、机器学习等；3.生物信息学学习资料和自己的学习笔记
-微信公众号：生信星球首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件；然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置....Rprofile文件=》重启Rstudio，这时你再运行一下options()$repos #查看CRAN包的镜像和options()$BioC_mirror #查看Bioconductor包的镜像...# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species) #test按照Species分组summarise(group_by(test...，能够通过管道将数据从一个函数传给另外一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。...管道运算符号为%>%（Windows快捷键为Shift+CTRL+M），其意思是将左边的运算结果，以输入的方式传递给右边的函数，若干个函数通过管道连接起来，叫做管道（pipeline）。
数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....数据操作速度会更快 如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...同样，也可以与tidyverse中的管道和group_by结合，批量的做回归分析，并且得到整理好的结果。 ? ?
但在我们进一步研究之前，我们需要引入管道的概念。...可以使用管道以从左到右，从上到下的方式重写多个操作。从现在开始会经常使用管道，因为它大大提高了代码的可读性. 使用管道是属于tidyverse的关键标准之一。...唯一的例外是ggplot2：它是在发布管道操作符之前编写的。不幸的是，ggplot2的下一次迭代，ggvis，确实使用了这个管道，但是还没有为黄金时间做好准备。...5.6.4 实用的汇总功能 只使用平均值，计数和求和就可以获得很长的路要走，但R提供了许多其他有用的汇总函数： 衡量定位：我们使用均值mean(x)，但中位数median(x)也很有用。...1 5 14 2357 #> 6 2013 1 6 16 2355 #> # … with 359 more rows 这些功能是对排名过滤的补充
这些函数的一个关键属性就是向量化的：它必须使用一组向量值作为输入，然后返回相同长度的数值作为输出。我们没有办法将所有的函数都列举出来，这里选择一些被频繁使用的函数。...模运算（%/%和%%） %/%整除和%%取余。 对数 log()，log2()和log10() 位移量/偏移量 lead()和lag()允许你前移或后移变量的值。...在我们进一步学习之前，我们需要了解一个非常强大的思想：管道。 使用管道整合多个操作 想象你要探索每个位置距离和平均航班延迟的关系。...你可以使用管道——用一种从上到下，从左到右的的方式重写多个操作。从现在开始我们将会频繁地用到管道，因为它会提升代码的可读性，这些我们会在后续进行深入学习。...使用管道进行工作是属于tidyverse的一个重要标准。唯一的例外是ggplot2，它在管道开发之前就已经写好了。不幸的是，ggplot2的下一个版本ggvis会使用管道，但还没有发布。
数据集 根据之前的博客文章，当你有很多专栏时，为了方便人们复制粘贴代码和实验，我使用的是ggplot2内置数据集 library(tidyverse) glimpse(msleep) ## Observations...在这种情况下，您有一些选择：要么预先创建一个函数（如果它更长时间有用），或者通过将它包装在funs（）或波形符中来动态创建函数。...如果同时具有数字和字符列，则尝试对数据进行舍入将导致错误。...在这些情况下，我们必须在给出round（）指令之前添加列需要为数字的条件，这可以使用mutate_if来完成。 通过使用mutate_if（），我们在管道中需要两个参数： 首先，它需要有关列的信息。...对于某些分析和图表，可能有必要将它们合二为一。 gather函数需要您为新的描述性列指定名称（“key”），并为值列指定另一个名称（“value”）。 最后需要取消选择您不想收集的列。
，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...的两个主要函数是 gather()和 spread()。...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...tidyr包的下述四个函数用法 5.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 5.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能） 5.3 多列合并为一列：unit
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