在R升级到4.0+后，clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误，这个现象以及解决方法在以前的推文：R tips：debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过...同样的使用的测试R对象在如下位置 文件名：test.rds 链接：https://pan.baidu.com/s/1l2hqNw034OEBwVvfy7_01g 提取码：kezh 载入工具包及导入rds...这部分主要解决两个问题： （1）上一篇的推文提到过，错误出现的原因是cnetplot生成的ggplot2对象中的data对象在渲染过程中某些数据被转换为了AsIs对象，最终导致报错。...然后还要考虑到这里的I函数包裹是否有一些特殊作用，是否是用于了屏蔽特定的bug。 这个思路想想就比较头痛，有没有更好的办法解决问题呢？ 现在去看看第一现场发生了什么？...map_df方面对数据进行调整，根据调用的代码可知，其依然是对图层的数据data做处理。
apply函数集来转换R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...这里， X是指我们将对其应用操作的数据集（在本例中是矩阵） MARGIN参数允许我们指定是按行还是按列应用操作 行边距=1 列边距=2 FUN指的是我们想要在X上“应用”的任何用户定义或内置函数 让我们看看计算每行平均数的简单示例...lapply()是list apply的缩写，可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量，lappy()都可以在这两个向量上使用。...尾注 到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。
摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。...目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法，可以满足大多数情况下的使用需求： SparkR支持的创建RDD的方式有： 从R list或vector创建RDD（parallelize...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。
一、日期分组 1、关于时间的包都有很多很好的日期分组应用。...，矩阵或数据框。...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： data<-data.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。...%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。
Dicer或ANG切割成熟tRNA或tRNA前体。...根据成熟或前体tRNA转录本中的裂解位点，可以分为以下几类： tRF-1：来源于前体tRNA，在3' trailer部由RNase Z or ELAC2酶裂解产生。...The Targeting objects：用于访问PAC对象内的特定数据子集。...示例数据 seqpac包中自带了一个示例数据，6 sRNA fastq文件。...3bp，参考序列为tRNA序列，来自GtRNAdb数据库：http://gtrnadb.ucsc.edu/。
RDD API 用户使用SparkR RDD API在R中创建RDD，并在RDD上执行各种操作。...目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法，可以满足大多数情况下的使用需求： SparkR支持的创建RDD的方式有： 从R list或vector创建RDD（parallelize...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。
RESP3 类型 RESP3摒弃了RESP第二个版本中令人费解的措辞，使用了一个更易于理解的类型名称，因此在本文中您将看不到对批量回复或多批量回复的提及。...通常Redis命令只会使用这些可能性的一个子集。但是，使用Lua脚本或使用Redis模块，任何组合都是可能的。...，该类型表示元素的有序序列，可以在常量或对数时间内随机索引访问。...Map可以有任何其他类型作为字段和值，但是Redis将只使用可用可能性的子集。例如，Redis命令不太可能返回一个数组作为键，但是Lua脚本和模块可能会这样做。...例如，他们将尝试在某个映射、散列或Set数据类型中添加每个read元素，再次添加相同的元素将替换旧的副本，或者将无声地失败，从而保留旧的副本。
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply系列函数的基本作用是对矩阵或者列表（list）按照元素或元素构成的子集合进行迭代，并将当前元素或子集合作为参数调用某个指定函数。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列 【往期回顾】 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 R语言数据管理与...这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。...list：列表 data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 NA：缺失值 NULL...计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集 19、逻辑运算 <，...：时间序列的采样时间 window：时间窗 说明：本文中前半部分内容为作者自行整理，后半部分内容引自网络，稍作整理（蓝色标记部分是笔者认为比较常见和使用的函数）。
在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题，看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。...()函数应用于它，而不会出现资产类的任何重叠或混合，我们这样做是为了为每个周期创建时间序列特征。...nested_df % mutate(duplicate_ID = ID) %>% nest(-ID) 我们将时间序列数据分为多个列表，以使该analysis()列表在每个列表中包含...第一个rolling_origin()函数是用于通过获取前100天的数据并计算其上的tsfeatures函数来帮助在滚动的基础上向下折叠时间序列数据，这与使用zoo包的rollapply()函数来计算使用滚动平均值...——此时应执行适当的交叉验证，但是由于时间序列交叉验证非常棘手，R中没有函数可以帮助这种类型的交叉验证。我们将在后面的文章中给读者介绍其方法。 一旦模型被训练好，我们就开始做预测。
list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...操作的函数，批量操作 图片 图片 分批次将运行结果保存为R.data格式便于管理数据 图片 大段代码暂时不运行可以进行折叠，并加入一个if 判断或者注释掉 表达矩阵箱线图 表达矩阵 R 语言作图要求将宽数据的表达矩阵转变成长数据后昨天...) ##对test数据框的每一行求和 图片 图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:...(test,fivenum) lapply(test, var) lapply(test, sd) lapply(test, quantile) 图片 ### 3.sapply 简化结果，返回矩阵或向量...full_join(test1,test2,by="name") ##取全集 semi_join(test1,test2,by="name") ##半连接，对左边表格取在右边表格住存在的子集 anti_join
%in% x %in% y #x的每个元素在y中存在吗 y %in% x #y的每个元素在x中存在吗 #取交集intersect会去重复，而%in%不会 6.向量筛选(取子集)——[] x <- 8:12...#x[x<-2]改为x[x< -2],注意区分赋值号和小于-2 ####修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值 x #改一个元素 x[4] <- 40#将x中的第4个值改为40 #改多个元素 x...将这些元素筛选出来 7.隐式循环——apply(R_04) apply 处理矩阵或数据框: #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN为1表示行，...lapply(test,mean) lapply(test,fivenum) #sapply 简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,mean) sapply(test,fivenum)...(test1,test2,by="name")#半连接：左边的表取子集（将右边的表中存在的人留下） anti_join(test1,test2,by="name")#反连接：左边的表取子集（将右边的表中不存在的人留下
本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估，可以与博客对着看：R语言︱监督算法式的情感分析笔记 机器学习算法评估的主要方案为： 机器学习算法的建立——K层交叉检验（数据分折、交叉检验...,其余的K-1组子集作为训练集,以此重复k次，这样会得到K个模型,用这K个模型在k个测试集上的准确率（或其他评价指标）的平均数作为模型的性能评价指标。...包中，运行了881.05秒 #i,j,实际值、预测值 代码解读：j和i分别代表树的数量以及K折，lapply先生成了如图1 中randomtree（j）以及kcross（i）序列； 然后写cvtest函数...mdply函数，是在plyr包中的apply家族，可以依次执行自编函数。而普通的apply家族（apply、lapply）大多只能执行一些简单的描述性函数。...以下两个方法的检验，都需要因子型分类数据（这里是树J或折数i，要转化为因子型）。
出现bug的代码是在使用clusterProfiler的cnetplot函数绘制一个富集分析图，正常情况下，它应该是出图如下： bug重现 出现问题的R对象是一个clusterProfiler的富集分析对象...ggplot_build.ggplot方法是ggplot2包中的一个方法，call stack中可以发现是它的lapply(data, scales_map_df, scales = npscales)...如果是一步一步逐一检视data对象的话，可以知道它大概是在data <- lapply(data, scales_transform_df, scales = scales)这条命令处出现了AsIs的问题...不过对于要修复这个问题来说，目前的信息已经足够了。 如何使用RStudio进行debug代码以及如何自由的查看R中的函数源码，在以前的R tips推文中都曾经说过。...由于这个函数的源码在ggplot2包中，现在是没办法直接修改这个函数的源码的，但是我们可以再创建一个ggplot_build.ggplot函数去覆盖原来的函数，只需要保证新建的ggplot_build.ggplot
总用或永远不用都是不明智的，通常，变量有固有顺序，或你有固定不变的类别集合，考虑使用因子。...将一个函数应用到每行或每列。参数可以放在后面传递给函数。 apply()可以用于处理高维数组。 lapply() 输入是向量/列表，返回列表。...lapply()与vapply()一致，dplyr::select()与dplyr::filter()也是.purr中是map_dbl()代替Map()，flatten_df()代替unlist()。...保存函数的运行结果，牺牲缓存换速度，最多能100倍的速度提升，在内存充足的今天应该还好，只要不上大数据，16G内存已经普遍了。典型应用是shiny app，可以回事用户得到结果，减少等待时间。...windows需要使用Rtools: 或者修改R.environ文件中的R_COMPILE_PKGS设为正整数并指定从source安装 install.packages("ggplot2", type=
-（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（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...mutated()数据框新增一列 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #问题：新增列之后，test这个数据框是5列还是6列（有没有发生改变）？...使用转换好的数据画图 #数据转换好就可以画图了 library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill =...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个 图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图...4. full_join 保留所有的，缺失的位置填充NA 5. semi_join 半连接，效果是取子集：以右边表格为参考对左边取子集 6. anti_join 保留左边表格在右边表格里没有的东西 test1
使用 spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply SparkR 中运行 SQL 查询 机器学习 算法 分类 回归 树 聚类 协同过滤...在概念上 相当于关系数据库中的 table 表或 R 中的 data frame，但在该引擎下有更多的优化....SparkDataFrames 可以从各种来源构造，例如: 结构化的数据文件，Hive 中的表，外部数据库或现有的本地 R data frames....可以用 spark-submit 或 sparkR 命令指定 --packages 来添加这些包, 或者在交互式 R shell 或从 RStudio 中使用sparkPackages 参数初始化 SparkSession... spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply 类似于本地 R 中的 lapply, spark.lapply 在元素列表中运行一个函数，并使用 Spark 分发计算
唯一需要改进的地方就是速度太慢了，因为做相关性分析，要计算6万多次相关系数，居然要花了547秒，接近10分钟的时候才计算完毕，时间就是金钱，有没有办法提高R程序的运行效率呢？...首先，我们看看最花费时间的这段函数： 第一招：用apply函数代替For循环 其实我们知道在R里面最能提升效率的一个方法就是少用For循环，多用apply，因为R是面向数组的语言，apply面向数组遍历...Hadley大神在Advance R里面建议可以用编译函数或外挂C语言脚本来提升函数的效率，那么我们先来试试用编译函数的效果。...第四招：利用data.table数据结构 既然计算相关性耗时不是决定性因素，有没有可能是因为数据结构的问题，因为最典型的例子就是read.csv和fread的读写文件的巨大差异： 由于data.table...但比较遗憾的是调用parallel包的时候不能同时使用data.table数据结构，因为data.table也是多线程的，它其实也是通过调用parallel::mclapply和foreach包里的函数实现快速处理
需要注意的是， 如果map()等泛函中的无名函数需要访问其它变量的话， 需要理解其变量作用域或访问环境。另外， 无名函数中的其它变量在每次被map()应用到输入列表的元素时都会重新计算求值。...JSON、YAML等格式转换为R对象就经常具有这种嵌套结构。一般这种类型的数据，导入的R 后就表现为嵌套列表的格式，也就是列表中的每个元素也都是列表。...reduce2 reduce2(x, y, f) 中的x是要进行连续运算的数据列表或向量， 而y是给这些运算提供不同的参数。...[[3]] ## [1] 2 3 1 5 4 ## ## [[4]] ## [1] 2 3 1 5 4 Map-reduce算法 Map-reduce是大数据技术中的重要算法， 在Hadoop分布式数据库中主要使用此算法思想...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。
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。...for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...使用enframe和map2迭代列表 但是其实可以有更优雅的方式迭代列表，还可以完成更多的操作，比如在每个图形上加上各自的注释信息。...同时对name和value两列数据进行迭代，使用map2函数： # 可以使用plot绘制 # name和value的值分别使用.x和.y引用 test_t %$% map2(name, value, ~...如果使用ggplot2绘制，则是如下： ? 这里传递test_t的参数给map2时使用magrittr包的”爆炸运算符“：%$%。
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