tidyverse中的长款数据转换函数,类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数
变量可以分为很多种,如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时,我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化,这时散点图中则会出现大量重叠,而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
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。
列名中含有数值型数据,可以names_prefix/names_transform提取,可以用readr包中的parse_number()函数直接解析
本中你将学习在R中数据处理简洁的方法,称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作,但这些工作从长远来看是值得的。一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具,您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种,从而可以将更多的时间花在分析问题上。
最近知乎热议:R和Python谁更优雅的问题,或者谁更适合数据分析的问题,各种讨论,非常值得一看:
❝本节来介绍如何灵活使用「rstatix」来进行数据统计分析,以前都是使用R内置数据来进行展示这次使用论文中的原始数据来进行展示; 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggprism) 数据清洗 df <- read_tsv('F1-a.txt') %>% pivot_longer(-`MUFA-PI / total PI [%]`) %>% group_by(name) %>% summarise(
❝本节来介绍一种新的方法来进行分面注释,下面通过1个案例来进行展示 加载R包 library(tidyverse) library(ggh4x) library(ggsignif) library(ggsci) library(grid) 定义函数 annotation_custom2 <- function (grob, xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = -Inf, ymax = Inf, data) { layer(data = data, stat = Stat
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/
本文利用Iris数据集训练了多组机器学习模型,并通过预测大量的拟合数据绘制出了每个模型的决策边界。
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
数据这样组织有两个明显的好处:既方便以向量的形式访问每一个变量,也方便变量之间进行向量化运算。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
library(tidyverse) library(patchwork) dat_wide <- tibble( x = 1:3, top = c(4.5, 4, 5.5), middle = c(4, 4.75, 5), bottom = c(3.5, 3.75, 4.5) ) dat <- dat_wide %>% pivot_longer( cols = c(top, middle, bottom), names_to = "region", valu
发现自己的R语言的基础还是相对弱很多的,通过对前面的肺癌单细胞文章代码的学习,也在巩固自己的R基础。今天是需要对昨天test的icitools的R包进行自己的数据分析。
在之前的推文中我们介绍了2行代码实现9种免疫浸润方法,今天给大家介绍下常见的免疫浸润结果的可视化。
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
报错信息表明rcorr函数在尝试计算Spearman相关性时遇到了问题,原因是数据中的某些变量(列)的观测值数量不足以进行相关性分析。具体来说rcorr 函数要求每个变量至少有5个观测值来计算相关性。
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!
「代码链接」https://gist.github.com/AlbertRapp/438102c458fc8fbdffcb6feb76ff93f7 可以从网站直接获取,如果你下载网速很慢,可以从文末直接获取
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制镶嵌条形图,下面通过一个小例子来展示 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(ggtext) 导入数据 incl_gen_2019 <- read_tsv("incl_gen_2019.xls") %>% mutate(OECD = rowMeans(select(., 3:last_col()))) %>% rename(provisions = 1) %>% add_r
之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上,比如learnasreml包中的fm数据,它有h1~h5五年的株高数据,想对它进行作图。
这个网站:https://unicode-table.com/en/blocks/, 可以挑选各种Unicode符号,解锁新形状,应有尽有,再也不怕找不到合适的符号了!
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
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:
❝本节来介绍如何使用「rstatix」来进行统计分析,并使用「ggpubr」来添加显著性标记,下面通过一个小例子来进行展示;本次使用R内置数据集; 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) 统计分析 stat.test <- iris %>% pivot_longer(-Species) %>% filter(Species !="versicolor") %>% mutate(group=str_sub(na
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap,遵循图形语法,最大的好处是直接使用长数据画热图,这是目前其他画热图的R包所不具备的。
新手小白!!!请多批评指正!!!某天分析384板数据觉得有点耗时,恰逢R语言刚入门1周,觉得可行,于是行动在此感谢生信技能树和小洁老师!保存384板结果为csv个人习惯每次做两个复孔,上下为同一孔,每个引物占两行每次可运行8个引物,每个引物总样本量最大为24数据示例:图片rm(list = ls())#!!!修改参数!!!dat <- read.csv(file = "ct_value_2.csv",header = F) #文件名gene_list <- c("ACTIN","A","B","C","D"
期刊 Forest Ecology and Management 农林科学二区top 影响因子3.55
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
泳道图可以展示不同患者在一定时间内接受不同治疗(或者处于不同时期)的情况,在肿瘤治疗领域的文献中很常见,但是竟然百度不到它的具体含义。。。
倾向性评分有4种应用,前面介绍了倾向性评分匹配及matchIt和cobalt包的使用:R语言倾向性评分:匹配
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y
热图展示不同国家历届足球世界杯的成绩,非常有意思,时间跨度是1982年到2018年,入选国家的标准是最少参加过四次世界杯,我们今天来重复一下这个图,自己这个伪球迷也来了解一下足球世界杯的相关知识。
上述代码我们将绘图代码打包成了一个函数,通过函数要绘制其它基因之间的关系就大大简化了代码,并可进行重复性操作
前面介绍了超多DCA的实现方法,基本上常见的方法都包括了,代码和数据获取方法也给了大家。
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!
1.载入包 library(tidyverse) list.files() * * * 2.长宽数据转换 family_data <- read_tsv('C:/Users/Administrator/Documents/R_work/03_BD_L_microbiome/00_rawdata/outfiles/expr.relative_abundance.abfam.txt') head(family_data) # A tibble: 6 x 19 Family `Bd-1-1` `Bd-1-2`
之前写过一篇博文(汇总统计?一个函数全部搞定!),介绍R中编写一个函数,进行汇总统计。效果很不错。今天用tidyverse包实现一下,多角度尝试,然后尝试中学习。
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1.字符串图片1.str_length图片x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."x### 1.检测字符串长度str_length(x)length(x) #返回字符串的个数2.str_splitsplit返回列表,但是列表不能进行计算,对列表进行取子集### 2.字符串拆分str_split(x," ")x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")st
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
❝本节来复现「nature microbiology」上的一张环状热图,图表主要使用「ggplot2」,「ggtree」,「ggtreeExtra」等包来实现,此图的重点不在绘图方,而是在于如何构建绘图数据下面来进行具体介绍 Multi-modal molecular programs regulate melanoma cell state ❞ 加载R包 package.list=c("tidyverse","ggtreeExtra","ggtree","treeio","ggnewscale","pat
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
这里用到了n_max参数,是因为数据文件的结尾还有一行数据,这里我不想读入,最方便的办法是直接手动删掉,不想删就指定读取的行数
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