承接R&Python Data Science 系列:数据处理(1)继续介绍剩余的函数。
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上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
我已经想出了下面的方法,它还考虑了替换所有出现在左边或右边的“旧”字符串的选项。当然,由于标准str.replace工作得很好,因此没有替换所有引用的选项。def nth_replace(string, old, new, n=1, option='only nth'):
对于上面提到的3个问题,我们可以使用Seurat探索3种不同类型的标记识别来解答。每种都有自己的优点和缺点:
前面我们已经确定了我们想要的簇,我们可以继续进行标记识别,这将使我们能够验证某些簇的身份并帮助推测任何未知簇的身份。
有时候两个数据框并没有很好地保持一致,不能简单地使用cbind()和rbind()函数,所以他们需要一个共同的列(common key)作为细胞融合的依据。最常用的内置函数为merge()和dplyr()包中的*_join(系列函数。
前面分享了单个文件中的select列,filter行,列拆分等,实际中经常是多个数据表,综合使用才能回答你所感兴趣的问题。
R包安装与加载 1、安装 install.packages(“包”) #要安装的包存在于CRAN网站 BiocManager::install(“包”) #要安装的包存在于Biocductor(存贮位置可以通过谷歌搜索) 2、加载 library() require() dplyr包 1、五个基础函数 ①新增列 mutate() ②筛选列 select(数据框名称,筛选标准) ③筛选行 filter() ④排序 filter() ⑤汇总 summarise() 2、俩个实用技能 ①管道操作 %>% (
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说,这显然不够优雅,因为我们有更好的办法。
可以使用separate(column,into,sep =“[\ W _] +”,remove = True,convert = False,extra ='drop',fill ='right')函数将列拆分为多个列。 separate()有各种各样的参数:
关系数据,俗称多个表通过统一的id进行合并,这个id可以是单一的key,也可以是多个key,总之就是合并的关键词吧。其实这个问题在之前的rbase中已经有过涉及,在spss中也可以通过模块化的操作进行合并table。这里重新提起来,主要是能够使代码规范化到tidyverse的生态中
数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环,虽说本公众号重心在于数据可视化,可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧,还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的数据处理技巧中,导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加,并且这里根据所依赖函数的处理效率,给出诺干套解决方案。 数据合并操作涉及以下几个问题: 横向合并; 1. 是否需要匹配字段 1.1 匹配字段合并 1.1.1 主字段同名 1.1.2 主字段不同名 1.2 无需匹配字段合并 纵向合并:(情况比较简单,列
summary()函数会对 列 进行处理,并且 创建新的列表 ,简单来说就是把向量作为输入值,输出单个数值。
data_frame() is a better way than data.frame() for creating data frames. Benefits of data_frame():
面对left_join+right_join 不必恐慌 1、创建数据框1 银行分布= tibble (地区 = c("鼓楼","台江","晋安","马尾","闽侯"), 银行= c("中国农业银行","中国银行","中国建设银行","中国工商银行","中国邮政储蓄银行")) > 银行分布 #查看 # A tibble: 5 x 2 地区 银行 <chr> <chr> 1 鼓楼 中国农业银行 2 台江 中国银行 3 晋安
数据(集)处理是数据分析过程中的重要环节,今天特别整理数据(集)合并、增减与连接的相关内容,并逐一作出示例。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))清华源
(library() : library(package)将加载名为package的命名空间,并添加到包的搜索列表中。加载前对搜索列表进行检查并更新,如果package不存在则报错,如果之前已加载package,则不会重复加载。如没有参数package即library(),则列出lib.loc指定的库中的所有可用包。library(help=package)将返回package的基本信息。
教程:https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
https://github.com/AnimalGenomicsETH/bovine-graphs/tree/main
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包,它提供了许多功能强大且易于使用的函数,包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
交集、并集、补集、差集,这些在R语言中如何实现呢,这篇博客介绍一下。 首先,模拟一下数据:a为1-10的数,b为5-15的数。 这里,推荐dplyr中的函数, library(dplyr) a = 1:10 b = 5:15 a b 📷 1. 向量 1. 1 交集(intersect) R中的函数为:intersect「示例图:黄色线的区域,就是目标区域」 📷 # 交集 intersect(a,b) 📷 1.2 交集(union) R中的函数为:union「示例图:黄色线的区域,就是目标区域」 📷 在
R语言中计算交集、并集、并集、差集,这些数学概念,这里汇总一下。包括向量的操作和数据框的操作。可以说是非常全面了。
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法:R 语言绘制十段线地图,给特定省份填色,今天我们将继续探索分省市地图的绘制。
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则:
1写在前面 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图,应用场景非常广泛,举个栗子:ceRNA调控网络等。😉 本期我们画一个不一样的桑基图吧,可视实现动态交互。🤗 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(visNetwork) library(networkD3) library(igraph) 3示例数据 本次使用的示例数据是Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成,包括writer
管道符在Rstudio中快捷键是Ctrl + Shift + M,打印出来是%/%,它可以将前面的结果传递到后面作为参数
今天的内容在我刚看到的时候,觉得很难,看不懂每一步代码的意思,不知道是如何得到花花老师的结果的,但是在自己一步一步按照教程来进行操作,仔细比对前后的变化的时候,我对dplry包的使用有了更清晰的认识,这一部分内容需要自己多多练习,才能体会其中的含义。
https://doi.org/10.1038/s41588-023-01571-z
❝本节来介绍如何「在计算多样性指数的基础上来进行显著性标记」; 加载R包 library(tidyverse) library(vegan) library(magrittr) library(multcompView) 导入数据 alpha <- read.delim("otu_taxa_table-2.xls",sep="\t",row.names = 1) %>% t() %>% as.data.frame() group <- read_tsv("group.xls") %>% set_
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
⚠️注意:str_spilt的第二个参数,写你想分割的符号,上面代码“hello world”的分割是空格,因此输入“ ”,同样也可以是其他符号。
为了保证可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,只需要运行这两行代码即可:
(1)在Rstudio程序设置中设置,可以用options()$repos来检验,但有时候还是不能成功,也不能下载Bioconductor的包
由于上游的分析是公司给做的,但是发现我在跟他们说样本名字的时候发错了,想后面自己更改一下每个orig.ident和groups的名字,百度了一下有没有类似问题,果然在seurat的官网上发现了类似的问题(https://github.com/satijalab/seurat/issues/1479
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
我创建了Python语言微信群,定位:Python语言学习和实践。想要入群的伙伴,请加我的个人微信:luqin360,备注:Python入群。
一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 📷 SQL版 📷 流行的dplyr 📷 最后看看各种操作的性能吧 📷 data.table 就是牛批!(可惜没有tidyverse易用) 测试代码: library(microbenchmark) library(sqldf) library(dplyr) library(data.table) sapply(c("sqldf","dplyr","data.table"), packageVersion, simpli
R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)
summarisedplyr的两个实用技能%>%(cmd/ctr + shift + M)
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