数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl语言）是数据处理的首选明星语言，性能佳、效率高、容易培养数据思维，但是SQL没法处理构建全流程的数据任务，之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在
由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
我在简书和公众号上已经分享了很多之前学习的数据分析笔记和文章，覆盖了各方面的内容，数据分析方面以后不会再个人分享特别基础的东西了。接下来我会让师弟师妹们定期分享自己的学习过程。
今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
读取CSV文件最好的方法是使用read.table函数，许多人喜欢使用read.csv函数，该函数其实是封装的read.table函数，同时设置read.table函数的sep参数为逗号(",")。read.table函数返回的结果为data.frame。
在小伙伴问大猫的所有关于R的问题中，“如何最快学R”应该是呼声最高的话题了。以前大猫曾经把自己的经验总结成一篇万字长文发在人大经济论坛中，但是由于篇幅太长，很少有小伙伴有时间看完。从今天开始，大猫会陆续把原来的这篇心得经过提炼后发出来，同时还会增加一些新的内容。
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析，通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
本期“大猫的R语言公众号”由“村长”供稿。村长，数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者，浙大金融学博士在读，在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。
有群友问如果文件比较大，读入 R 比较慢怎么办？我告诉他用 data.table 包的 fread 读取。
在读取一行数据之前，应该先考虑下重复数据管理的通用规则，不改写原始数据。原始文件视为只读，保留原始文件名字并说明来源，是一个好办法。
解决R语言排序问题的方法： order from base arrange from dplyr setorder and setorderv from data.table arrange from plyr sort from taRifx orderBy from doBy sortData from Deducer Most of the time you should use the dplyr or data.table solutions, unless having no-dependen
何品言翻译，广东科技学院大学生，喜欢R语言和数据科学。 王陆勤审核，从事数据挖掘工作，专注机器学习研究与应用。 英文链接：http://www.r-bloggers.com/how-to-learn-r-2/ PPV课原创翻译文章，转载请注明以上信息及原文链接！ 数据操作 把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的，对是数据符合处理也是很重要的。R有很多的构建函数对原始数据进行处理，但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。幸运的是，有几个R包可以提供很大的帮助： tidyr包允许你对数据
有小伙伴拿自己的数据试了一下，反馈预测结果太多了。一般对于多个数据库或者多个软件预测的结果，可以通过取交集来提高预测结果的可信度，并且这样也能大大减少最后预测结果的数目。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器，H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
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
也许很多小伙伴都注意到了，这一期的文章和往期的排版有所不同，因为从这一期开始，大猫将使用markdown来进行写作，并在最后用css来进行渲染输出。原来大猫使用的是秀米等富文本编辑器，最然可以实现很花哨的效果，但是每次编辑的时间可能都比写作的时间长，而且富文本编辑器对于代码块的支持极弱，语法高亮没有就算了，但是代码块无法水平滚动就不能忍。相比之下，markdown不仅对于代码有着先天的支持，而且只要在第一次设定好css，以后每次编辑的时间几乎为零，直接复制粘贴到公众号平台就可以渲染出非常漂亮的网页，简直美滋滋！
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
Matt：“老子在给世界上最大的金融机构打工，你竟然说 BUG 修复要等6个月？！”
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51302425
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
在23年3月份的时候（下意识想说今年了hhh，恍然发现已经24年），菜鸟团作者就整理过不同格式的单细胞数据读取的方法，是基于V4版本的。
这是生信技能树知识整理工作的第2个文档，前面的是：基于支持向量机模型的TNBC的分子亚型预测
作者：Matt 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat__26917383/article/details/51302425 笔者寄语：本文大多内容来自未出版的《数据挖掘之道：基于R的实战之旅》的情感分析章节。本书中总结情感分析算法主要分为两种：词典型+监督算法型。 监督算法型主要分别以下几个步骤： 构建训练+测试集+特征提取（TFIDF指标）+算法模型+K层交叉验证。 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题： （1）准确率而言，基于算法的方法还有待提高，而目前的算
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时，可以采用以下策略（其他编程语言同理）：
在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型数据科学。 从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python和R上。在确定工程实施和大数据集操作时，我们就需要依赖Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。 Scala和Excel是两个极端，对于大多数创业公司而言，我们没有足够多的人手来实现专业化的分工，更多情况下，我们会在Python和R上花费更多的时间同时完成数据分析（A型）和数据构建（B型）的工作。而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。
常见错误:read.table("ex1.txt"), read.table函数默认header = F,因此会自动加列名"V1","V2"，会导致所在列数据格式变化
在此基础上，我还写了CellphoneDB的笔记：细胞通讯分析之CellphoneDB初探（一），在这个帖子里简单介绍了CellphoneDB，以及CellphoneDB的环境配制、单样本实战，最后提供了一个可视化的函数cellphoneDB_Dotplot。另外，cellphoneDB似乎是不支持小鼠等其他物种的数据，因此我写了 一行代码完成单细胞数据人鼠基因同源转换，提供了一个函数，一行代码完成人鼠的基因同源转换，然后用转换后的数据走cellphoneDB流程即可。
Hello亲爱的小伙伴们，大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题，在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上，这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译，也会在其中增加一些相关知识点，相信掌握了这些问题，一定会对你的研究工作大有裨益。
TASSEL有对结果进行可视化的模块，包括qq图和曼哈顿图，但是图不方便调整。这里用TASSEL的分析结果，使用R语言进行绘制qq图和曼哈顿图。
所以要从bdata获得pd，adata.var作为fd，adata.X作为count信息
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
实际上， 这个方法还是过于粗糙了，肿瘤微环境的复杂程度，远不止基质和免疫细胞简单的归类。我随手查了一个比较新的综述文章：《Tumor microenvironment complexity and therapeutic implications at a glance》，链接是https://biosignaling.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12964-020-0530-4，感兴趣的可以自己研读：
作为专业人员，要不断的学习新事物，多多读书思考，克服浮躁情绪，才可以让自己的内心清澈如池水。不断的注入活水（新知识），才能滋润心灵焕发神采，才能达到比较高的境界！
视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0b2efmaamaaaryalyzztmvrvak6dayvqabqa.f10002.mp4? 参考文章： UCSC数据库下载TCGA数据需要
概述 在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型数据科学。 从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python 和 R 上。在确
关于dplyr的基本操作我已经写过很多笔记了，不再赘述，这篇文章重点介绍 dplyr 的一个函数 do() 的用法。
aPEAR包可以通过检测相似路径的聚类并将其可视化为富集网络，简化路径富集分析结果，其中节点和边分别描述路径和它们之间的相似性。这减少了重叠路径的冗余，并有助于注意数据中最重要的生物学问题。
本期开始大猫将直奔主题，从“语法灵活性（Syntax）”、“性能与并行计算（Performance & Parallel Computation）”、“商业/社区支持（Support）”三个方面比较不同统计软件。本期主题是“语法灵活性（Syntax）”，首先总结我们平时做的研究具有I/O Intensive以及Interactive的特点，然后告诉大家什么样的语法才最适合具有这些特点的研究工作。
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
list是R语言中包容性最强的数据对象，几乎可以容乃所有的其他数据类型。 但是包容性最强也也意味着他对于内部子对象的类型限制最少，甚至内部可以存在递归结构，这样给我们提取数据带来了很大的困难。 如果你对R语言的list结构非常熟悉，又熟练控制流等函数的操作，自然可以通过构建循环来完成目标数据的提取。但是在数据量大、结构及其复杂的情形下，自建循环无论是性能还是代码量上都很不经济。 好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化，任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析神器，它可以让我们像
尝试读入R，报错 line 2 did not have 2 elements 很诡异的提示！！！
本文并不表示R在数据分析方面比Python更好或更快速，我本人每天都使用两种语言。这篇文章只是提供了比较这两种语言的机会。
前段时间做了一下SCENIC单细胞转录因子分析，在重新配置SCENIC的运行环境时，发现这个包的函数和数据库数据有了很大的冲突，导致流程根本无法运行，以下说明一下如何解决这个问题。
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
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