前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 方法一、使用gsub函数 前面也给大家介绍过☞R替换函数...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...= Genus)) + # 创建绘图对象，设置x轴、y轴、alluvium和stratum变量为name、value、Genus geom_alluvium(aes(fill = Genus),...stratum图层，设置填充颜色为Genus，宽度为0.6 facet_grid(. ~ group, scales = "free", space = "free_x") + # 根据group变量进行网格分面
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...) library(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...stratum = Genus)) + # 创建绘图对象，设置x轴、y轴、alluvium和stratum变量为name、value、Genus geom_alluvium(aes(fill =...stratum图层，设置填充颜色为Genus，宽度为0.6 facet_grid(. ~ group, scales = "free", space = "free_x") + # 根据group变量进行网格分面
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df <- read_csv("data.csv...)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的geom_sina函数绘制...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的
之前的推文介绍过ggplot2绘图添加椭圆分组边界和圆形分组边界，借助的函数分别是 stat_ellipse() ggforce包里的geom_circle()函数 今天查找桑基图的资料的时候发现了一份介绍...ggforce这个包的使用方法的文章 https://rviews.rstudio.com/2019/09/19/intro-to-ggforce/ ，发现发现添加分组边界还有其他的实现方法，今天的推文记录一下...示例数据就直接使用R语言内置的鸢尾花数据集 首先是矩形的分组边界 使用的是 geom_mark_rect() 函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library...image.png 添加圆形的分组边界 使用到的是geom_mark_circle()函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library(ggplot2)...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
原文地址:Makefile文件中，两个\$的变量变量\$\$Xxx 与一个\$的变量 \$Xxx的区别Makefile 中的变量引用在 Makefile 中，$ 符号用于变量替换，但它的使用方式有一些细微的区别...：单个 $ 符号（$Xxx）用途：用于引用 Makefile 中定义的变量。...示例： all: echo \$\$PATH在这个例子中，$$PATH 会被 make 解析为 $PATH，从而在 shell 中输出环境变量 PATH 的值。...具体区别$Xxx：用于 Makefile 变量替换。make 会在执行命令之前将其替换为变量的值。\$\$Xxx：用于传递给 shell 的命令中引用 shell 变量。...使用 \$\$ 来引用 shell 中的变量，以确保在传递给 shell 时保留单个 $ 符号。
同一组数据分组 需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。...实际中使用，以用户数据为例，可能用户名和身份证号是不会变的，用这两个条件拼接起来。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。...library(RColorBrewer) # 用于颜色调色板 # 载入数据 data(gut_compare_df) # 载入对比数据 data(gut_signatures_df...) # 载入signature数据 data(gut_gather_df) # 载入gather数据 data(gut_taxonomy_annotate_df)...order", groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...metacoder后的结果，其对代码做了简化；下面来通过一个案例来介绍「metacoder」包 ❞ 载入metacoder包 library(metacoder) 解析分类数据 obj <- parse_tax_data
* 存储于内存中代表特定信息的'东东', 本质就是0101二进制 * 具有可读和可传递的基本特性 * 万物(一切)皆数据, 函数也是数据 * 程序中所有操作的目标: 数据 * 算术运算 * 逻辑运算 *...* 内存条通电后产生的存储空间(临时的) * 产生和死亡: 内存条(集成电路板)==>通电==>产生一定容量的存储空间==>存储各种数据==>断电==>内存全部消失 * 内存的空间是临时的, 而硬盘的空间是持久的...* 一块内存包含2个数据 * 内部存储的数据(一般数据/地址数据) * 内存地址值数据 * 内存分类 * 栈: 全局变量, 局部变量 (空间较小) * 堆: 对象 (空间较大) 3....什么是变量? * 值可以变化的量, 由变量名与变量值组成 * 一个变量对应一块小内存, 变量名用来查找到内存, 变量值就是内存中保存的内容 4....内存,数据, 变量三者之间的关系 * 内存是一个容器, 用来存储程序运行需要操作的数据 * 变量是内存的标识, 我们通过变量找到对应的内存, 进而操作(读/写)内存中的数据 --> <script type
尽管某些快速修正如均值替代在某些情况下可能很好，但这种简单的方法通常会向数据中引入偏差。 在这篇文章中，我们将使用airquality数据集（在R中提供）来推测缺失值。...随机数据丢失是一个更严重的问题，在这种情况下，进一步检查数据收集过程并尝试理解信息丢失的原因可能是明智的。例如，如果调查中的大多数人没有回答某个问题，他们为什么这样做？这个问题不清楚吗？...其他变量低于5％的阈值，所以我们可以保留它们。就样本而言，仅缺少一个特征会导致每个样本缺失25％的数据。如果可能，应丢弃缺少2个或更多特征（> 50％）的样本。...查看缺失的数据模式 该mice软件包提供了一个很好的功能md.pattern()，可以更好地理解丢失数据的模式 输出结果告诉我们，104个样本是完整的，34个样本只错过臭氧测量，4个样本只错过了Solar.R...左边的红色方块图显示Solar.R的分布与臭氧缺失，而蓝色方块图显示剩余数据点的分布。 如果我们假设MCAR数据是正确的，那么我们预计红色和蓝色方块图非常相似。
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！
pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计
这道题目是看着是比较诡异的，因为正常情况下 Java 有两种传递方式，其一是值传递，其二是引用传递，所以本题需要我们修改 a 和 b 变量的值，可是 int 的值怎么能被改变呢 ？...你如果说这两个变量是 Interger 的，哪无话可说，很容易就可以实现这个功能，但此处是 int 。 我的沙雕实现 是不是简单明了 ?...小马哥实现 一小会功夫之后，小马哥出来给我们秀了一波，他的实现是这样的： ? 看到这段代码的时候群友们的心情是这样的 ?...具体讲座地址在 ：http://t.cn/EGlIYaC 问题延伸 如果是 a 和 b 两个变量是 Integer 类型的话又该怎么做？...这个问题大家可以先思考一下，因为 Integer 是 int 的包装类，此处会好操作很多，我们可以直接使用反射获取到具体变量的 value 值，然后进行修改。 具体代码实现可以参考： ?
您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...通过使用CData驱动程序，您可以利用为经过行业验证的标准编写的驱动程序来访问流行的开源数据R语言。...类路径：将其设置为驱动程序JAR的位置。默认情况下，这是安装文件夹的lib子文件夹。 DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。...： View(orders) 绘制Elasticsearch数据 您现在可以使用CRAN存储库中提供的任何数据可视化包来分析Elasticsearch数据。
数据列 Time: 该笔交易距离数据集中第一笔交易的时间（按秒计）。 V1-V28:用PCA获得的主成分变量。 Amount:交易金额。...检查非平衡数据 通过下面的操作我们可以看到应变量的不平衡性： 我们可以借助dplyr包中的group_by函数对Class的值进行分组： library(dplyr) creditcard_details...检查PCA变量的均值 为了发现数据异常，我们计算了V1-V28变量的均值并检查了每个变量的方差。从下图可以看到异常的交易数据（蓝点）具有更大的方差。...[原始数据的正负样本数] 在处理之前，异常的记录有394条，正常的记录有227K条。 在R中，ROSE和DMwR包可以帮助我们快速执行自己的采样策略。...这些采样方法在Python中也可以很轻松地实现，如果想要参阅完整的代码，可以查阅下面提供的Github链接。 训练数据集及代码 训练数据集 本文的R、Python实现代码
通过本篇的学习，你将了解到： R 语言有哪些基本操作 什么是变量，以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型，如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ，它表示正在等待输入命令...R 语言中变量是区分大小写的，x 与 X 是两个不同的变量。...上面的例子中，其实已经有所提及，使用 class() 函数可以简单方便的查看变量的类型，但还有更简单的方式，为了判断某个变量x 保存的基本类型，可以用 is.xxx() 类函数，如is.integer(...，对 R 语言的基本数据类型能有一个整体的掌握，别忘了回顾一下之前的问题，这些你都了解了吗： R 语言有哪些基本操作 什么是变量，以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型，如何确定变量的数据类型...之后的篇章中，将会继续介绍 R 语言的各方各面，让 R 语言能为我们的数据分析提供更强力的支持！
对于我来说呢，如果面对大量数据时，我会去计算相关数据的概括统计值，包括均值，标准差，中位数等等，它们可以让我们概括出数据中的“经典值”。...在数据分析中，我们常用到的工具是SQL，这些函数在SQL中你可能已经用的比较熟悉了，今天呢我们就讲一讲这些函数在Python中的应用。...01 数组值求和：Sum函数 如果你想要计算数组中所有元素的和，那么你可以用Python中内置的sum函数，也可以直接用Python自己的sum函数。...例如，假设你有一些数据存储在二维数组中，如下所示。默认情况下，每一个Numpy聚合函数将会返回对整个数组的聚合结果。...首先，我们先看一下这份数据都有些什么内容；然后，我们通过Python中的Pandas模块导入这份数据。
在R中loess 函数是以lowess函数为基础的更复杂功能更强大的函数。...主要思想为:在数据集合的每一点用低维多项式拟合数据点的一个子集,并估计该点附近自变量数据点所对应的因变量值,该多项式是用加权最小二乘法来拟合;离该点越远,权重越小,该点的回归函数值就是这个局部多项式来得到...并且可以对同一数据进行多次不同的拟合，先对某个变量进行拟合，再对另一变量进行拟合，以探索数据中可能存在的某种关系，这是普通的回归拟合无法做到的。 LOESS平滑方法 1....formula是公式，比如y~x,可以输入1到4个变量; data是放着变量的数据框，如果data为空，则在环境中寻找; na.action指定对NA数据的处理，默认是getOption("...object，使用loess拟合出来的对象； newdata,可选数据框，在里面寻找变量并进行预测； se,是否计算标准误差； 对NA值的处理 实例 生物数据分析中，我们想查看PCR
之前我学习和自己分析时就遇到过，尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题（这类数据明显不服从正态分布），可以使用正态性检验，或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的，如果一样就不要这个了。...所遇到的问题： 分析两个样本之间是否存在差异，每个样本三个重复。现在用的是t.test，但有些样本三个重复的值一样（比如有0,0,0或者2,2,2之类的），想问下像这种数据应该用什么检验方法呢？...因为你要用t检验，我给你一个处理思路， 先不分组别，按基因名检查所有样本的基因表达值（循环）是否一样，如果一样就丢掉，如果不一样，则按组别判断样本（每组3个）基因表达是否一样，如果不一样进行t检验寻找一批差异基因...假设有两万个基因的表达，我手头没数据，所以写个伪代码： 下面用geneExpr1与geneExpr2表示两组数据： for循环1(geneExpr1, geneExpr2): 组合某基因表达 - c...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
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