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。
data.table对于大数据的数据整理较为便捷,很多的时候比data.frame效率更高,一般情况下结合管道符号进行计算
Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
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。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
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。
data.table包提供了一个加强版的data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集,它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装:
(1)read.table()和read.csv()两者之间没有不可逾越的鸿沟,只是方便读取某一类文件类型;报错就需要添加对应的参数。
注意:一定要经常检查数据,注意读取之后是数据框还是矩阵,取完列里面是数值还是字符,处理完是什么类型等等
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:
包是否下载成功的唯一标准是library()没有error,当提示package not available时,原因可能为:
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。
4) R语言读取(表格文件读入到R语言里时,就得到了一个数据框,对数据框的修改不会同步到表格文件。
d)R语言 >read.csv(" ") 注意文件的位置,选择相对路径还是绝对路径
data.table包提供了一个加强版的data.frame。它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集。它通过[ ]实现了一种自然的数据操作语法。
有时eSet里面有两个对象,可以到网页看一下,可能是因为测了两种芯片,我们分开分析就好。
在我们平时的研究工作中,经常使用的是逗号分隔文件(.csv文件)、制表符分隔文件(.tsv文件)和空格分隔文件(.txt文件)。当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件,各自有各自的特点,原则上R语言可以读取任何格式的文件,只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。
注意默认nThread=getDTthreads(),即使用所有能用的核心,但并不是核心用的越多越好,本人亲自测试的情况下,其实单核具有较强的性能,只有在数据大于3Gb的情况下,开启10核(我的机器全部核心30多核)效率才比一个核心更高,而默认使用全部的核心效率一直非常低。因此对于不是非常巨大的文件,建议设置为1,不要使用全部核心
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
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。
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
函数与参数 形式参数与实际参数 形式参数99%可以删除 图片 命名新的函数 > jimmy <- function(a,b,m = 2){ + (a+b)^m + }。#命名jimmy这个函数,自己设置 m=2是默认值 > jimmy(a = 1,b = 2) [1] 9 > jimmy(1,2) #省略写法 [1] 9 > jimmy(3,6) [1] 81 > jimmy(3,6,-2) #更改m的值 有2改为-2 [1] 0.01234568 图片 复习:绘图函数plot() par(mfrow
if(!require())install.packages()----会返回:逻辑值!
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式, 学习两者的异同点, 加深理解两者的使用方法。
在昨日的推送中,我和大家简单介绍了如何创建与操作task对象,今天咱们接着深入了解一下。
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
文件读写 .csv 文件 打开方式,excel,记事本,sublime,vscode(适合大文本打开) 图片 .csv 逗号分隔文件 .tsv 制表符分隔文件 图片 文件的读取 读取txt文件 #1.读取ex1.txt ex1 <- read.table("ex1.txt") #列名不能正确表示,并且内容中的数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header = T) #通常读取txt格式文件,header参数表示将文件的第一行作为列名,默认为F 图片 图片 读取c
这里我用了一篇文章的补充材料提供的暴露作为示例Phenome-wide Mendelian randomisation analysis of 378,142 cases reveals risk factors for eight common cancers | Nature Communications
#当遇到文件中有缺失的数据不在同一列时,read.table函数只识别一个空格,会导致数据错乱
Tips:read.系列函数,参数通用,不同函数的默认值有所不同。read.delim()读取txt文件,报错比table少。
使用mtcars数据集,建立一个回归任务,使用两个特征预测目标变量mpg(每公里油耗)的值
3,melt中,dd为对象数据框,id为不变的列数,这里是ID一列,列数所在的位置为1,其它几列都变成一列,然后列名变为行名。
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。
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。
比较能正确运行的数据和出错的数据,可能出现的情况有:异常值INF,重复值、非法输入、数据类型、数据结构
主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywliao/projec
注:文件读取是R语言里数据框的来源之一;表格文件读到R语言之后得到一个数据框,对数据框的操作和修改是不会同步到表格文件的;
在上一期内容中,米老鼠和大家介绍了eQTL的相关概念和分析原理,今天我就带大家用“MatrixEQTL”进行一下实战演练。
在R语言中, palette 是一个用于设置颜色调色板的函数。调色板是一组预定义的颜色集合,用于绘制图形、制作图表或设置绘图设备的颜色。通过使用 palette 函数,您可以选择不同的调色板来自定义图形的颜色方案。例如,您可以使用 palette("rainbow") 来设置彩虹色调色板,或使用 palette("heat.colors") 来设置热色调色板。
因为自己之前学习过一部分B站生信技能树的R语言入门视频,但实际使用时经常会遇到一些问题,这次参加了生信技能树的系统培训班想查漏补缺。这里是整理的第一周学习笔记,主要是针对以前存在的一些问题有了更清晰的认识。
1. 分子生物学中英文.csv,输入文件,两列,以tab键分隔的txt文本,没有列名
https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12864-022-08418-7
R和Bioconductor主网站位于国外,可选择国内镜像e.g.清华镜像(tuna, Beijing)、中科大镜像(ustc, Hefei)
生信技能树-数据挖掘课程笔记 文件读写 #读取csv文件 csv = read.csv(“test.csv”) csv = read.csv("test.csv",header = T) #将第一行作为列名 csv = read.csv("test.csv",row.names = 1,check.names = F) #将第一列作为行名,并不检查特殊符号 # 数据框不允许有重复的行名 #读取txt文件 txt = read.table("test.txt") txt = read.table("test
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
#没有任何提示就是成功了,如果有warningxx包不存在,用library检查一下。
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