众所周知，TCGA数据库是目前最综合全面的癌症病人相关组学数据库，包括的多组学数据有： DNA Sequencing (WGS/WES) mRNA/miRNA Sequencing Protein Expression...因为每个文献都是突变数据和表达量数据，所以可以使用getGeneticProfiles ，查询指定文献里面的数据集有哪些。...cor(df[,1],df[,2]) 因为我们使用全部的样品列表去获取表达量矩阵，而这个laml_tcga文献里面是200个病人，但并不是所有的病人都有转录组测序，其实就173个有，所以需要去除NA值。...玩转cgdsr 前面我们提到了通过R包cgdsr链接cbioportal来探索TCGA等公共数据，而我喜欢把TCGA数据库的应用划分为8个领域： 1、探索各类肿瘤不同临床特征（性别、年龄、种族、临床分期...基因表达量高低分组的cox和连续变量cox回归计算的HR值差异太大?
众所周知，TCGA数据库是目前最综合全面的癌症病人相关组学数据库，包括的多组学数据有： DNA Sequencing (WGS/WES) mRNA/miRNA Sequencing Protein Expression...FireBrowse，主页在：http://www.firebrowse.org/ 这个网页工具当然是非常强大，不过咱们生信工程师喜欢的仍然是编程语言，所以有一个RTCGAToolbox的R包可以帮助我们通过代码来玩转它的网页工具...## 下载数据，需要选择癌症种类，数据分析时间，还有数据的种类 options(timeout=10000) # 一般来说，我们会选择最新的数据，工具在 20160128 就停止更新了 brcaData...基因表达量高低分组的cox和连续变量cox回归计算的HR值差异太大?...优缺点分析 两个优点： 通过一个函数自动完成所有数据下载的工作（包括下载，解压，读入文件，删除压缩文件），极为方便 读入的TCGA数据被自动封装在一个S4的对象中，我们可以通过各种接口来轻松的访问它内部的数据
在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
前面我们介绍了MSKCC和Broad研究所的网页工具可以帮助我们探索TCGA数据库的多个癌症的多组学数据，见： 通过R包cgdsr链接cbioportal来探索TCGA等公共数据 通过R包RTCGAToolbox...链接FireBrowse来探索TCGA等公共数据 类似的机构其实还是 MD Anderson Cancer Center 和 UCSC，其中UCSC的XENA浏览器就把TCGA等公共数据整理的工工整整。...前面的MSKCC和Broad研究所的网页工具都赫赫有名， 其对应的R包通常是官方团队开发，因为R包本身仅仅是提供了一个接口去访问网页段能访问的数据文件而已，它提供的一些数据分析函数或者统计可视化函数并不出彩...而UCSC的XENA浏览器来探索TCGA等公共数据对应的R包稍微有一点点不一样，它并不是官方团队开发的，而是在华语生物信息学知识整理圈子小有名气的长期主义者：王诗翔。那我们一起来看看这个包吧。...因为是临时目录，所以每次重新打开R语言都会变动，理论上下载的文件是需要清理的，尤其是下载表达量矩阵或者甲基化信号值矩阵的时候，动辄就是几百个M或者几个G，大家的 tempdir() 函数的临时目录通常是在电脑
14 × 12]> 用每行一组预测值来补充： mods % mutate(pred = list(predict(mod, data))) mods #> # A tibble...而mutate()表达式必须返回长度为1的值。...list()意味着我们将得到一个列表列，其中每一行都是一个包含多个值的列表。...重复组合 如果您想为每个输入组合调用一个函数，该怎么办？...你可以使用 expand.grid()或者tidyr::expand_grid()来生成数据帧，然后重复上面的模式： df <- expand.grid(mean = c(-1, 0, 1), sd =
02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame...，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式...summarise(mtcars_df,mdisp = mean(disp, na.rm = TRUE)) 4.6 分组: group_by() #当对数据集通过group_by()添加了分组信息后，...key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata 组合的新列名称 #…：指定哪些列需要被组合 #sep：组合列之间的连接符，默认为下划线 #remove：是否删除被组合的列 wideunite<-unite(widedata, col
本文是第一篇，介绍的是「列式计算」，后续还会有一篇介绍按行处理数据。...，但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。...如果你想要通过函数转换列名，可以使用 rename_with()。...但是 across() 的开发工作离不开以下三个最新发现： 你可以有一个数据框的列，它本身就是一个数据框。...我们可以使用数据框让汇总函数返回多列。 我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。 你如何转移已经存在的代码？
处理关系数据有三类操作： 合并连接：向数据框中加入新变量，新变量的值是另一个数据框中的匹配观测。 筛选连接：根据是否匹配另一个数据框中的观测，筛选数据框中的观测。...nycflights13 中包含了与 flights 相关的 4 个 tibble： 数据表 信息 airlines 可以根据航空公司的缩写码查到公司全名。...variables: year , month , day , #> # hour , origin , n 合并连接 合并连接可以将两个表格中的变量组合起来...灰色列表示“值”列，是与键对应的值。 内连接（ inner_join() ） 只要两个观测的键是相等的，内连接就可以匹配他们，没有匹配的行不会包含在结果中。 ?...它有3种连接类型，这些连接会向每个表中添加额外的“虚拟”观测，这个观测的值用NA来填充。
上次推文，我们通过数字和字符进行了简单的行筛选，今天我们继续来探讨 filter()的进阶用法 今天我们使用 msleep 来进行演示filter()的用法,msleep 是一个关于哺乳动物睡眠的数据...基于范围的过滤 如果我们要筛选某一范围的值，可以用两个逻辑条件。...通过使用 filter (str_detect (name，pattern=“ mouse”)) ，我们会跳过含有 Mouse 的行。...11.5 ## 5 African striped mouse 8.70 基于多条件的过滤 有时我们需要对多个条件进行筛选，可以组合使用逻辑运算符...0.700 NA ## # ... with 44 more rows 跨列筛选 dplyr 包还有几个功能强大的包，来支持我们跨列筛选 「filter_all」 现在有个需求，只要列值包含字母组合
例如，下面的命令将数据框按照变量 bwt 的值从小到大排序，在 bwt 取值相等的情况下再按照第二个变量 age 的值从小到大排序。...我们可以用函数 as_tibble( ) 将传统的数据框转换为 tibble，也可以用函数 as.data.frame( ) 将 tibble 转换成传统的数据框。...使用传递符 %>% 组合多个操作 我们经常需要对一个数据框做一系列的操作，后面一个操作的输入需要用前一个操作的输出结果。...在阅读这一串代码组合时，可以将它们当成一系列的规定动作。...项目实战 epiDisplay 包里的数据集 Planning 来自 20 世纪 80 年代中期泰国的一项计划生育调查研究，请通过其帮助文件查看数据信息并整理该数据集。
duplicated(x)] ## 1, 1 2,4, 5, 6 根据某一列删除数据框中重复值 # Remove duplicates based on Sepal.Width columns my_data...duplicated(my_data$Sepal.Width), ] ## # A tibble: 23 x 5 ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width...函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量...总结 根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素
但仔细在想想，两个数据框是通过id连接到一起的，我们可以把它们合并到一起，然后执行提取操作： product_table = merge(product_info, product_stats, by...vehicle yes Metal 120 10.0 #> 6 T02 SupPlane toy vehicle no Metal 350 45.0 现在通过合并的数据框...（用NA表示），很多时候我们不希望数据出现任何缺失值，因此需要某种办法处理它们。...complete.cases(product_tests) #> [1] FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE 利用该函数可以筛选数据框，比如获得不含缺失值的id值：...可以看到数据中存在缺失值，有一种叫末次观测值结转法（LOCF）可以填补缺失值，当非缺失值后面紧跟一个缺失值时，就用该缺失值填补后面的缺失值，直到所有缺失值都被填满。
p=8003 演示数据集 library(gapminder) head(gapminder) ## # A tibble: 6 x 6 ## country continent year...给出当前帧所对应的时间。 创建面板： 让视图跟随数据在每帧中变化 逐步衰减 显示原始数据作为背景 您可以根据需要显示过去和/或将来的原始数据并设置其样式。...scale_color_viridis_d() + labs(x = "Day of Month", y = "Temperature") + theme(legend.position = "top") p 让数据逐渐出现...按天显示（x轴） 在数据的几个不同阶段之间进行转换 数据准备： library(dplyr) mean.temp % group_by(Month) %>% summarise...(Temp = mean(Temp)) mean.temp ## # A tibble: 5 x 2 ## Month Temp ## ## 1 5 65.5
一 载入R包，数据 #载入R包 #install.packages("tidyverse") library("tidyverse") #查看内置数据集 head(msleep,2) dim(msleep...) #[1] 83 11 本示例数据集很小，实际中数据量很大，可以根据使用filter()函数筛选出后续需要的“行”子集。...1 Owl monkey 17 2 Long-nosed armadillo 17.4 3 筛选 均值+-3sd 范围内 near()选择”中心值“...，tol()设定范围，可以是值，可以是函数 msleep %>% select(name, sleep_total) %>% filter(near(sleep_total, mean(sleep_total...多个条件可以用AND, OR ，NOT 组合。
()将数据框折叠为单行： summarise(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) #> # A tibble: 1 x 1 #> delay...这会将分析单位从完整数据集更改为单个组。当在分组数据框上使用dplyr时，它们将自动“按组”应用。...这是因为聚合函数遵循通常的缺失值规则：如果输入中有任何缺失值，则输出将是缺失值。...，我们也可以通过首先删除已取消的航班来解决问题。...5.6.6 取消组合 如果需要删除分组，并返回对未分组数据的操作，使用ungroup()。
如果您在管道内部进行过滤，则只会在数据集通过管道输入函数时看到条件参数。...您必须指定容差“tol”以指示值可以达到多远。...可以组合多个AND，OR和NOT条件。 示例代码将返回bodywt大于100的所有行，并且sleep_total大于15或者不是Carnivora订单的一部分。...以下代码将保留所有值均高于1的所有行。...这个参数允许在select语句中完成任何事情：所以你可以通过名称来引用它们，也可以通过逻辑数字函数，正则表达式等来引用它们（请参阅我的第一篇博客文章中的选择选项）。 第二个参数是选择的条件。
这是本书最重要的一章，将涉及以下内容： 使用tidyr整理数据 使用dplyr处理数据 使用数据库 使用data.table处理数据 软件配置 library("tibble") library("tidyr...") library("stringr") library("readr") library("dplyr") library("data.table") 高效的tibble包 tibble定义了新的数据框...，stringi和stringr可以通过正则表达式更新脏字符串，assertive和assertr包可以在数据分析项目的一开始进行数据完整性的校验。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...滤除行 filter() ## 键操作 数据聚合 基于组合变量生成数据汇总，以前称为split-apply-combine。summarize是一个多面手，用于返回自定义范围的汇总统计值。
使用tidyverse进行简单的数据处理： 盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行 Tidyverse|数据列的分分合合...，一分多，多合一 Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接 本次介绍变量汇总以及分组汇总。...一 summarize汇总 汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用 1.1 summarise完成指定变量的汇总 统计均值，标准差，最小值，个数和逻辑值...4.35 # Petal.Width_median #1 1.3 二 group_by 分组汇总 group_by() 和 summarise() 的组合构成了使用...is.na(x)) ：返回非缺失值的梳理； n_distinct(x)：返回 唯一值的数量。
电力系统中常见的设备分为 调度端（控制站、主站、客户机） ， 服务端（被控站、子站，典型设备包含TTU、RTU等），两者之间通过104规约来进行数据通信与传输。...第二个字节：APDU长度，注意APDU长度并不包括1字节的启动字符和1字节的APDU长度本身，而由于只有1字节代表数据长度，其最大值为255(2^8 – 1)，所以最大值为255 – 2 = 253，又由于...第三次是0006H，代表十进制数据3，看二进制代码最直观： 0010 0000，取有效的二进制组合起来就是0000 001； 0100 0000，取有效的二进制组合起来就是0000 010； 0110...0000，取有效的二进制组合起来就是0000 011； 有效的二进制组合就是将后4位二进制作为高位，前4位二进制抛弃最后那个0作为低位，二进制数据仍然是从1,10,11,100,101,110这样的进位来的...第五类：远程参数读写 切换定值区 读取当前定制区 读多个/全部参数和定值 写多个参数和定值 故障录波采用文件服务传输。
mutate中的任何内容都可以是新列（通过赋予mutate新的列名），或者可以替换当前列（通过保持相同的列名）。 最简单的选项之一是基于其他列中的值的计算。...在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...想象一下，我们有一个包含两个大值的数据库，我们假设它们是拼写错误或测量错误，我们想要排除它们。 下面的代码将使任何brainwt值超过4并返回NA。 在这种情况下，代码不会因4以下的任何内容而改变。...通过使用mutate_if（），我们在管道中需要两个参数： 首先，它需要有关列的信息。 此信息必须是返回布尔值的函数。...相同的代码会将任何“omni”的值转换为NA msleep %>% select(name:order) %>% na_if("omni") ## # A tibble: 83 x 4 ##
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