T检验 pos=which.max(rowSums(RNAseq_expr)) t.test(RNAseq_expr[pos,]~RNAseq_gl) pos Q6: 取RNAseq_expr的MAD最大的那一行根据分组矩阵进行...T检验 pos=which.max(apply(RNAseq_expr,1,mad)) t.test(RNAseq_expr[pos,]~RNAseq_gl) pos Q7: 对RNAseq_expr全部加...[pos,]~RNAseq_gl) pos=which.max(apply(RNAseq_expr,1,mad)) pos t.test(RNAseq_expr[pos,]~RNAseq_gl) 看看是不是基因变化了...Q1: 对e1每一行独立根据分组矩阵进行T检验，检查为什么有些行T检验失败 apply(e1, 1, function(x){ t.test(x~RNAseq_gl)$p.value }) Q2:...p1=apply(e1, 1, function(x){ t.test(x~RNAseq_gl)$p.value }) e2=log(e1+1) p2=apply(e2, 1, function
概述：本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P值和显著性水平： 比较两组或多组的均值 自动地将P值和显著性水平添加到ggplot图形中，如箱形图，点图，条形图和折线图等 使用工具： R语言中的ggplot2...包和ggpubr包 均值比较的方法 均值比较的常见方法： 方法 R实现函数 描述 T-test t.test() 比较两组(参数检验) Wilcoxon test wilcox.test() 比较两组(...非参数检验) ANOVA aov()或anova() 比较多组(参数检验) Kruskal-Wallis kruskal.test() 比较多组(非参数检验) 用于添加P值的R函数 介绍两个ggpubr...包中的函数 compare_means()：用于执行均值比较 stat_compare_means()：用于在ggplot图形中自动添加P值和显著性水平 compare_means() 两样本间的比较...", ref.group = "0.5") #设置参考组，每一个组和和ref组比较 image.png 多个分组变量 除了dose分组，还有supp分组，这种由
图1中，函数mystats()是自定义的函数（用于计算图中所示的五个描述性统计量），函数sapply()和函数apply()使用类似，在之前的教程中介绍过。（具体代码见后台。）...2、"分组"连续型变量的统计描述 上面介绍了获取整体数据的描述性统计量的方法，更多时候我们需要将数据分组后分别计算各组的描述性统计量，函数by()或者aggregate()可以解决这个难题。...而偏相关是指在控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。你可以使用 ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数。...T检验的函数为t.test()，有两种调用格式： t.test(y~x, data) 其中的y是一个数值型变量，x是一个二分变量。...上面的例子是对于两组独立样本的t检验，如果是非独立样本，将函数t.test()的参数paired设置为TRUE即可。如果是多于两组的比较，需要用到方差分析，我们下一次再讨论这部分内容。
4.4 2 6 #> 17 5.5 2 7 #> 18 1.6 2 8 #> 19 4.6 2 9 #> 20 3.4 2 10 我们将制造...sleep数据的宽格式版本；下面我们将看看如何处理长格式和宽格式的数据。...t.test函数能够操作像sleep这样的长格式数据——一列记录测量值，一列指定组别；或者操作两个单独的向量。...再次说明，t-test函数可以用于有分组变量的数据框或者两个向量。它依赖相对位置来决定配对。如果你使用有分组变量的长格式数据，group=1的第一行与group2的第一行配对。...t.test(sleep.wide$group1 - sleep.wide$group2, mu=0, var.equal=TRUE) #> Error in t.test(sleep.wide$group1
Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分-应用-合并）。 3. GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series。...通过字典或Series进行分组。 7. 根据索引级别分组：层次化索引数据集最方便的地方就在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的，通过level关键字传入级别编码或者名称即可。 8....10 apply：一般性的“拆分-应用-合并” 最一般化的GroupBy方法是apply，它会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对个片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。...将这些函数跟GroupBy结合起来，就能轻松地实现对数据集的桶（bucket）或分位数（quantile）分析。...13 交叉表（cross-tabulation，简称crosstab）是一种用于计算分组频率的特殊透视表。
可选的方式为all.obs（假设不存在缺失数据——遇到缺失数据时将报 错）、everything（遇到缺失数据时，相关系数的计算结果将被设为missing）、complete.obs （行删除）以及 pairwise.complete.obs...偏相关 偏相关是指在控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。...在多元正态性的假设下，psych包中的pcor.test()函数①可以用来检验在控制一个或多个额外变量时两个变量之间的条件独立性。...7.4 t检验 7.4.1 独立样本的t检验 一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里假设两组数据是独立的，并且是从正态总体中抽得。...它适用于两组成对数据和 无法保证正态性假设的情境。调用格式与Mann–Whitney U检验完全相同，不过还可以添加参数 paired=TRUE。
多个水平的箱线图，可以展示不同水平的分布、平均值、方差等信息，也可以把显著性甚至多重比较加上去，R语言包这方面越来越友好了，代码都封装好了，十分流畅！...单因素三水平 二个水平可以用T检验，三个水平或者多个水平的数据，如何检验呢？...3.4 将分组数据分开绘制 p = ggboxplot(dd,x = "Group2",y="y",color = "Group1", add = "jitter",facet.by...= "Group1") p 3.5 分组显示统计检验 p + stat_compare_means(method = "t.test") 3.6 分组显示显著性结果 p + stat_compare_means...") p + stat_compare_means(aes(group = Group2),method = "t.test",label = "p.signif") ## 分组查看 p = ggboxplot
单因素三水平 二个水平可以用T检验，三个水平或者多个水平的数据，如何检验呢？...3.4 将分组数据分开绘制 p = ggboxplot(dd,x = "Group2",y="y",color = "Group1", add = "jitter",facet.by...= "Group1") p 3.5 分组显示统计检验 p + stat_compare_means(method = "t.test") 3.6 分组显示显著性结果 p + stat_compare_means...") p + stat_compare_means(aes(group = Group2),method = "t.test",label = "p.signif") ## 分组查看 p = ggboxplot...") p + stat_compare_means(method = "t.test",label = "p.signif",label.y = 17) # 单分组 # 三水平直方图 p = ggbarplot
如果有很多分组，我们两两之间必要，也要花费很多的时间。那有没有什么快速、高效、准确的方法，能够让我们快速准确绘制统计检验的图形呢？...背景知识-统计 关于不同分组的统计比较，首先最重要的就是统计方法的选择，具体的原理我们在此不做赘述。至于啥时候用t检验，啥时候用方差分析，啥时候用非参，啥时候用卡方，大家还是应该多多少少知道一些的。...这些所有的预处理都弄好了之后，后面就是均值的比较了，以前不同的方法要用到不同的函数，现在一个函数即可，compare_means()函数，可以帮我们实现多种方法的均值比较。...-as.factor(data$dose) 8 9# t检验 10compare_means(len ~ supp, data = data, 11 method = "t.test...多类型亚组统计比较 实际在文章中我们常常会有另一个需求，除了多个分组之间的比较，还会涉及多种类型的亚组比较，比如比较不同药物浓度下两个对照组之间是否有差别，那么应该如何统计，如何画我们的美图呢？
除此之外，test 参数默认为非参数方法的wilcox.test，如果我们的数据检验为正态，可以修改为t.test。...ps：其实这里虽然数据本身是按照正态划分，但分组以后的数据呢？其实最好再对分组之后的每个数据做一个正态性检验。这里我只是举个例子，实际应用中参数方法还应考虑方差齐性等。...但如果我们希望对多个层面分组的数据进行比较呢？ 这时候就需要我们手动标记了。 需要自己计算p 值并使用annotation 参数标记。...y_position=8, xmin=2.05, xmax=2.9, tip_length = c(0.2, 0.04)) 其实这里直接用ggplot 图形函数...map_signif_level=T, textsize=6,test=wilcox.test,step_increase=0.2) 一些思考 可问题是，如果我color 与x 均映射的多个组别希望进行比较
描述性统计分析 R基础包自带summary()函数用于获取描述性统计量，我们调用自带的车辆路试数据集mtcars进行下面相应的展示。...分组计算描述性统计量 可以使用aggregate()函数来分组获取描述性统计量。...格式： by(data, INDICES, FUN) 其中，data为一个数据框或矩阵，INDICES是一个因子或因子组成的列表，定义了分组，FUN是任意函数。...vcd包拥有优秀的、用于可视化多维数据集中类别型变量关系的函数，可以绘制马萨克图和关联图。ca包也提供了对应分析函数允许使用多种几何表示。 相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。...偏相关是指控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。可以使用ggm包中的pcor()函数来计算，使用前需要安装。
函数 ensID$ensembl_id <- unlist(lapply(ensID1, function(x) {strsplit(as.character(x),'.'...ucscgb", "uchicago", "simpsons" "rickandmorty" p + stat_compare_means() p + stat_compare_means(method = 't.test...add.params = list(fill = 'white'))+ stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, method = "t.test...用于每张芯片的RNA样本分类 design <- model.matrix(~0+factor(group)) colnames(design) <- levels(factor(group)) rownames...- eBayes(fit2) 分步进行3 tem_output <- topTable(fit2, coef = 1, n= Inf) mydegs <- na.omit(tem_output) 写成函数
Hello亲爱的小伙伴们，上期已经讲到如何对单一事件日计算超额收益，本期将会教大家如何针对多个股票多个事件日计算超额收益，Let's go! ?...对event按照stk.id进行分组（第三行代码）。加了这一行代码后，第二行代码中所有的操作都会对每个stk.id分组运行一遍（这一步很关键！）。...在上一讲中，我们已经给出了函数 do_car() 用来求单个事件日的超额收益，因此很自然的，我们希望对于事件日向量 ns 中的每个元素，都应用一遍 do_car()这个函数。...最后，将处理的结果赋值给car，我们的任务就完成了！下图是最终的输出结果（部分）： ?...(t.test = sapply(ars, function(x) t.test(x)$statistic), p.ttest = sapply(ars, function(x) t.test
②Lilliefor检验 是Kolmogorov-Smirnov正态性检验修正，可用于正态性检验。使用函数：lillie.test()，在nortest包中。...⑵t-检验 t检验是很常用的一种两组来自正态总体的数据比较检验方法，在R中进行t检验的为t.test()函数。...①独立样本的t检验 函数t.test()使用方法如下所示： t.test(x1, x2) 其中x1, x2为数值向量，也即两个小组的数据。...t.test(y~x, data=data.frame) 这种方法是将分组信息存储为字符型或者类别型变量x。...在R中可以使用wilcox.test()函数来进行秩和分析，其使用方法与t.test()类似。
线主要表示五个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘（Maximum），上四分位数(Q3)，中位数（Median），下四分位数（Q1），下边缘（Minimum）。...1 boxplot函数（R自带） 最方便的方法就是用boxplot函数，不需要依赖任何包 boxplot(data$Value, ylab="Value") ?...多个分组（condition 和 repeat）的箱线图 boxplot(Value~Condition+Repeat, data=data,ylab="Value", col="darkgreen")...02 Part 分组画箱线图 根据不同的Condition和Repeat对数据分组画图 ggplot(data, aes(Repeat,Value)) + geom_boxplot(aes(fill...同样的，我们可以对箱线图添加抖动点，但是分组之后，并不能直接添加抖动点，需要增加两列信息来辅助画抖动点 # 增加dist_cat和scat_adj ，用于画抖动点data% mutate
例如，DataFrame可以在其行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组。然后，将一个函数应用（apply）到各个分组并产生一个新值。...然而，你可能希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数。其实这也好办，我将通过一些示例来进行讲解。...如图10-2所示，apply会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。 ?...一种方法是将数据分组，并使用apply和一个能够对各数据块调用fillna的函数即可。...它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...agg()：自定义聚合函数，可以使用numpy函数或自己定义的函数进行聚合。 这些聚合函数可以应用于单个列或多个列，也可以同时应用于多个列。...Apply函数会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试将各片段组合到一起。 示例一 【例13】采用之前的小费数据集,根据分组选出最高的5个tip-pct值。...关键技术:如果传给apply的函数能够接受其他参数或关键字,则可以将这些内容放在函数名后面一并传入： 示例三 【例15】在apply函数中设置禁止分组键。...关键技术:假设你需要对不同的分组填充不同的值。可以将数据分组,并使用apply和一个能够对各数据块调用fillna的函数即可。
改变颜色形状 也可以通过分组变量（此处为Species）控制点的形状和颜色。 例如，在下面的代码中，我们将点颜色和形状映射到Species分组变量。...分面板 您还可以根据分组变量将绘图拆分为多个面板。 R函数：facet_wrap（）。 ggplot2的另一个有趣特性是可以在同一个图上组合多个图层。...默认情况下，函数geom_smooth（）添加回归线和置信- 区域。...按小组将图片分成多个面板 使用scale_color_manual（）和scale_fill_manual（）函数手动更改颜色和填充 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length,...一次安排和导出多个ggplots。
FlatMap 采用一个数据元并生成零个，一个或多个数据元。将句子分割为单词的flatmap函数： dataStream.flatMap { str => str.split(" ") } 3....Window Apply 将一般函数应用于整个窗口。 注意：如果您正在使用windowAll转换，则需要使用AllWindowFunction。...下面是一个手动求和窗口数据元的函数： windowedStream.apply { WindowFunction } allWindowedStream.apply { AllWindowFunction...Window Reduce 将函数缩减函数应用于窗口并返回缩小的值： windowedStream.reduce { _ + _ } 12....Window Fold 将函数折叠函数应用于窗口并返回折叠值： val result: DataStream[String] = windowedStream.fold("start", (str, i
虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。...Series，它基于传递给函数的参数将每个值进行映射。...arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时，arg将不会应用于NaN值。...transform DataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs) -> DataFrame 前两个函数工作在元素级别，而transform...工作在列级别。
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