这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
通过 gather ,并设定key(原先的列),与value(原先的数据),并通过 - (原先的行),对数据框进行转换。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算(操作)。
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
上面的例子summary的变量是disp,分组变量是cyl和am,使用三个点这里传递了任意个参数
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
有5个基础的函数: - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus)
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
在分析之前,先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
“ echarts4r 包是R 语言访问/调用百度ECharts的接口,语法结构简单,可读性强,是很好的交互式绘图包。”
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,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。
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
如果使用惯了tidyverse套装,我们脑子里容易冒出来的是这样的解法:使用分组应用。
所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
tidyverse函数高效,代码简洁,受过专业训练的一般都用这个,除非记不住,能记一点是一点吧。 love&peace
dplyr的函数由于使用tidy evaluation(R中的一种非标准执行(NSE)实现方式)的方法,可以使得其具有更好的易用性:变量不需要绝对引用和引号包裹。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
豆花寄语:学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
rlang v0.4.0引入了新的非标准计算操作符 {{。这大大方便了dplyr重编程。
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
除了选择已存在的列,另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容,但这仅仅是第一步,我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作,以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集(变量)。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包,它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象(圆圈,线条等),主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx()函数定义,基于数据变量的几何对象的属性(位置,大小,颜色)由美学(aes())函数指定( 在geom_xxx()函数中)。任何ggplot图的基础层都是由ggplot()函数定义的空ggplot层,它描述了用于绘图的数据框。
异常值outlier:指样本中的个别值,其数值明显偏离它(或他们)所属样本的其余观测值,也称异常数据,离群值。当遇到一组数据中有少量outliers,一般是需要剔除,避免对正确的结果造成干扰。我们可以通过箱线图来检测并去除outliers. 箱线图可以通过5个数来概括:最小值,最大值,下四分位(Q1,在25%位置),上四分位(Q3,在75%位置),中位值(50%位置)。箱线图能够显示离群点,可以通过IQR(InterQuartile Range,四分位距即Q3-Q1)计算得到。该离群点定义为异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。 UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+1.5(75%分位数-25%分位数) LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数 - 1.5(75%分位数-25%分位数) 即在UpperLimit与LowerLimit之外的值为outlier。
一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
最近有人在公众号后台留言问到这个问题,今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2) library(dplyr) library(see) df<-read.csv("penguins.csv") head(df) df %>% na.omit() %>% group_by(species,sex) %>% summarise(mean_value=mean(bill_le
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
dplyr 是 tidyverse 包的一部分,提供了许多操作数据框的工具,常用的有:
❝本节来介绍如何使用R语言来做数据统计分析,通过「rstati」包进行t-test,完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化 ❞ 安装并加载R包 package.list=c("tidyverse","rstatix","ggtext") for (package in package.list) { if (!require(package,character.only=T, quietly=T)) { install.packages(package) library(
R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能,今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。 R语言: transform mutate aggregate grouy_by+summar
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大,但是还是不够强大,总有些大佬想要更加强大,于是就有了今天要介绍的gtExtras,这是一个扩展包,为gt提供多种强大的可视化功能!
citation("ggplo2")取包引用信息,RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
2020年5月29日,dplyr迎来来大更新,作为大版本的更新,还是有必要进行学习一下
缺失值在数据中无处不在,需要在分析的初始阶段仔细探索和处理。在本次示例中,会详细介绍naniar包探索缺失值的方法和理念,它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似,上手并不困难。
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
R包是多个函数的集合,具有详细的说明和示例,学习生信R语言必学的原因是丰富的图表和biocductor的各种生信分析R包,包的使用是一通百通的,以dplyr为例,讲解一下R包
要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示,需要计算出每个变量组合中的观测数量。常用的两种方法有:
在知乎看到问题 为什么植物基因组比动物基因组大(为什么植物基因组似乎比脊椎动物拥有更多的基因?)? 印象里好像也不一定,因为拟南芥的基因组也才100多M,自己之前也看到过有些鱼的基因组也可以达到1G的级别。所以到NCBI网站上查了一下,找到了459个陆生植物(land Plants)植物的基因组信息,264个鱼(Fishes)418个昆虫(insects),377个哺乳动物(Mammals)的基因组信息。
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