R data.frame中df$i与df[[i]]的差异_pandas:访问其他df中i索引值对应的i列值_如何从pandas df中的x列中提取值，其中y列在df ==列表中(I) - 腾讯云开发者社区

前面宏基因组与R语言的笔记还未结束，又开始新坑啦，都是要继续的啦！ 1、跑分直接是代码了。...df <- data.frame(v<-1:4,name<-letters[1:4]) microbenchmark(df[3,2], df[3,"name"],df$name[3]) # 纳表级别差异...in x) { if (i==1) { xc<- x[i] } else{ xc <- c(xc,sum(x[1:i]))...# 更新R update.packages(ask=FALSE) # 可以将以下放在Rprofile文件的.Last函数，方便使用： utils::update.packages(ask=FALSE)...3、R的启动参数这些启动参数可以添加到R启动命令中, 可以加快R的加载。

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（数据科学学习手札07）R在数据框操作上方法的总结（初级篇）

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成利用...C }) [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" 3.数据框的拼接 rbind()与cbind()： > df1 <- data.frame(a,b,...在R中，通过内联键合并数据框的函数为merge()，其主要参数如下： by：对两个数据框建立内联的共有列（元素交集部分不能为空集），以此列为依据，返回内联列取交集后剩下的样本行 sort：是否对合并后的数据框以内联列为排序依据进行排序...，R中的数据框合并的原则是不返回含有缺失值的行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2 9 2 b 1 10 3 c 3 8 4 d 4...((df)))#完整观测值的个数 [1] 4 > na.omit(df)#删去含有缺失值的行 a c d 1 1 b b 2 2 a a 3 4 c c 4 3 d d 以上就是R的最基本最简单的数据框操作方法

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R可视乎|瀑布图

R中plot3D包的polygon3D()函数和segments3D()函数可以绘制三维面积图，lines3D()函数可以绘制三维曲线图，所以，综合这几个函数可以绘制三维瀑布图，该代码，数据来源R语言书可视化之美...()) for(i in 1:N){ newdata <- data.frame(spline(mydata0[,1],mydata0[,i+1],n=300,method= "natural")...for (i in 1:M){ df0<-mydata[mydata$variable==group[i],] Ndf<-nrow(df0) df<-rbind(df0,c(df0$x[1]...添加第四个变量如果想加入第四变量也是没问题的，具体不再重复。完整代码可见R语言书可视化之美或者我的github中。 ?...本篇视为《R语言数据可视化之美》学习笔记，并进行函数详细介绍与解释，版权归原作者所有。其他可视化图可在菜单命令[可视化]中搜索得到。

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这些逻辑运算符你都使用正确了吗？

逻辑运算是数学运算的重要组成部分，但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言，逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算：TRUE/FALSE....> TRUE & FALSE #返回[1] FALSE > 0.2 & 0 #返回[1] FALSE （3）在R语言中标量常被看作含有一个元素的向量，但在逻辑运算中是存在差异。...上表中逻辑“与”【&】和逻辑“或”【 | 】是对向量的逻辑运算（虽然单个标量也适用），但其返回的结果是逻辑向量，是对逻辑运算中的每一组元素进行逻辑运算后返回的结果。...因此，此处引入另外两个不常用但需要了解的逻辑运算符： x&&y：标量的逻辑“与”运算，判断逻辑x和y中只要包含一个"&"运算的TRUE行即返回TRUE标量 x||y ：标量的逻辑“或”运算，判断逻辑向量...(i in 1:dim(df)[2]){ ifelse(sum(abs(df[,i]))==0,re[i] <- 1,re[i] <- 0) } #which(re ==0)返回非全零0列值#

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R 语言逻辑运算：TRUEFALSE | 专题3

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来自大数据工程师的惊喜：用数据可视化之美逼死密集恐惧症

于是—— 123 emoji = '[擦汗]'for i in range(11): print(emoji*(i+1)) 11维下三角擦汗不过考虑到这种方法只能把表情按离散整数的序列来放置...考虑到R中的ggimage包可以用图片来代替散点，于是一个思路就是画散点（曲线）图，然后用表情来代换散点。...- 10y <- -sqrt(r^2-x^2)df_cirle <- data.frame(x = c(x,0), y = c(y,5),z=2)df_cirle$z[nrow(df_cirle)] <...{ t <- seq(-r,r,length.out = 50*sqrt(r)) x <- rep(t,2) y <- c(sqrt(r^2-t^2),-sqrt(r^2-t^2)) df <-...data.frame(x=x,y=y) return(df)} df_circle <- data.frame(x=NULL,y=NULL)layer <- 11for(i in 1:layer){

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50-R茶话会（十：R编程效率提升指北）

R 的运行效率 R是解释型语言，在执行单个运算时，效率与编译代码相近；在执行迭代循环时，效率较低，与编译代码的速度可能相差几十倍。...，有循环的程序也比较冗长，与R的向量化简洁风格不太匹配。...R软件中的Rprof()函数可以执行性能分析的数据收集工作，收集到的性能数据用summaryRprof()函数可以显示运行最慢的函数。...如果使用RStudio软件，可以用Profile菜单执行性能数据收集与分析，可以在图形界面中显示程序中哪些部分运行花费时间最多。...[i,4] <- my_df[i,1] * my_df[i,3] + }) 用户系统流逝 1.050 0.372 1.444 > my_df <- data.frame(a = 1:10000

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用R根据logFC和p值批量标注基因上下调的N种方法

down gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 none gene6 3.3965326 -2.2189805 0.04056557 down 下面是用R实现的几种方式...：目标：筛选差异基因，标注上调下调 p.value小于0.05,且logFC绝对值大于1的为DEG 先建立模拟数据 set.seed(1445) df <- data.frame(expr = runif...<=-1#下调第一种方法：逻辑判断转为数字1和0,然后赋值添加列，下调的乘以10的原因属个人喜好，但我觉得很有用 library(dplyr) df <- mutate(df, regulation...)) for (i in 1:nrow(df)) { method7[i] <- my_regulation(df$regulation[i]) i <- i+1 } #赋值 df$method7...<- data.frame(method7) head(df) 第八种方法：直接用函数和for循环先关于df的函数 my_regulation2 <- function(x){ if(df$p.value

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预测三分类变量模型的ROC介绍

参照OR的解释。 2.观测值VS预测值-Matrix 构建完模型fit1后，需要对testing 数据进行预测，然后我们创建一个真实值与预测值的矩阵。...Source：https://github.com/saidbleik/Evaluation/blob/master/eval.R results = Evaluate(actual=df3$ya, predicted...，接下来对res进行提取各组的Specificity 与Sensitivity，绘制ROC曲线。...), Method = character(0)) for (i in 1:n_method) { for (j in 1:n_group) { temp_data_1 <- data.frame..._3 <- data.frame(Specificity=res$Specificity[[i]][n_group+2], Sensitivity

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多个单细胞亚群各自差异分析后如何汇总可视化

数据获取首先拿到ifnb的数据 #加载需要的R包 library(SeuratData) library(ifnb.SeuratData) library(ReactomePA) library(org.Hs.eg.db...,然后拿到gene-cell type的表达矩阵，将其分为上调的和下调的 #获取上下调基因 up <- data.frame() down <- data.frame() for (i in 1:length...= 7, name = "Reds")))(100)) plot_grid(as.ggplot(p1),as.ggplot(p2),nrow = 2) 第二种可视化方式先把所有cell type的差异...gene合并成一张表，还需要获取上下调topn的gene的列表，方便后面进行文本标记 df2 <- data.frame() top_n_df <- data.frame() for (i in 1:length...bar_df,aes(x=x,y=down),alpha = 0.2) p3 再插入中间的色块 box_df <- data.frame(row.names=up_bar$cell_type,x=up_bar

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重复一篇Cell文献的PCA图

把这些下载的文件先复制在一个rawdata文件中，这些文件都是一个个独立的文件夹，还不能直接用，需要合成到一个文件中，后期操作需要在R中实现。...接下来把数据读入R语言中，找出文件名对应的TCGA id。这个对应关系在上次下载的metadata文件中，这个文件是json格式的，很复杂，需要专门的函数读取。...naid_df <- data.frame() for (i in 1:nrow(metadata)){ naid_df[i,1] <- metadata$file_name[i] naid_df...,nrow(test),nrow(naid_df))) for (i in 1:nrow(naid_df)) { print(i) expr_df[,i]= data.table::fread...标准化和差异分析都是用Deseq2这个包来完成，文中也有介绍他们是用这个包来做的。首先把样本名称变成数据框格式。

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R tips：交互式网络图展示GO富集子通路

一般进行富集分析的GO数据是来源于R的org.db包，但是org.db里面并没有GO通路的父子通路的数据，如果拿到这个数据，也可以用于进一步展示显著通路的子通路（有别于DAG是展示父通路）。...包中，通过如下方式可以获得： # 载入数据 utils::data("gotbl", package = "GOSemSim") ?...# 转换为data.frame GO_enrich <- ego@result # 前20条通路的data.frame GO_enrich_sub % as.data.frame()...与to是网络图的关键元素 # 每一个from与to的组合就代表一个网络图的一条连线 go_df % dplyr::rename(to = Term) go_df$from...链接：https://pan.baidu.com/s/1RtOP1Hlz6QQGuFKnM1TtEQ 提取码：i71r

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「Workshop」第十三期：统计检验与多重矫正

主要讲一下 μ检验（又称Z检验），T检验、F检验的原理以及在R中的应用。...，问该次抽样的水中含氧量与多年平均值是否有显著差异？...之间的差异要大到“一定的程度”（其实是指与随机误差相比）。我们把所要检验的假设写为： ? 为了检验上述假设，我们做出下面的分析，为什么实际上各个 ? 的值会有差异？...的部分，第i个水平的 ? 次试验结果依次为 ? 。它们之间的差异和因素A的各个水平完全无关，只和随机误差相关。衡量第i个水平的 ? 次试验结果的差异程度的量是 ? ，其中 ?...方差分析在R中的应用 >medicine <- data.frame( Response=c(30,38,35,41,27,24,32,26,31,29,27,35,21,25,17,21,20,19

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多个数据集的整合分析

，然后用RMA函数获取表达矩阵，分别对三个数据集进行了差异分析，然后对差异分析取交集作了后续的分析。.../Rawdata/GSE15471_RAW.tar", exdir = samPath)##解压原始文件到sampath文件夹中 setwd(samPath) list.files()##显示文件夹中的文件...<- ifelse(grepl("normal",pd$characteristics_ch1.1),"normal","tumor") table(group_list) ##判断一下样本名是否与表达矩阵的列名一一对应...in gselist) { gse <- gselist[3] ##改一下这里的数字 source("step2_check.R") source("step4_DEG.R") source...("step5_degVisualise.R") } 完事了呢，我们来比较一下我们的差异分析和文章的差异分析结果： 155 VS 153，数量差不多~ 其实还有另外一种方法，就是RRA。

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手把手带你复现NC图表之Figure 4

R包载入与数据准备代码如下： library(Seurat) library(ggplot2) library(WGCNA) library(tidyverse) library(ggpubr) library...RColorBrewer::brewer.pal(5, "Set1") names(Mod_cols) <- levels(A.M_pT_res_stats2$Module) Figure 4D 热图显示DPT中肺泡成纤维细胞进展为肌成纤维细胞时差异表达的基因...is.na(gene_order[order(gene_order)]), ] dim(Heatmap_df) Figure 4E 热图显示DPT中外膜成纤维细胞进展为肌成纤维细胞时差异表达的基因。...用层次聚类法将这些基因分组到DPT表达谱定义的模块中 TM.PT_TUMOUR_Heatmap <- pheatmap(Heatmap_df, scale =...这些数据还表明，无论祖细胞亚群如何，转分化过程都重要:其涉及炎症基因上调的短暂阶段，独立于肿瘤的相互作用关系;随后是涉及热休克反应信号的原始分化，通过与肿瘤的相互作用而增加;最终导致完全分化的肌成纤维细胞表型

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单细胞小提琴图自己画

在编号为11的亚群特异性高表达通常来说，在单细胞数据处理项目里面，有seurat可以完成一切，同样的，小提琴图也是如此，被包装成为了函数可以直接依据R里面的seurat对象来进行可视化，首先需求找到合适的基因进行可视化...在文章里面比较好的展现了感兴趣的通路里面一系列基因在不同亚群的表达量差异情况，如下： ?...感兴趣的通路里面一系列基因在不同亚群的表达量差异情况实际上初学者可以比较简单的使用 ggpubr进行绘图，代码如下： # 其中X是稀疏矩阵，拿到指定基因表达量 v=x[,match('CD8A',genes...) df=data.frame(v=v,type=meta$Most.likely.LM22.cell.type) ggboxplot(df, "type", "v", color = "type"...,las=2) library(ggpubr) df=data.frame(v=v,type=meta$Most.likely.LM22.cell.type) cm=unlist(lapply(split

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R基础绘图篇 | 旭日图与冰柱图的绘制

冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。...开始绘图需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv...fake_circle<-c() for (i in 1:nrow(df)){ fake_circle<-append(fake_circle,rep(df$Week[i],round(10*df$Value...[i]))) } edges<- data.frame(rbind( cbind(rep('origin',4),unique(as.character(df$Season))), as.matrix(...) vertices<-left_join(vertices0,df_leaf,by=c('name'='Week')) df_color<- data.frame(rbind( as.matrix(df

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左手用R右手Python系列——数据合并与追加

今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。...针对数据合并与追加，R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求，根据合并与追加的使用场景，这里我将本文内容分成三部分：数据合并（简单合并，无需匹配）数据合并（匹配合并）数据追加数据合并（简单合并...G=c('C4', 'C5', 'C6', 'C7'), H= c('D4', 'D5', 'D6', 'D7')) df3 <-data.frame(I=c(...横向合并：（需匹配）在R语言中，这种操作有很多可选方案，如基础函数merge、plyr包中的join函数以及dplyr包中的left/right/inter/full_join等函数。...数据追加：数据追加通常只需保证数据及的宽度一致且列字段名称一致，相对来说比较简单。在R语言和Python中，也很好实现。

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R可视乎|马赛克图

2.数据介绍数据构建代码来源《R数据可视化之美》，任意拟定一个数据框。...计算出每行的最大，最小值，并计算每行各数的百分比。ddply()对data.frame分组计算，并利用join()函数进行两个表格连接。...segpct<-rowSums(df[,2:ncol(df)]) for (i in 1:nrow(df)){ for (j in 2:ncol(df)){ df[i,j]<-df[i,j]...2.3 graphics包的mosaicplot()函数该方法和上面类似，掉包就行，数据类型与上面相同。...参考《R数据可视化之美》

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单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析7

-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析6：https://cloud.tencent.com/developer/article/2085385图片代码解析主要是为了对bed数据进行分析，将atac的数据与..."))+ ggsave(paste0(i,"_TSS.pdf"),width = 4,height = 4) df.TSS <- data.frame(proj.i$cellNames,proj.i...("df_TSS_",i,".rds")) df.depth <- data.frame(proj.i$cellNames,proj.i$depth.cluster,proj.i$depth.cluster.uncertainty..."df_TSS_",i,".rds")) df.depth <- data.frame(proj.i$cellNames,proj.i$depth.cluster,proj.i$depth.cluster.uncertainty...，发现还是跟上面的教程一样的问题，代码很冗余，看着看着就不知道作者干嘛了，有可能中间很很多的测试数据的内容，但是不是文章正式的图表，其中主要的几个热图的R包还有配色包、以及做医学的几个富集包可以看一下。

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《高效R语言编程》笔记

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