❝在近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...但你也可以联合 across() 和任意其他的 「dplyr」 动词函数，我们后面会提及。..._if, _at, _all 「dplyr」 以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...这是由 base R 提供的，但它并没有很好的文档，我们花了一段时间才发现它是有用的，而不仅仅是理论上的好奇。 我们可以使用数据框让汇总函数返回多列。
「原文来自：dplyr 文档」 上一篇：「R」dplyr 列式计算 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。...按行汇总统计 dplyr::summarise() 让一列多行的统计汇总变得非常简单，当它与 rowwise() 结合时，它也可以简便地操作汇总一行多列。...分组数据框（每个组恰好有一行）和行数据框（每个组总是有一行）之间有一个重要的区别。...do() 我们对 do()的必要性已经质疑了很长一段时间，因为它与其他 dplyr 动词并不太相似。它有两种主要的运作模式: 没有参数名：你可以调用函数来输入和输出数据框。引用“当前”组。...summarise() 所取代，后者现在可以创建多列和多行。
数据集 library(tidyverse) #built-in R dataset glimpse(msleep) ## Observations: 83 ## Variables: 11 ##...选取列：基础部分 如果目的是选择其中几列，只需在select语句中添加列的名称即可。...如果你想添加很多列，可以通过使用：提高工作效率，取消选择甚至取消选择列并重新添加它来进行选择。...另一种方法是通过在列名称前添加减号来取消选择列。 还可以通过此操作取消选择某些列。...甚至可以取消所有列，然后重新添加其中某列。下面的示例代码取消选择从name到awake的所有列，但重新添加列'conservation'，即使它是取消选择的列的一部分。
使用arrange()排列行 arrange()函数工作原理和filter()相似，但它不是选择行，而是改变行的顺序。它使用一个数据框和一系列有序的列变量（或者更复杂的表达式）作为输入。...如果你提供了超过一个列名，其他列对应着进行排序。...(df, desc(x)) ## # A tibble: 3 x 1 ## x ## ## 1 5.00 ## 2 2.00 ## 3 NA 使用select()选择列...一般我们分析的原始数据集有非常多的变量（列），第一个我们要解决的问题就是缩小范围找到我们需要的数据（变量）。...# 根据名字选择列 select(flights, year, month, day) ## # A tibble: 336,776 x 3 ## year month day ##
如果你有日期列，你可以加载lubridate包，并使用is.POSIXt或is.Date。...按逻辑表达式选择列 实际上，select_if允许您根据任何逻辑函数进行选择，而不仅仅基于数据类型。 例如，可以选择平均值大于500的所有列。...为避免错误，您还必须仅选择数字列，您可以提前执行此操作以获得更简单的语法，也可以在同一行中执行。...14.0 ## 10 3.00 21.0 14.8 ## # ... with 73 more rows select_if的另一个有用功能是n_distinct（），它计算可以在列中找到的不同值的数量...如果要保留所有列，因此不能使用select（）语句，可以通过添加rename（）语句来重命名。
好不容易算好的每个样本中检测到的微生物的百分比含量 发现前面两行一个是没有分类的类型，另外一个是无法比对到微生物物种上的。这两行需要删掉，这样每个样本中微生物的占比就需要重新计算了。...file="sample_bacteria_percentage.txt",sep="\t",header=T,row.names=1) #删除前两行 b=a[-(1:2),] #利用apply函数对列做处理...，除以每列之和 result <- apply(b,2,function(x)x/(sum(x))*100) #检查每列之和是不是100% colSums(result) #数据导出 write.table...(result,file="remove_recal_percent1.txt",sep="\t",quote=F) 二、使用前面讲到过的☞R中的sweep函数 #读入数据 a=read.table....txt",result,quote=F,sep="\t") 删除前两列之后，我们在来看一下每个样本中微生物的占比
我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...extract 除了seperate 外，函数 extract() 可以按照某种正则表达式表示的模式从指定列拆分出对应于正则表达式中捕获组的一列或多列内容。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。
第 1 列是分组列，之后是N个数据列。...1003A101-10-2004A102201-1045A991993006B1000110013007B10041200-9008C2000-210022009C1900-2090-2180现在要按第 1 列分组...，每组横向的2N个列，依次是组内每个数据列的最大值和最小值。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。 ...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....margin.table(mytable, 2) # 对每一列的数据求和 ? prop.table(mytable) # 计算每格数据占总数的比例 ?...prop.table(mytable, 2) # 以列为单位，计算其中每个变量的占比，每列求和为1 ?...但是由于这些功能我们也可以通过R的基本函数来实现，所以这里就不对CrossTable()这个函数进行过多讲解，感兴趣的朋友可以使用方法?CrossTable()自行了解和学习。
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...Transmutate（）：计算新列但删除现有变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...函数mutate_all（）/ transmutate_all（），mutate_at（）/ transmutate_at（）和mutate_if（）/ transmutate_if（）可用于一次修改多个列
熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。 2 第二章：基于基因组数据的 R 介绍 计算基因组学的目的是从更高维度的基因组学数据中提供生物学解释和见解。...总体而言，它和任何其他类型的数据分析都类似，但是做计算基因组学需要该领域特定的知识和工具。 随着高通量实验技术的兴起，数据分析能力也成为研究者们追求的一项技能。...高维基因组数据集通常适合用核心 R 包和函数进行分析，最重要的是 bioconductor 和 CRAN 有一系列专门的工具来进行基因组学特异性分析。以下是可以使用 R 完成的计算基因组学任务列表。...2.1.6.1 数据清理和处理 大多数数据清理任务，例如删除不完整的列和值、重组和转换数据都可以使用 R 实现。...CpG 岛，以及基于位置重叠的过滤 与外显子重叠的 reads 数和计算每个基因的 reads 数 2.1.6.4 可视化 可视化是包括计算基因组学在内的所有数据分析技术的重要组成部分。
我们在多条件求和时，由于条件不定，想组和条件为dic 的key,我想达到的目的是，任意输入标题，查找到标题所在列，再循环数据，把所在的列组合为dic 的 key ,再进行求和或计数, 今天自定义一个函数
gt_sparkline 条形图 百分比条形图 百分比堆积条形图 win/loss plot 安装 目前只能通过github安装。...) image-20220514203205470 gt_merge_stack merge第1列和第2列，把第1列内容放在第2列的内容上面。...先计算好比例再通过gt_plt_bar_pct()函数画图： mtcars %>% head() %>% dplyr::select(cyl, mpg) %>% dplyr::mutate...首先要自己把比例算好，这个百分比需要由多列组成。...然后使用gt_plt_bar_stack()函数画出百分比堆积条形图。
在R语言中，实现方差分析主要涉及到以下步骤：数据导入数据清洗ANOVA计算结果解析ANOVA评估首先，你需要一个数据集，其中包含至少一个分类变量（通常是因子类型）和一个或多个数值型变量。...(变量中的水平数减1)和残差的自由度(观察总数减1和自变量中的水平数减1)； Sum Sq列显示平方和(即组均值与总体均值之间的总变化)。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。...另一种方法：t-test仅仅适合2组比较，因此需要筛选data_ttest % dplyr::filter(D %in% c("B", "C")) #%>% #dplyr
前言:之前参加过几个生信培训班也听了一些视频，好几个老师们都是说R语言里面warning不用管，error才重要，我一直牢记于心。Warning从来不看。下面开始正文。...和单物种的不一样的是，因为是人鼠混样测序比对的是人鼠基因组，基因前面分别有个前缀hg38和mm10，前后几个名称分别看一下，可以看到基因名字和物种代号之间使用的是下划线连接起来的。 ?...3 计算线粒体基因百分比 为了方便理解，我先把文件读取出来查看下线粒体基因有没有表达，可以看到如图下面的数字。 write.table(pbmc, file= pbmc.txt) ?...嗯，那么来计算一下。...但是我总不能每次为了计算都把它去掉吧，还要靠前缀来区分人鼠呢。不过先用着吧，我把小鼠前缀，也去掉，先计算了一遍。 4.2 请教大牛 后面反复思考也想不到办法，想着找大牛发个邮件咨询吧。
mtcars %>% dplyr::filter(mpg>20) mtcars %>% dplyr::filter(mpg>20) %>% dplyr::arrange(cyl) 四、筛选过滤列 select...另外，当想要把几个需要的列移到前面，可以配合使用 everythins()函数，将剩余的列添加到后面。...(starts_with('Pop')) %>% View() 五、抽样 抽样的函数使用起来比较容易，可以按照个数抽样，也可以按照百分比进行抽样。...mtcars %>% dplyr::sample_n(10) mtcars %>% dplyr::sample_frac(0.2) 六、创建新变量 有时需要对已有变量进行重新计算，例如计算几列的和.../People) 七、统计 使用 summarise()可以对每一列单独进行计算，例如求和，求平均值等，这些都可以使用apply 系列函数来完成，summarise()一般都配合 group_by
R语言︱数据集分组 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。...总结：aggregate函数勉强可用，但在性能和方便性上存在不足，代码的写法、计算结果、业务逻辑这三者不一致。...1 2 [6,] 1 2 [7,] 1 2 [8,] 1 2 [9,] 1 2 [10,] 1 2 ##后续处理 ##计算组的长度和组内均值...5.计算结果需要大幅加工，很不方便。可以看到，计算结果中的第一列实际上是“SELLERID.CLIENT”，我们需要把它拆分成两列并调换顺序才行。...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?
1）安装、加载dplyr包、准备数据 install.packages("dplyr") #加载dplyr包 使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl对象。...Width) #计算一个或多个新列并删除原列 6）数据汇总 summarize()函数实现数据集聚合操作，将多个值汇总成一个值 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length...Q：按品种分组，分别计算花萼宽度的均方差 summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width)) 8）连接操作符 dplyr包里还新引进了一个操作符,%...(Petal.Width)) #iris数据集，按Species分组，汇总Petal.Width的sd值， 9）抽样 sample_n()随机抽取指定数目的样本，sample_frac()随机抽取指定百分比的样本...11）数据合并 dplyr包中也添加了类似cbind()函数和rbind()函数功能的函数，它们是bind_cols()函数和bind_rows()函数。
它轻巧，易于使用，并允许计算许多不同类型的相关性，例如偏相关性，贝叶斯相关性，多级相关性，或Sheperd的Pi相关性（鲁棒相关性的类型），距离相关（一种非线性相关性）等等，还允许它们之间进行组合（例如...但是，从某种意义上说，肯德尔的tau的解释比斯皮尔曼的rho的解释不那么直接，因为它可以量化所有可能的成对事件中一致和不一致对的百分比之间的差异。...Percentage bend correlation折弯百分比相关性：Wilcox（1994）引入的折弯相关性是基于特定百分比的边际观测值的权重偏低（偏离默认值20％）而得出的。...， Parameter2为列2，从上面表格我们可以出看出一些必要的相关信息，包括相关系数r，P值、相关检验的方法Method和观察值数量。...但是分组后，发现组内是正相关
富集倍数（Fold Enrichment）如何计算 我们知道GO又可以进一步划分成BP，MF和CC BP:biological process,生物学过程。...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。...今天小编就跟大家分享一个专业处理数据框的函数dplyr。然后基于这个R包，我们用6种不同的方法来实现。...top_n这个函数来输出每个组的前五行，wt是排序的依据，根据校正之后的p值来排序，n=-5是按从小到大排序。...）如何计算
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