迭代方式主要有两种： 命令式编程 - for和while 函数式编程 - purrr 准备工作 purrr是tidyverse的核心r包之一，提供了一些更加强大的编程工具。...，我们可以先将for循环包装在函数中，然后再调用函数，而不是使用for循环，因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...下面是进行上一节一样的操作： library(purrr) map_dbl(df, mean) #> a b c d #> 0.45635...$cyl) %>% map(function(df) lm(mpg ~ wt, data = df)) 因为在R中创建匿名函数的语法比较复杂，所以purrr提供了一种更方便的快捷方式——单侧公式
「原文来自：dplyr 文档」 上一篇：「R」dplyr 列式计算 通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。...你可以在 rowwise() 中提供“标识符”变量，这些变量将在你调用 summarise() 的时候保留，因此它的行为类似于将变量传入 group_by()： df <- tibble(name =...如果你是一个 R 文档迷，你可能知道有一个 base R 函数就是用来处理这种情况的： df %>% mutate(l = lengths(x)) #> # A tibble: 3 x 2 #> x...在更复杂的问题中，你可能还希望改变被调用的函数。...作为替代方案，我们建议使用 purrr 的 map() 函数执行逐行操作。但是，这很有挑战性，因为您需要根据变化的参数数量和结果类型来选择映射函数，这需要相当多的 purrr 函数知识。
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
感觉purrr 包的函数非常像py 中的匿名函数相关的函数。 而功能上，其起到的作用更像是简化和丰富了apply 家族函数的调用。...提取列表元素的简写 map 除了调用无名函数时可以简写，在提取列表元素时也有简写的方法。 较为复杂的数据， 有时表现为列表的列表， 每个列表元素都是列表或者向量。...JSON、YAML等格式转换为R对象就经常具有这种嵌套结构。一般这种类型的数据，导入的R 后就表现为嵌套列表的格式，也就是列表中的每个元素也都是列表。...，可以省去循环的麻烦，而且基本R 也没有提供类似walk的功能。...将数据分散存储在不同计算节点中， 将需要的操作先映射到每台计算节点， 进行信息提取压缩， 最后用reduce的思想将不同节点的信息整合在一起。 6.
tidyverse就是他将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2，dplyr，tidyr，readr，purrr，tibble，stringr, forcats。...(处理因子问题) tidyverse的安装也很简单，在R中输入以下命令： #安装包 install.packages("tidyverse") #使用前，记得载入包 library(tidyverse...数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats，它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。...1 readr包：快速读写 1-1 readr包提供了几个新函数，能够更快的读取文件 readr包中的主要的函数有： read_csv，read_tsv，read_table，read_delim， write_csv...包：函数式编程 用R写循环从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...$cyl) %>% map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>% map(summary) %>% map_dfr("r.squared") ## # A tibble...：purrr包: https://zhuanlan.zhihu.com/p/168772624 [9] R语言| 向量化操作purrr包: https://www.huaweicloud.com/articles
涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书 《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》 《R 实战》 其他推荐见...逻辑值 mean, sum 位置 dplyr:: first last nth 排序 quantile min max 分布 IQR mad sd var count summarize 简单汇总 分组汇总...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、文档和《R 语言编程指南》 后几期主题 本期未讲述的内容？？？...正则表达式与字符串处理：base 与 stringr 列表处理与迭代计算：purrr 统计建模：stats 与 broom 绘图：graphics 与 ggplot2 函数编程：apply家族和purrr
summary_var) { data %>% group_by(group_var) %>% summarise(mean = mean(summary_var)) } # 这个函数的目的是求分组后的均值...世界上没有无缘无故的爱，也没有无缘无故的恨 为什么？...disp，分组变量是cyl和am，使用三个点这里传递了任意个参数 另外一种需要引用的写法，这种写法的需求是对参数进行修改名称的时候 grouped_mean2 <- function(.data, .summary_var...）的情况 使用enquo进行引用 使用as_label转换分组变量为字符串 使用paste0粘贴前缀 使用！！...的map函数 # map函数的具体使用后续再考虑 # 简单说就是对第一个参数（数据集、或者list）分别使用第二参数（函数） # 在r语言中...其实相当于list #
” 本期“大猫的R语言公众号”由“村长”供稿。村长，数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者，浙大金融学博士在读，在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。...问 题：从一段json清晰代码说起 笔者某一日在R语言中文社区某一群里面发现了水友提出的一个问题，处理一个比较奇葩的数据清洗问题，先来看数据结构： ?...这是一个类json格式嵌套的数据，其中存在两个变量，第一个变量是cusnum作为序号，第二个是一个类json的嵌套变量，里面以类jsno格式嵌套了很多变量。 需要将这个数据集转换成如下格式： ?...实际上，for循环“只会在不恰当使用时”降低性能。 然而大佬毕竟是大佬，用科学的态度做了实验并给出了结论： ?...其实这一期这么扯淡的讲这么多事情，只是为了说明一点，data.table真的有很好的性能，尤其在处理海量数据方面（在分组特别多的时候，相比dplyr和pandas有2x~10x的提升，来自官方文档）。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats...从文件中读取数据 purrr：(提供好用的编程函数 tibble：data.frame升级款 stringr：处理字符，查找、替换等 forcats：处理因子问题 ?...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...tibble包，也是由Hadley开发的R包。.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读
image.png 今天试着重复的图片对应着的是论文中的Figure1d ?...source data fig1 这个树文件是excel存储，我们需要将其复制到文本文件中 分组文件对应的是source data fig1中的第五个excel表格 读取树文件 library(ggtree...) library(treeio) tree<-read.newick("NG/tree-fig-d.txt") 读取分组文件 group_info<-read.csv("NG/label_group.txt...",header=T,sep="\t") 表示分组的文件需要有一列的名称是label colnames(group_info)<-c("label","Origin","Species") 将分组信息和树文件合并...image.png 这里遇到一个问题是自定义颜色之后有的枝就没有了 这里暂时没有想明白如何给NA映射颜色，我这里采用的办法是把NA替换成其他字符，比如我这里替换成WW tree1@data$Species
❞ 在开发 UCSCXenaShiny 的基础上，我将其中支持的 UCSCXena TCGA/CCLE 单基因数据下载函数进行了整理，构建了一个单一的入口。...❞ 下载安装包 在国内我们统一推荐下载 Gitee 上的包： remotes::install_git("https://gitee.com/XenaShiny/UCSCXenaShiny") 如果你已经安装...CRAN 上的 UCSCXenaShiny，也需要进行上面的操作，否则无法使用最新的函数。...The UCSCXenaTools R package: a toolkit for accessing genomics data #> from UCSC Xena platform, from...= names(gene_mut), mut = as.numeric(gene_mut) ) tp53 <- purrr::reduce(list(expr, cnv, mut), dplyr
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 近期写R代码，经常用dplyr::case_when结合stringr::str_detect进行条件判断。...： library(purrr) library(stringr) 使用示例： 初始表tibble(fruit=stringr::fruit) 想实现字母a开头为’starts with...用改良后的allCaseWhen会简单很多，两步解决： 1....'(an)|(ch)','contains an or ch' ) 或者写在Excel里， 然后复制单元格，用conditions <- clipr::read_clip_tbl()读进R...函数的核心依然是case_when，条件为真即停止，所以效率上没有损失。 如果想改条件，在conditions里放肆增删改，改完再跑一遍allCaseWhen即可。
本次主要介绍了一些基本的正则表达式用法以及公式的创建和使用，然后介绍使用 tidyverse 组合拳进行批量建模和可视化。...视频还是老样子后续推送，大家可以关注 B 站或 Github 上的更新（PS：今天对前几期更新了不少学习资料）。...查看本期代码[2] 资料： 小抄-因子[3] 小抄-purrr[4] 小抄-正则[5] 小抄-stringr[6] 内容： 字符处理基础 因子 手动 常见需求 基础字符串处理函数 映射 stringr...字符串转公式 实战：结合 tidyverse 对 mtcars 进行批量建模和生成 ggplot2 图形 编程将变量名组合转为公式 目标数据结构与生成 分组处理 purrr 批量建模与可视化 图形拼接...[3] 小抄-因子: factors.pdf [4] 小抄-purrr: purrr.pdf [5] 小抄-正则: regex.pdf [6] 小抄-stringr: strings.pdf
tune：调整超参数 yardstick：评价模型 broom：可以把各种模型的结果以整洁tibble格式返回，支持R语言所有内置模型！...还有大部分第三方R包的模型！ infer：统计推断 workflows：联合数据预处理和算法 除此之外，还包括ggplot2/purrr/dplyr/tibble等R包。...但是一个很大的问题是速度，因为底层也是基于tibble，所以速度没那么快，尤其是在调参的时候，非常慢，运算量一大就得好久时间才能出结果！...下面就来演示~ 在训练集中训练模型，因为这个算法不复杂，我们也没进行特别复杂的操作，所以还是很快的，在我电脑上大概2秒钟。。。...还有一个就是速度，基于tibble，并且各种fit_xxx()函数也是基于purrr包，这就导致它速度一般。但是目前我还没接触到需要好几个小时的数据，一般也就顶多半小时！
一般为了对样品进行分组注释我们还需要在GEO网站下载样品Metadata信息表SraRunTable.txt，接下来就需要在R中对输出结果进行操作，转化为我们想要的基因表达counts矩阵。...) # ggplot2 stringer dplyr tidyr readr purrr tibble forcats library(data.table) #多核读取文件 setwd("C:/Users...geneid), "efflen"] ### 计算 TPM 公式 #TPM (Transcripts Per Kilobase Million) 每千个碱基的转录每百万映射读取的...在转换时经常会出现多个Ensembl_id对应一个gene symbol的情形，此时就出现了重复的gene symbol。此时就需要我们在进行基因ID转换前去除重复的gene symbol。...在这里展示筛选出至少在重复样本数量内的表达量counts大于1的行（基因），可以看到超过一半以上的基因都被筛掉了。
免疫浸润结果可视化 在之前的推文中我们介绍了2行代码实现9种免疫浸润方法，今天给大家介绍下常见的免疫浸润结果的可视化。 就以大家最常见的cibersort为例进行介绍。...首先大家要对每种免疫浸润方法的结果有一个大体的认知，比如cibersort的结果是各种免疫细胞在样本中的比例，所以一个样本中所有的免疫细胞比例加起来总和是1！ 但是ssGSEA就不是这样了。...比如我这里就根据tumor/normal把样本分组，然后再组间进行非参数检验，并添加P值。 这些都是R语言基础操作，本号的可视化合集中介绍了太多这些基本绘图知识了。...P值，这个需求你可以写循环实现，或者apply系列，purrr系列等，但是我试过，都太慢了，尤其是数据量很大的时候。...P值，所以我知道大家想自己画的更加花里胡哨一点，在很久之前我就介绍过了这个方法了：R语言ggplot2画相关性热图 画图前先准备下数据，把P值数据和相关系数数据整合到一起，所以借助linkET包也是有缺点的
❝今天会员交流群内有朋友询问图片预览遇到问题该如何解决，本节就来详细介绍一下R中图形预览及导出会遇到的问题，个人观点仅供参考。...❞ 软件版本信息 R version 4.3.3 (2024-02-29) -- "Angel Food Cake" Copyright (C) 2024 The R Foundation for Statistical...3.2.1 ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1 ✔ purrr 1.0.2 ── Conflicts ───────────────...❝Cairo是R中的一个包，用于创建向量图形（如PDF、SVG）和位图图形（如PNG、BMP、GIF、JPEG）。它基于Cairo图形库，该库是一个跨平台的图形API，支持多种输出设备。...（全局选项...） 3.在弹出的Options窗口中，从左侧菜单选择General 在General设置中，找到Graphics这里列出了上述的一些设置项，选择Cairo点击Apply->OK ❞ 完成上述设置后
img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...公式函数用法 核心是什么 公式函数的优点在于提供了一种构造匿名函数的简洁方式。而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。...，它并不是必需的技能，直接构造函数在大部分情况下可读性更好，读者千万不要本末倒置。
结果图 图形解读 ❝与常规热图一样，只是对水平线垂直线做了一点延长，此线非刻度线无法通过在theme内进行调整实现，此功能通过自定义函数实现，对于此类图代码具有通用性。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(MetBrewer) library(grid) R包版本 sessionInfo() other attached packages...: [1] MetBrewer_0.2.0 lubridate_1.9.3 forcats_1.0.0 stringr_1.5.1 dplyr_1.1.4 purrr_1.0.2...readr_2.1.5 tidyr_1.3.1 tibble_3.2.1 [10] ggplot2_3.5.1 tidyverse_2.0.0
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