apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
使用关键字function,并在其后跟随函数参数列表和函数主体。其基本形式如下: function(param1, ...., paramN) expr
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法.
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据,也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话,需要将数据类型转换成矩阵类型。
题目 人类基因组外显子区域长度 学员:x2yline 具体题目详情请参考生信技能树论坛 题目数据来源为:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/CCDS/current_huma
记得刚开始学编程的时候,总有同学问我怎么学写循环,在一些人心中,入门和初级的R语言使用者的界限似乎就是能否熟练写循环或者函数,所以今天这个教程就是写的专门针对如何开始写循环。
我简单看了看页面(https://bis.zju.edu.cn/binfo/textbook/)上面的对应的各个章节的ppt路径,很清晰:
在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中,我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础,今天我介绍一下R语言中基础的程序结构,来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外,如果你有大批量数据处理、可视化任务,需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些?
终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些:
在R中更易于处理的数据形式是data.frame,list并不是太好处理,常用操作就是对它进行循环迭代。
Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势,然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包:隐式并行:OpenBLAS,Intel MKL,NVIDIA cuBLAS等;显性并行:parallel(主打lapply应用)、foreach(主打for循环)、SupR、还有利用GPU的办法(gpuR)。所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序;隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然,在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。今天就给大家介绍下这个基础并行包的具体应用。
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
这是《高效R语言编程》的学习笔记,前面的笔记在这里:https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员,我也是:),精通专业知识,理解R语言的标准数据结构,但是缺乏正规编程训练,你是这样的吗?
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
因为我学习的需要,要做模拟,需要用到前人写好的函数,然后又需要大量的循环(模拟一百次,每次生成500条曲线,450条训练,50条做预测)。每次做个运算要半个小时左右,实在是受不了了之后,找了很多的博客和也下载了cran的帮助文档来看。最后终于一遍遍的试出来了。
在单细胞分析中,我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数,循环读取多个数据集
例如,下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数,将其转换为大写:
其中,手动for循环我最常用,apply系列半吊子,purrr函数一窍不通,所以要学习一下。
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接,其实是对左边的数据框取子集
step1 对matrix进行转置:使gene名变为列名,将样本名转化为data.frame中的第一列
难道是我的操作出了问题?难道是我用的R 包版本不对,函数不同?难道是随机数的问题?
A. 事实上,我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果,因此分组数据在我们平常的工作中更加常见,也更加科学严谨,那么我们就来了解下分组数据的描述。
使用方法非常简单, 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量,然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字,比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。
笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句。
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了。而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
在23年3月份的时候(下意识想说今年了hhh,恍然发现已经24年),菜鸟团作者就整理过不同格式的单细胞数据读取的方法,是基于V4版本的。
这部分内容摘自百度百科。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件(其中包含M个指定种类的物件)中抽出n个物件,成功抽出该指定种类的物件的次数(不放回)。超几何分布中的参数是N,n,M,上述超几何分布记作X~H(N,n,M)
⚠️注意:str_spilt的第二个参数,写你想分割的符号,上面代码“hello world”的分割是空格,因此输入“ ”,同样也可以是其他符号。
1.字符串图片1.str_length图片x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."x### 1.检测字符串长度str_length(x)length(x) #返回字符串的个数2.str_splitsplit返回列表,但是列表不能进行计算,对列表进行取子集### 2.字符串拆分str_split(x," ")x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")st
一个小任务,证明在某个文献看到的这句话:The median length of human transcripts is 2186 nt, with the longest transcripts having sizes of up to 101,206 nt. (These numbers are based on UCSC hg19 annotation.) 我希望大家可以基于gencode的v32也测试看看,如果不行,再去找hg19的。意思是希望大家明白,可观规律是很难因为数据库版本更新而改变
专题一:玩转字符串1.检测字符串长度x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."xstr_length(x)#检测字符串内的字符数,空格也算length(x)#向量里面元素的个数2.字符串拆分str_split(x," ")#以空格为分隔符号将字符串拆分开x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")str_split(y," ")str_split(y,"
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
在进行单细胞转录组测序分析中,我们发现比如样本较多或者需要大量出图的时候,我一开始就是大量手动一个一个的出图,但回头想想,这样的操作模式不都是一样的嘛,直接用for循环不就搞定啦!
#lapply函数 #可以循环处理列表中的每一个元素 #lapply(参数):lapply(列表,函数/函数名,其他参数) #总是返回一个列表 #sapply:简化结果 #结果列表元素长度均为1,返
引子: 我们常常会遇到这样的问题,数据量很大,并不需要依顺序来依次处理。合理分块处理,并最终整合起来是一个不错的选择。这也就是所谓的Split-Apply-Combine Strategy策略。这在速度上会有比做一个loop有优势,因为它可以并行处理数据。 什么时候我们需要使用到化整为零的策略呢?有以下三种情况: 数据需要分组处理 数据需要按照每行或者每列来处理 数据需要分级处理,和分组很类似,但是分级时需要考虑分级之间的关系。 化整为零策略有点类似于由Google推广的map-reduce策略。当然ma
混合线性模型,又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
RCurl工具包的作者是由Duncan Temple Lang现任加州大学 U.C. Davis分校副教授。他曾致力于借助统计整合进行信息技术的探索。使用者通过RCurl可以轻易访问网页,进行相关数据的抓取以及下载,为数据分析提供原始素材。近年RCurl在数据分析业界中使用也越来越流行。
原博客简介:Predictive Hacks是与数据科学相关的在线资源中心。该博客是由一群数据科学家运营,专注于讲解在各种领域如何运用大数据技术(从机器学习和人工智能到业务领域)。
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据,以便用于建立预测模型。
单细胞专题 | 1.单细胞测序(10×genomics技术)的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵
其实简单的R 拼图,我喜欢patchwork 的加减乘除。但这种4x4 布局的图片,对象又多,一个个创建不现实;代码写起来,也非常不优雅。
我们将在已有的数十篇从主观角度对比Python和R的文章中加入自己的观点,但是这篇文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集,展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点,而不是猜想。在Dataquest,我们教授两种语言,并认为两者在数据科学工具箱中都占据各自的地位。 我们将会分析一个NBA数据集,包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现,可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码,同时做出一些解释和讨论。事不宜
距离上次R语言系列更新已经过去快一周了,先跟大家说声不好意思,实话实说更新速度的确慢了一点
本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集,展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点,而不是猜想。 我们将会分析一个NBA数据集,包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现,可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码,同时做出一些解释和讨论。 读取CSV文件 ---- R nba <- read.csv("nba_2013.csv") Python import pandas nba = pandas.read
在我之前转载的文章《apply,lapply,sapply用法探索》中已经对R中apply家族函数进行了比较详细地说明,这篇文章基于我在data campus中对lapply、sapply、vapply几个函数的学习,以更为简单的实例来了解这几个以列表对输入的迭代函数。
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