作者：科研猫 | 西红柿 责编：科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...因此，为了绘制竞争风险模型的列线图，我们需要对原始数据集进行加权，以创建用于竞争风险模型分析的新数据集。mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。...然后，我们可以使用coxph()函数拟合加权数据集的竞争风险模型，再将其给regplot()函数以绘制列线图。对于特定的加权原理，读者可以参考Geskus等人发表的文章。此处不再详述。...实际上，这是一种灵活的方法，即首先对原始数据集进行加权处理，然后使用Cox回归模型基于加权数据集构建竞争风险模型，然后绘制列线图。本文并未介绍对竞争风险模型的进一步评估。
众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。...本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。...1.向量化处理和预设数据库结构 循环运算前，记得预先设置好数据结构和输出变量的长度和类型，千万别在循环过程中渐进性地增加数据长度。接下来，我们将探究向量化处理是如何提高处理数据的运算速度。 ?...本部分的测试将和case(2)部分进行比较，和预想的结果一致，该方法确实提升了运算效率。 ? 4.尽可能地使用 ifelse()语句 利用ifelse()语句可以使你的代码更加简便。...5.使用 which()语句 利用which()语句来筛选数据集，我们可以达到Rcpp三分之一的运算速率。 ?
* Sepal.Width)：这段代码使用了mutate函数，将test数据集中新增一个名为new的列，该列的值为Sepal.Length×Sepal.Width。...4、补充两个知识点：select()函数是用于从数据框（data.frame）或数据集（dataset）中选择特定的列。...filter()函数是用于从数据框（data.frame）或数据集（dataset）中筛选出符合特定条件的行。...iris数据集中选择了除了第5列（即最后一列）之外的所有列，然后将结果转换成矩阵（as.matrix），接着再选出前50行（head函数），最后使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图。...③、if条件语句的进阶 原理： ④、ifelse函数 原理如图所示：简单直接 下面这张图是运用到生信的数据清洗，很重要，大家用心去理会吧?
R-gui桌面也提供手动更改工作空间的选项，具体点击“文件” ? 练习5：帮助函数-"help（函数名/包名）"或"??函数名/包名" 提示：通过help（函数名/包名）或"??...练习7：读取本地csv、xlsx、txt数据 要求：学会read.csv、read.table等 提示：参考《R语言实战》-2.3-数据的输入 或《R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲》 03 —...练习11：数据（集）合并 要求：merge、cbind、rbind 提示：参考→《R语言 数据（集）合并与连接/匹配 | 专题2》 或《R语言实战》-4.9-数据（集）合并 ?...练习17：关于自定义函数-function 入门要求：了解自定义函数function 提示：参考《R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲》 或《R语言实战》...06 — 关于可视化 练习18：认识常见的图形函数hist和plot 入门要求：图形函数hist&plot、图形参数、其他自定义图形参数 提示：参考《R语言 图形初阶：hist、plot和图形布局layout
转载于36大数据，原文作者：Selva Prabhakaran 译者：fibears 众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。...本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。...1.向量化处理和预设数据库结构 循环运算前，记得预先设置好数据结构和输出变量的长度和类型，千万别在循环过程中渐进性地增加数据长度。接下来，我们将探究向量化处理是如何提高处理数据的运算速度。 ?...本部分的测试将和case(2)部分进行比较，和预想的结果一致，该方法确实提升了运算效率。 ? 4.尽可能地使用 ifelse()语句 利用ifelse()语句可以使你的代码更加简便。...5.使用 which()语句 利用which()语句来筛选数据集，我们可以达到Rcpp三分之一的运算速率。 ?
undefined表格文件需要赋值，读取参数不同导致读取结果不同，不能在后续代码中同等处理。Rdata可以保存多个变量，下次使用只需要一次load可以的到多个数据。...2.3 if条件语句控制代码运行elseif(F){}啥都不敢if(F){}elese{}#运行else后的{}中的代码2.4 ifelse函数只有3个参数ifelse(x,yes,no)x：逻辑或逻辑值向量...","no"))#我的错误代码，小洁老师曾经讲过的点，我又犯了是a< -1或a<(-1),而不是a<-1,<-是赋值符号，我这样写a<-1，相当于又将a赋值了，所以结果错误。...生信实战中R语言的几个重点函数【小洁老师语录】编程能力，就是解决问题的能力，也是变优秀的能力R语言基础入门课程-到此结束7. 数据挖掘生信技能树小洁老师7.1 为什么数据挖掘？...数据分析筛选。表达矩阵：一行是一个基因在所有样品里的表达，一列是一个样本里所有基因的表达。在表达矩阵中，寻找在不同组有表达差异的基因。
二、SVM的一些细节 支持向量机的实现涉及许多有趣的细节：如何最大化间隔，存在“噪声”的数据集怎么办，对于线性不可分的数据集怎么办等。...我这里不打算讨论具体的算法，因为这些东西完全可以参阅july大神的《支持向量机通俗导论》，我们这里只是介绍遇到问题时的想法，以便分析数据时合理调用R中的函数。...最理想的要求：最小化期望风险R（w） 不同的是我们如何选择f,R。...不难发现这时无论怎么画一条线都无法将数据分开了，那么这么办呢？我们一个自然的办法就是允许分类有一部分的错误，但是错误不能无限的大。我们使用一个松弛项来分类数据。最优化问题转变为： ?...R的函数包e1071提供了libSVM的接口，使用e1071的函数SVM（）可以得到libSVM相同的结果，write.svm（）更是可以把R训练得到的结果写为标准的libSVM格式供其他环境下的libSVM
1.使用 filter( ) 和 slice( ) 筛选行 函数 filter() 可以基于观测值筛选数据框的一个子集。第一个参数是数据框名，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。...例如，下面的命令选择数据集里面的第 2 行到第 5 行。...4.使用 mutate( ) 添加新变量 函数 mutate( ) 用于在数据框中创建新的变量。...使用 group_by( ) 拆分数据框 函数 group_by( ) 可以将数据框按照某一个或某几个分类变量拆分成多个数据框。...group_by( ) 不会改变数据框的外观，而会改变它与其他 dplyr 动词函数的作用方式 。
5.4 缺失值 处理异常值有2种方法： 1.将带有可疑值的行全部丢弃 diamonds2 % filter(between(y, 3, 20)) 我们不建议使用这种方式...此外，如果数据质量不高，若对每个变量都采取这种做法，那么你最后可能会发现数据已经所剩无几！ 2. 缺失值代替 最简单的做法就是使用mutate()函数创建一个新变量来代替原来的变量。...上面ifelse()函数含义为：如果y小于3或y大于20，则y=NA，反之，y还是为原来值。...在直方图中x需要是数值型的，stat_bin()按范围将观察结果分组到各个箱中。由于NA观测值的数值是未知的，它们不能被放置在特定的容器中，因此被丢弃。...条形图：在geom_bar()函数中NA被视为单独一类的数据，此函数要求x是一个离散的(分类的)变量，缺失的值类似于另一个类别。
缺乏数据的其他原因还包括编码错误、设备故障和调查研究中的应答者没有应答等。在统计软件包中，一些函数（如Logistic回归）可能会自动删除丢失的数据。...本推文介绍了在R中如何处理丢失的数据，并介绍了处理丢失数据的一些基本技巧。 在R中，“NA”表示为一个缺失的值。当将带有空单元格的Excel表导入R控制台时，这些空单元格将被NA替换。...R中的数值变量和字符变量使用相同的缺失值符号。R提供一些函数来处理缺失值。要确定向量是否包含缺少的值，可以使用is.na（）函数。“is.na（）”函数是用于确定元素是否为na类型的最常用方法。...在本推文中，笔者将主要向读者介绍VIM包的使用。以下的演示数据集是R语言的内置数据集"airquality"。...最右边的一列显示了特定缺失模式中缺失变量的数目。例如，如果第一行中没有缺失值，则显示为“0”。最后一行计算每个变量缺失值的数量。
我们载入MASS包中来自威斯康星乳腺癌患者的数据集。目的是确定活检结果是良性还是恶性。研究人员使用细针抽吸(FNA)技术收集样本并进行活检以确定诊断(恶性或良性)。...要做的第一件事是使用print（）函数，该函数显示非零回归系数的值，解释百分比偏差或相应的lambda值。...glmnet（）函数配置为在拟合模型时使用特定于lambda的值，而不是从lambda特定的两边插入值。...数据处理 这个数据集包含在R的ElemStatLearn包中。加载所需的包和数据集。也可以找我们的工作人员领取。...因为已经有一个变量指示观察值是否属于训练集，所以我们可以使用subset()函数将train变量中TRUE的观察对象分配给训练集，将train变量中FALSE的观察对象分配给测试集。
5.4 控制流 语句（statement）是一条单独的R语句或一组复合语句（包含在花括号{ } 中的一组R语 句，使用分号分隔）； 条件（cond）是一条最终被解析为真（TRUE）或假（FALSE...5.6整合与重组 （aggregate & reshape） 5.6.1转置 使用函数t()即可对一个矩阵或数据框进行转置。对于后者，行名将成为变量（列）名。...5.6.2整合数据 在R中使用一个或多个by变量和一个预先定义好的函数来折叠（collapse）数据是比较容易的。...1、 融合 数据集的融合是将它重构为这样一种格式：每个测量变量独占一行，行中带有要唯一确定这个测量所需的标识符变量。...例： Library（reshape） Md<-melt(mydata,id=(c(“id”,””time”)))) 2、 重铸 cast()函数读取已融合的数据，并使用你提供的公式和一个（可选的）用于整合数据的函数将其重塑
[图片] 通常，这些感知器的输入与权重相关。感知器计算输入的加权和并对其应用特定的函数。这个功能被称为激活或传递函数。传递函数使用数学函数将求和输出的结果转换为工作输出。...神经网络的最好的部分是神经元能适应从错误中学习并改善其结果。各种方法被纳入神经网络，使其具备适应性。...MXNet R软件包为R提供了灵活高效的GPU计算和最先进的深度学习。虽然我们使用R来演示MXNet，但它也得到Python，Julia，C ++和Scala等其他语言的支持。...我正在使用Kaggle的HR分析数据集进行演示。数据集是大约14,999行的小样本。学习如何使用MXNet构建前馈网络后，你可以使用其他数据集进行试用。...训练数据集将用于训练模型和测试数据集，以验证新训练模型的准确性。
用于验证的度量将是房屋的平均价格（即每年从测试样本中获得平均价格和预测值） 数据准备 我们对特征有了非常完整的描述： url：获取数据（字符）的url id:id（字符） Lng：和Lat坐标，使用BD09...事实上，它们只占了约30行，而整个数据集的数据量为300k+，因此损失不会太大。 下面我简单地删除了我以后不打算使用的特征。...ifelse(is.na(df$DOM),median(df$DOM,na.rm=T),df$DOM) 用于将数字转换为类别的自定义函数 对于某些特征，需要一个函数来处理多个标签，对于其他一些特征（客厅...其他一些有趣的相关性：communityAverage与建筑时间呈负相关，这意味着在人口密集区建房所需的时间更短 分类特征 地图 中国三级（省）地图 我看了看城郊，它位于北京附近，所以我过滤了那个特定省份的地图...，几乎是其他类型房屋的两倍 点击标题查阅往期内容 R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 01 02 03 04 建筑类型 makeEDA('buildingType' ) 平房是最昂贵的
= arrange(x2,Sepal.Length)x1 x2为中间变量，无其他用途管道符号：%>%传递，简洁明了 把前一步的运算结果传递给下一步的函数，作为这个函数的第一个参数x = iris %>%...}重点 ifelse函数ifelse(x,yes,no)x:逻辑值或者逻辑值向量yes:逻辑值为TRUE时的返回值no:逻辑值为FALSE时的返回值ifelse函数支持单个逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...，按列拼接成为一个矩阵 do.call完成批量操作4 表达矩阵画箱线图4.1 表达矩阵的概念基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示其中矩阵的行代表某个基因在不同样本（不同处理，或时间点等）中的表达水平列表示某个样本中各个基因的表达水平...4.2 如何把基因和count变为数据框的列名？...，其实是对左边的数据框取子集7 一些顶呱呱的函数7.1 match()7.2 一些处理文件的函数dir() # 列出工作目录下的文件dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件
数据集 根据之前的博客文章，当你有很多专栏时，为了方便人们复制粘贴代码和实验，我使用的是ggplot2内置数据集 library(tidyverse) glimpse(msleep) ## Observations...这些函数本质上需要总结一个列（如上所示），如果你想在列之间使用sum（）或mean（），你可能会遇到错误或荒谬的答案。...在这种情况下，您可以包装任何列的选择（使用select（）函数内可能的所有选项）并将其包装在vars（）中。 其次，它需要以函数形式的变异指令。 如果需要，请使用代字号或funs（）之前（见上文）。...如果要添加另一个数据框的信息，可以使用dplyr中的连接函数。...示例代码将把不同保护状态的描述添加到主msleep表中。 主要数据包含一个额外的“domisticated”标签，我想保留。 这是在表的最后一行用ifelse（）完成的。
写在前面 从这期开始，大猫课堂将会推出一个新的系列：R练习50题，目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作，例如寻找每组最大的N个观测等。...虽然具有明显的金融背景，但是它和其他学科所遇到的数据集是相通的：在我们的数据集中，每个股票代码symbol和日期date的组合都决定了唯一的一个观测，相当于数据集的key，这种由“横截面”与“时间序列”...其中，updown是我们新建的字符变量，用来表示分组，它只取两个值：UP, DOWN。这其中的难点是建立updown这个变量。我们使用了ifelse这个函数。...代码第二行生成了一个新变量num。由于在keyby语句中我们已经按照日期与涨跌进行了分组，所以这一步我们只需要统计每个组有多少个股票就可以了。我们在这里使用了uniqueN这个函数。...整个代码的执行顺序是：先选择行（逗号空白行），再分组（keyby语句），最后进行组间统计（num语句）。 我们的答案中，行、列以及分组三条语句各占一行，实际上这仅仅是为了让代码更直观。
此外，对于特定的行业或研究领域，可能会有其他更适合的工具和平台。...查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据：按Ctrl+F打开查找窗口，输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“升序”或“降序”按钮。...应用样式：使用“开始”选项卡中的“样式”快速应用预设的单元格样式。 11. 数据导入与导出 导入外部数据：使用“数据”选项卡中的“从文本/CSV”或“从其他源”导入数据。...导出数据：可以将表格导出为CSV、Excel文件或其他格式。 12. 条件格式 高亮显示特定数据：在“开始”选项卡中使用“条件格式”根据条件自动设置单元格格式。 13....高级筛选 自定义筛选条件：设置复杂的筛选条件，如“大于”、“小于”、“包含”等。 错误检查 追踪错误：找出公式中的错误来源。 错误检查：使用Excel的错误检查功能识别和修复常见错误。
用于验证的度量将是房屋的平均价格（即每年从测试样本中获得平均价格和预测值） 数据准备 我们对特征有了非常完整的描述： url：获取数据（字符）的url id:id（字符） Lng：和Lat坐标，使用BD09...事实上，它们只占了约30行，而整个数据集的数据量为300k+，因此损失不会太大。 下面我简单地删除了我以后不打算使用的特征。...对于某些特征，需要一个函数来处理多个标签，对于其他一些特征（客厅、客厅和浴室），转换非常简单。...其他一些有趣的相关性：communityAverage与建筑时间呈负相关，这意味着在人口密集区建房所需的时间更短 分类特征 地图 中国三级（省）地图 我看了看城郊，它位于北京附近，所以我过滤了那个特定省份的地图...，几乎是其他类型房屋的两倍 ---- 点击标题查阅往期内容 R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 01 02 03 04 建筑类型 makeEDA('buildingType' ) 平房是最昂贵的
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