除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
Tidyverse中包含一个purrr程序包,之前在看数据处理分析时候,一直看到别人的code中,涵盖purrr,map函数,但是一直不知道这个是干什么的,现在发现purrr真的是极大的加速了数据处理流程,减少了code的编写。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
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.
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
Hadley (羞涩脸):“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧!” ╮(╯▽╰)╭
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合,里面包括了readr,tidyr, dplyr,purrr,tibble,stringr, forcats,ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
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。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
❝最近看到一篇论文通过系统发育树添加饼图来展示数据,本节来简单介绍一下如何绘制一个类似的图。下面小编通过一个小案例来进行展示,图形过程仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢,代码可直接复制粘贴运行。 ❞
部分人可能会因为镜像的问题失败,解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
我之前预告过的 R 语言新书,起名为《R语言编程—基于tidyverse》,本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门,老手 R 知识汰旧换新。
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。
其实map 除了对向量有用,也可以作用于数据框或矩阵类型,相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看,有点像按列的apply:
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API,提取和整理你需要的免费Web数据呢?本文一步步为你详尽展示操作流程。
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
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。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
01 表格之间的处理 上一篇文章推出【R语言】基础知识 | 为了偷懒,我不择手段!,想了想,人还是踏实一点比较好,别老想着走捷径,不然有一天会摔的很惨,咱还?️ 把基础打扎实~ data1文件夹中
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
10个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树; 10个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.4[1]
R包的依赖处理非常奇怪,随着安装R包的数量变多,有较大概率会遇到R包依赖崩溃的情况。
可以看到如往常一样,中文字符也是以方块的形式展示,但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了,如下图所示。
刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要,那时完全是零基础,学习过程是边抄别人的代码,边理解这些代码的含义,遇到了比较多的坑,包括软件安装,环境配置,R包安装,代码换了参数就报错等。这种纯实战虽然可以快速“上手”,但是没有基础很难提升,而且很难写出自己的代码。
本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记,详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来,我做修改。
许多Functional Class Scoring (FCS)方法,如GSEA, GSVA,PLAGE, addModuleScore, SCSE, Vision, VAM, gficf, pagoda2和Sargent,都会受数据集组成的影响,数据集组成的轻微变化将改变细胞的基因集富集分数。
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。这样即使用户无需加载 Shiny,也能够简单自在的下载 癌症单基因数据了。
六,条件渲染 v-if 添加一个条件块 Yes 也可以用v-else 添加else 块 <template> 中 v-if条件组 因为v-if 是一个指令,需要将它添加到一个元素上,但是如果我们想切换多个元素呢可以把一个<template> 元素当做包装元素,并在上面使用v-if,最终的渲染结果不会包括它。 <template> Title Paragraph 1
Paragraph 1
今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同的数据结构,结果也会存在偏差。
关键字(key):通常数据对象有多个属性域,即多个数据成员组成,其中有一个属性域可用来区分对象,作为排序依据。该域即为关键字。
tidyverse是一组处理与可视化R包的集合(人称“极乐净土”,但我并不喜欢这个称呼),其中ggplot2与dplyr最广为人知。
purrr中有多个迭代函数,可以用于快速解决循环迭代的问题,purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。
很多时候我们获取到一个列表后,这个列表并不满足我们的需求,我们需要的是一个有特殊顺序的列表.
线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。 逻辑上,每个元素有且只有一个直接前驱,有且只有一个直接后继(表头表尾元素例外)
有趣的算法(二)——跳跃表的分析 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 最近在学习redis,其中说到当使用redis的sorted set类型时,如果数据量大,redis内部会使用跳跃表结
This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.
By CaesarChang 好久不见 有问题联系邮箱 root121toor@gmail.com
这本书将教我们如何用R来做数据科学:学习如何将自己的数据导入R中,把它变成最有用的结构,转换,可视化并对数据进行建模。在这本书中,我们会学习数据科学需要实用技能。就像化学家学习如何清洁试管和储存实验室一样,我们将学会如何清洁数据,绘制绘图——还有许多其他的东西。
1. 写在前面 点图用处非常广泛,可以展示变量的分布情况,变量之间的相关性,回归结果等 本期介绍的是ggstatsplot包中绘制dotplot,scatterplot相关函数 2. 用到的包 rm(list=ls()) library(tidyverse) library(ggstatsplot) library(ggsci) 3. 示例数据 dat <- mpg 图片 4. dotplot展示样本分布 4.1 初步绘制 用到的函数是ggscatterstats 由于因子太多,我们在这里用filter函
我们看一下不同cyl和cty的manufacturer分布情况。 当然你也可以使用purrr包批量绘制,前面几期都讲过了, 这里就不赘述了
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
我们首先来看,什么是“树”?再完备的定义,都没有图直观。所以我在图中画了几棵“树”。你来看看,这些“树”都有什么特征?
虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。
在说集合前我们不得不说一下数组 数组的作用: 存放一组相同的数据类型(基本或对象)的数据,从而实现对数据的管理 优势:可以快速的通过下标对数组元素进行访问,效率高 劣势:容量实现定义好了,不能随着需求变化而扩容 因此出现了更好的集合框架 一、数组和集合的比较 数组不是面向对象的,存在明显的缺陷,集合弥补了数组的缺点,比数组更灵活更实用,而且不同的集合框架类可适用不同场合。如下: 1:数组能存放基本数据类型和对象,而集合类存放的都是对象的引用,而非对象本身! 2:数组容易固定无法动态改变,集合类容量动态改变。
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