最近赖江山老师发布了一个R包: 原创R包:rdaenvpart(层次分割获取RDA和CCA单解释变量的贡献) http://wap.sciencenet.cn/home.php?mod=space&
在数据分析中,往往会遇到各种复杂的数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。(本章节为R语言入门第二部分总结篇:数据操作)
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。
R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象,返回逻辑值。
为了展示随机森林的操作,我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集,包含102个样品(50个正常,52个肿瘤),2个分组和9021个变量 (基因)。(https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html)
虽然转录因子分析作为单细胞转录组数据分析的3大高级分析之一名满天下,但是因为它太耗费计算资源导致绝大部分人敬而远之,我们其实也多次分享过细节教程:
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
其实 ggplot2 并没有类似于 geom_pie() 这样的函数实现饼图的绘制,它是由 geom_bar() 柱状图经过 coord_polar() 极坐标弯曲从而得到的。 对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函,有人说:“柱状图的高度,对应于饼图的弧度,饼图并不推荐,因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度(柱状图)。” 关于饼状图被批评为可视化效果差,不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少,感兴趣的可以去搜一下。
豆花寄语:学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
系列之一:主成分分析 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用,
本文作者:姜晓东,博士毕业于上海交通大学,目前任教于湖南师范大学医学院,专业神经毒理学。 流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程,谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下。本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一
image.png 流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程,谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下。本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一下,并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法。 1 地图GIS数
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
R语言做方差分析很简单,就是一个函数aov(),包括但不限于单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、重复测量方差分析等,都是这个函数。
我不能在广义线性模型中使用双变量样条,但是考虑到广义可加模型(现在绝对不是可加模型),它确实可以工作。更准确地说,投资组合的分布是这两个协变量的函数,如下所示
饼图把一个圆分成多个部分,这些部分的弧长(以及面积)代表一个整体的比例。月亮图也是如此,它把一个圆分成多个部分,这些部分的面积代表整个圆的比例,但在月亮图中,这些部分被画成圆的月牙形,就像月相。
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
前面我们在教程:使用R包deconstructSigs根据已知的signature进行比例推断,顺利的把508个病人,根据11个signature进行了比例推断,得到的比例矩阵以普通的热图,以及pheatmap包自带的层次聚类如下:
我核心的想法是预测房价。然而,我不打算使用任何arima模型;相反,我将使用数据的特性逐年拟合回归。
方差分析泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。例如商业广告宣传方面,广告效果可能会受广告式、地区规模、播放时段、播放频率等多个因素的影响,通过方差分析研究众多因素中,哪些是主要的以及如何产生影响等。而在经济管理中,方差分析常用于分析变量之间的关系,如人民币汇率对股票收益率的影响、存贷款利率对债券市场的影响,等等。 协方差是在方差分析的基础上,综合回归分析的方法,研究如何调节协变量对因变量的影响效应,从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术。 单因素方差分析及R实现 (1)正态性检验
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
ggtree是ggplot2的拓展包,可以应用于进化树的绘制,还能对进化树丰富的注释分析。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释(支持多行选中)ctrl+shift+c 快捷注释后,如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
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。
在很多情况下,我们所关心的不仅仅是行或列变量本身,而是行变量和列变量的相互关系,这就是因子分析等方法无法解释的了。1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析,也称关联分析、R-Q型因子分析,其是一种多元相依变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表,来揭示同一变量各类别之间的差异,以及不同变量各类别之间的对应关系,这是一种非常好的分析调查问卷的手段。
我看了看,大概是提问的小伙伴自己没搞清楚自己想要什么,他自己给出来了一个非常丑陋的解决方案, 他实现如下:
承接前一篇文章,接下来我们利用复杂网络理论对相关网络数据进行深入的分析。在网络分析中的节点度(node degree)是指和该节点关联的边的条数,或者说连接的个数,又称关联度;显然网络节点越多,节点度越大,为了去除网络规模的影响,使得不同网络可以相互比较,可以使用度中心性(degree centrality)概念。度中心性是在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标,其值为该节点节点度除以该节点最大可能节点度,也即该节点实际连接数占与其他节点可能连接总数目的比例,如下所示:
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在生物信息分析中,经常会做序列分析图(sequence logo),这里的序列指的是核苷酸(DNA/RNA链中)或氨基酸(在蛋白质序列中)。sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性,据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征,如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。
回答一个问题:save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found,是为什么,应该怎么解决?
ggplot2是一个神奇的R包,可以将自己的统计数据绘制成想要的图案。从今天起小编计划为各位观众老爷们带来一个ggplot2的系列教程。那么首先呢,大家在可视化自己的科研数据时,最最最常用的就是绘制一个带误差或者显著值的柱状图。
5.3 增加新一列 e.p df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
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。
gl(n, k, length=n*k,labels=1:n,ordered=FALSE)
对于dot、scatter、stripchart,这三个图,有啥区别,我也看不懂,也没有相关的资料,后续用到再说吧
前言 这个笔记的起因是在学习DataExplorer 包的时候,发现: 📷 这我乍一看,牛批啊。这语法还挺长见识的。 转念思考了一下🤔,其实目的也就是将数据框中的指定列转换为因子。换句话说,就是如何可以批量的对数据框的指定行或者列进行某种操作。(这里更多强调的是对原始数据框的直接操作,如果是统计计算直接找summarise 和它的小伙伴们,其他的玩意儿也各有不同,掉头左转: 34. R 数据整理(六:根据分类新增列的种种方法 1.0) 其实按照我的思路,还是惯用的循环了,对数据框的列名判断一下,如果所取的
设计目的:进行地理文件的加载、数据转换及基础处理,将地理信息数据与业务数据的融合(sp与sf数据模型),添加地理标签,应用地理坐标轴,最终完成一个地理空间可视化的小demo。
话说“一图胜千言”,在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形,例如折线图、条形图、箱线图、点图等。
在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学。 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中,对于小数据集的简单分析来说,使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时,我们就需要转移到 Python和R上。在确定工程实施和大数据集操作时,我们就需要依赖Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。 Scala和Excel是两个极端,对于大多数创业公司而言,我们没有足够多的人手来实现专业化的分工,更多情况下,我们会在Python和R上花费更多的时间同时完成数据分析(A型)和数据构建(B型)的工作。而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑,所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。
另外还有重复力效应(个体永久环境效应)、母体效应、窝别效应等等,都是使用表型数据剖分的形式进行计算和评估。
group1 = rep(gl(2, 5, labels = c("a", "b")), 2),
该点子来源于一个小作业,作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图(10分),参考效果如下图:
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