R:计算从csv导入因子问题创建的data.frame的组统计数据 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

查看R的数据结构从数据结构中对数据进行子集化。...1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。C系列中的语言（包括C ++，Java，Perl和Python）从0开始计算，因为这对计算机来说更简单。...例如，将RNA-seq实验中的“对照组”作为“base” 。 ---- 练习使用上节课创建的samplegroup 因子进行relevel，顺序是 KO、 CTL 、 OE。

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【学习】《R实战》读书笔记（第二章）

detach()函数表示把数据框从R的搜索路径中移除。 R因子分类或者有序分类变量在R中称为因子。...图3：R导入不同数据源 R数据导入可以参阅R官方文档：http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-data.pdf R数据导入方式如下方式一：从键盘导入，先创建一个空的数据框或者矩阵...导入，可以把Excel先转换为纯文本或者xxx.csv文件，使用方式二导入数据；或者在Windows操作系统，使用RODBC包中相关函数导入。...方式七：从sas导入，SAS9.1版本以下，可以用用foreign包的read.ssd()方法或者Hmisc包的sas.get()方法；更高版本，可以使用商业统计数据转换软件或者把SAS结果输出为csv...方式八：从stas导入，用foreign包的read.dta()方法。方式九：从nteCDF导入，用ncdf或者ncdf4包中的方法。方式十：从HDF5导入，用hdf5包中的方法。

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用R进行文本分析初探——包含导入词库和和导入李白语句

文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。...从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。　　...5.对词频进行排序 # 降序排序 v=rev(sort(v)) 6.创建数据框 d=data.frame(词汇=names(v), 词频=v) 7.过滤掉1个字的结果和词频小于100的结果　　筛选标准大家可以根据自己的需求进行修改...9.画出标签云 (1)读入词频统计数据路径和文件名称根据自己的需求更改 mydatacsv("E:/Rtagcloud/hongloumengfcresult.csv",head=TRUE...d=data.frame(词汇=names(v), 词频=v) #创建数据框 #过滤掉1个字和词频小于200的记录 d=subset(d, nchar(as.character(d$词汇))>

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用R进行文本分析初探——以《红楼梦》为例

文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。...从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。...5.对词频进行排序 # 降序排序 v=rev(sort(v)) 6.创建数据框 d=data.frame(词汇=names(v), 词频=v) 7.过滤掉1个字的结果和词频小于100的结果　　筛选标准大家可以根据自己的需求进行修改...9.画出标签云 (1)读入词频统计数据路径和文件名称根据自己的需求更改 mydatacsv("E:/Rtagcloud/hongloumengfcresult.csv",head=TRUE...d=data.frame(词汇=names(v), 词频=v) #创建数据框 #过滤掉1个字和词频小于200的记录 d=subset(d, nchar(as.character(d$词汇))>

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数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能让你事半功倍！（附代码）

本文介绍了utils包在R语言基础的用途。 [ 导读 ]无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。utils包是R语言的基础包之一。...这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入，而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。...使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。 ?...这里使用paste0来创建新的变量名称。paste0可以理解为胶水函数，用于将需要的字符串粘合在一起。这里演示的意思是创建6个以V开头，从V1到V6的字符串作为变量名。...因为R基于向量计算的特性，因此这种函数之间简单的配合使用很常见也很有效。所以希望小伙伴们在以后的练习或实际工作中，多思考，尽量使用这样的组合来提高代码的效率、简洁性和可重复性。

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《Kaggle项目实战》泰坦尼克：从R开始数据挖掘(一)

默认情况下，R将导入的所有文本字符串看做因子，这有利于我们处理它们，我们也可以将它们转换回文本。...如果数据集有很多文本，并且我们打算处理它们，也可以这样导入文件： > train csv("train.csv", stringsAsFactors=FALSE) 在本例中，乘客姓名、他们的票号和舱位都已作为因子变量导入...，并简单地计算向量中每个值的出现次数。...令数据框维持一个固定的顺序是一个好的习惯，在预测复杂问题时更是如此。如果你现在预览一下测试集数据框，将发现我们创建的新列位于数据框的末尾。...= test$Survived) > write.csv(submit, file ="theyallperish.csv", row.names =FALSE) data.frame命令创建了一个新的数据框

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数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能，你就很牛了

导读：无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。 utils包是R语言的基础包之一。...这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入，而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。...使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。...这里使用paste0来创建新的变量名称。paste0可以理解为胶水函数，用于将需要的字符串粘合在一起。这里演示的意思是创建6个以V开头，从V1到V6的字符串作为变量名。...因为R基于向量计算的特性，因此这种函数之间简单的配合使用很常见也很有效。所以希望小伙伴们在以后的练习或实际工作中，多思考，尽量使用这样的组合来提高代码的效率、简洁性和可重复性。

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R In Action|创建数据集

data.frame()创建： mydata data.frame(col1, col2, col3,…) 其中的列向量col1, col2, col3,… 可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型...5)因子(factor)：类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子（factor），绘图时候重要。 6)列表(list)是R的数据类型中最为复杂的一种。...3)数组：从数组中选取元素的方式与矩阵相同 4)数据框：可以使用前述（如矩阵中的）下标记号，亦可直接指定列名。...数据读入与写入： 1)使用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。...2)使用read.csv()导入csv(excel)数据。 3)write.table , write.csv 输出R结果到文件中.

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Python版SCENIC转录因子分析（四）一文就够了

因此本文基于更新后的转录因子数据库，再次记录了从软件部署到pySCENIC的运行，最后进行可视化的详细笔记，希望对大家有所帮助，少走弯路。...转录因子可以调节基因组DNA开放性、募集RNA聚合酶进行转录过程、募集辅助因子调节特定的转录阶段，调控诸多生命进程，诸如免疫反应、发育模式等。...SCENIC（single-cell regulatory network inference and clustering）是一个基于共表达和motif分析，计算单细胞转录组数据基因调控网络重建以及细胞状态鉴定的方法...TF-targets网络，每个TF及其潜在的直接targets gene被称作一个调节因子（Regulons）；第三步，AUCelll计算调节因子（Regulons）的活性，这将确定Regulon在哪些细胞中处于...最重要的三个文件如下: image-20230131191733555 在Linux跑完scSCENIC的流程后，接下来基于R语言，将loom数据粗处理，然后导入Seurat单细胞数据进行可视化。

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R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

因子因子用来存储类别变量和有序变量，这类变量不能用来计算，只能用来分类或者计数。...score <- data[,3] #切分成3组 score1 <- cut(score, breaks = 3) table(score1) #切分成自己设置的组 score2 csv', fileEncoding='utf8', stringsAsFactors=FALSE); data[, 2] 3、R中的数据结构-List 数组的元素要求是同类型（不同类型会转成同一类型...#一、list的创建方式： #1、无tag的方式： j<-list("Joe", 55000, T) #2、带tag的方式： j的 df data.frame(age=c(), name=c()) df <- c(1, 2) #可以先赋值为NA值 df data.frame(age=c(NA), name

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运行耗时比较长的代码就需要后台运行了

假设我们有一个简单的R脚本，名为myscript.R，它的任务是读取一个CSV文件，计算一些统计数据，然后将结果保存到另一个CSV文件。...然后，它使用dplyr的summarise_all函数计算了每个数值列的平均值和标准差。最后，它将结果写入到名为output.csv的新CSV文件中。...& 在这个命令中，input.csv是传递给myscript.R的第一个参数，output.csv是第二个参数。...一个比较耗时的R脚本案例：单细胞转录组数据分析里面的高级分析，绝大部分都会比较耗时，我们都分享过： 10x官网下载pbmc3k数据集走RNA速率上下游分析实战 pyscenic的转录因子分析结果展示之各个单细胞亚群特异性激活转录因子...pyscenic的转录因子分析结果展示之5种可视化使用cytoTRACE评估不同单细胞亚群的分化潜能明明是一个热图就能搞定的事情为什么要复杂到蛋壳图呢基于非负矩阵分解的单细胞降维聚类分群比如肿瘤单细胞里面的上皮细胞通常是需要走

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入门 | 简易指南带你启动 R 语言学习之旅

、微分方程和随机学的问题非常有用。...R 很灵活； R 很强大； R 不仅是个统计计算工具包，它还是一门编程语言； R 可以针对问题的形式设计程序； R 可以高效地处理和存储数据。...）、一组原子向量或多个 R 对象的组合。...我们也可以用 data.frame() 函数来创建一个数据帧。...因子看起来像字符矢量，但实际上是整数，当你把它们当成字符来对待时，需要特别谨慎。一些字符处理方法会强制把因子转换成字符，而其他的字符处理方法会报错。因子可以用 factor() 函数创建。

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基因表达差异分析前的准备工作

回顾单细胞RNA-seq分析介绍单细胞RNA-seq的设计和方法从原始数据到计数矩阵学习目标了解R言语使用的各种数据类型和数据结构在R中使用函数并了解如何获取有关参数的帮助使用dplyr包中的管道...(%>%) 了解ggplot2用于绘图的语法配置创建一个新的项目目录创建一个名为R_refresher项目创建一个名为reviewing_R.R 项目目录中创建data和figures的文件夹...加载库并读入数据，同时并思考以下问题加载tidyverse 库使用read.csv()读取所下载的文件并保存为counts object/variable 函数的语法是什么？.../因子和数据框我们正在对p53野生型(WT)和敲除(KO)基因型的癌症样本进行RNA-seq。...，在执行任何分析之前获取一些关于数据的描述性统计数据通常是一个好习惯。

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R语言之数据导出

导出数据由于 R 主要用于数据分析，导入文件比导出文件更常用，但有时我们也需要将数据或分析结果导出。...2.用 rio 包导入和导出数据 R 中的 rio 包以提供一个类似万能工具的包为目标，用统一的 import( ) 函数和 export( ) 函数简化了用户导入和导出数据的工作。...运行下面的命令将该文件从 .csv 文件转换成 .sav 文件： convert("infert.csv", "infert.sav") 然后用函数 import( ) 把上面生成的 .sav 文件导入...R 中，并命名为 infert.data： infert.data <- import("infert.sav") 比较原始的 infert 数据集和导入的 infert.data 数据集，除了第一个变量...例如，这里将数据框 infert.data 中的字符型变量 education 转换为因子： infert.data$education <- as.factor(infert.data$education

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获取基因有效长度的N种方法

参见生信技能树文章：基因长度之多少 | 生信菜鸟团 (bio-info-trainee.com) 那么问题来了，在计算FPKM/RPKM时，每个基因的基因有效长度数据该如何获取呢？...= F, header = F) ##创建quant.sf所在路径导入salmon文件处理汇总 quantdir <- file.path(getwd(),'salmon'); quantdir...if (F) { #可直接从txi的"abundance" 中提取，不用运行 tpm data.frame(rownames(counts),row.names = rownames...文件中计算获取基因有效长度整理了两种从gtf文件中计算获取基因有效长度的方法（非冗余外显子长度之和），参考这两篇文章：基因长度并不是end-start - 简书 (jianshu.com)Htseq...在没有上游原始输出文件的情况下，也可以采取直接从gtf文件中计算的方法，获取每个基因的非冗余外显子总长度得到基因有效长度。

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R语言零基础进阶之路

R语言应用有这么一个过程：数据导入。对于大多数人来说，利用R语言分析或者数据处理，都得先导入数据。那么，好了，我们需要掌握基础的数据导入方式： a. read.csv()。...这个函数用来导入CSV格式的数据，当然数据导入并不是简单的把文件名字放进去就好。有时候我们需要第一行的数据那么，需要用到其中的参数header，header=T/F。...等于T意味着你导入的数据第一行作为数据的列名，默认是T;等于F意味着你导入的数据第一行作为数据的一部分。如图： ? b. read.table()。这个函数主要来打开TXT、CSV等文件。...数据格式转化：as.numeric() 数据的数值化，as.character()因子或者其他格式转化为字符串格式。 c....数据结构的转化：as.matrix()将数据转化为矩阵，data.frame()将数据转化为数据框的形式。 d.

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社交网络分析的 R 基础：（五）图的导入与简单分析

如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中，是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构，本章将会面对一个实质性问题，学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。...下面是一个三元组的示例，以第一行的三元组 (1, 2, 1) 为例，它表示有一条从顶点 1 指向顶点 2 的边，并且该边的权重为 1。对于无权图而言，通常会省略三元组中的第三个元素。...也可以将 out 文件中的制表符（\t）替换成逗号（,），将文件更改为使用逗号分隔的 CSV 文件，并使用 read.csv() 函数读取。...上文从导入外部网络和生成人工网络两个角度获得了 igraph 图对象，下面将使用 igraph 包中的函数对 Dolphins 网络进行简单的分析。...判断图的连通性计算图的度计算图的密度对图的路径分析计算图的聚类系数 ✏️ 练习 1. 试着在数据集网站中下载其他网络导入到 R 程序中； 2. 试着计算导入网络的平均度； 3.

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R入门？从Tidyverse学起！

那么，tidyverse就提供了一个很好的学习思路（tidyverse first），让我们先忽略编程这道大关，其理念是一开始不谈向量、矩阵、数据框、因子、流程控制等概念，直接从数据的操纵入手，让初学者在最短时间内学会数据的处理与可视化应用...(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...以read_csv为例，把需要分析的数据存为csv文件（逗号分隔的文件，execl文件可以另存为csv文件），然后R读取即可： data csv("data_for_input.csv...数据操作速度会更快如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....总结初学者从tidyverse 入门是一个不错的使用R的切入方式，它提供了一整套data science的工具，而且还特别好用。

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手把手教你R语言方差分析ANOVA

在R语言中，实现方差分析主要涉及到以下步骤：数据导入数据清洗ANOVA计算结果解析ANOVA评估首先，你需要一个数据集，其中包含至少一个分类变量（通常是因子类型）和一个或多个数值型变量。...如果你的数据已经存储在一个外部文件中（如CSV、Excel或RData），你需要使用适当的R函数（如read.csv(), readxl::read_excel(), load()等）将其加载到R环境中...包library(readxl) # 读取xlsx数据R包library(ggpubr) # 画图R包step3: 导入数据随机生成数据data data.frame(D = c(rep("A",...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。

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limmavoom，edgeR，DESeq2分析注意事项，差异分析表达矩阵与分组信息

给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战，所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题，上一期：箱线图的生物学含义这一讲我们来说一下limma/voom，edgeR，DESeq2，转录组差异分析的三大...这次主要讨论一下limma/voom，edgeR，DESeq2是转录组差异分析的三大R包的表达矩阵和分组矩阵构建，主要针对二分组转录组数据的差异分析。...# 如输入的分组信息是如下的因子向量 > group_list [1] A A A B B B Levels: A B # 提取A和B差异分析结果的示例如下，A代表对照组，B代表处理组，注意先后顺序，与...需要注意的是制作分组信息的因子向量是，因子水平的前后顺序，在R的很多模型中，默认将因子向量的第一个水平看作对照组。...,"DEG_treat_2_limma_voom.csv",quote = F) 在提取差异分析结果的时候，需要指定是哪个组和哪个组在进行比较。

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