list是R中非常重要的一个基本数据结构,它可以任意嵌套其他的任意数据结构,所以很多数据结构的核心也是由list来完成的。
本次博客主要讲述如何使用R-INLA软件进行空间分析,通过随机嵌套偏微分方程方法和集成的嵌套Laplace渐进法可为潜在高斯随机场模型中的边际分布提供准确而有效的估计。近年来已经广泛应用于空间流行病学领域。
首先,请注意,围绕多级模型的术语非常不一致。例如,多级模型本身可以称为分级线性模型,随机效应模型,多级模型,随机截距模型,随机斜率模型或汇集模型。根据学科,使用的软件和学术文献,许多这些术语可能指的是相同的一般建模策略。
在本文中,我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率,也就是竞争性风险设置中的累积发生率
混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变量的影响。混合模型的输出将为解释值列表,它们的效果大小的估计值和置信区间,每种效果的p值以及至少一种模型拟合程度的度量。当您有一个变量将数据样本描述为可以收集的数据的子集时,应该使用混合模型而不是简单的线性模型。
最近几天推送频率之所以下降了,不是因为偷懒,是在攻克一个难题~ 还记得前一篇推送,关于山东省财政数据可视化那一篇,因为没有精准、最新的山东省县级市边界地图素材数据,花了好多冤枉功夫,搜地图素材各种碰壁,最后的得到的地图数据并不尽如人意。 现在shp的素材相比json整体都不太流行了,无论是制作成本上还是占用内存上以及与实际行政区划的更新速度上,json地图素材轻便、时效、易获取,很多网站都提供这种轻量级的数据文件。 可是json文件遵循的JS语法,导入R中之后,全部被强制转化为各种嵌套的list、data.
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
R语言中,<- 与 = 这两个赋值运算符最主要的区别在于两者的作用域不同。大家可以从下面的例子感受一下。
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
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&
背景:下载某数据库的数据做数据分析,发现下载的数据结构是多层list嵌套,与平时遇到的数据表(data.frame)不同,并且第二层list的名称是本人需要的变量。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
数据采样: setwd("E:\\Rwork") set.seed(1234) index <- sample(1:nrow(iris),10, replace = T) index sample_set <- iris[index,] index <- sample(nrow(iris),0.75*nrow(iris)) sample_set <- iris[index,] 数值离散化 data(iris) buckets <- 10 maxseplen <- max(iris$Sepal.Lengt
数据采样: setwd("E:\\Rwork") set.seed(1234) index <- sample(1:nrow(iris),10, replace = T) index sample_set <- iris[index,] index <- sample(nrow(iris),0.75*nrow(iris)) sample_set <- iris[index,] 数值离散化 data(iris) buckets <- 10 maxseplen <- max(iris$Sepal.Length
看到各位对“笨办法系列”的东西还比较感兴趣,我也很乐意继续写下去。今天的示例将会用到数据框(data.frame)这种数据类型,并学习如何组合计算两个向量,以及如何排序。我们将用所学的东西来解决Project Euler的第四个问题,就是找出一个集合中最大的回文数。回文数是指一个像1534351这样“对称”的数,如果将这个数的数字按相反的顺序重新排列后,所得到的数和原来的数一样。开始啦! # 预备练习 x <- y <- 1:9 data <- expand.grid(x=x,y=y) pr
目录: windows命令行中执行R dataframe 常用函数、变量 1、windows命令行中执行R 前提:已经把R的命令目录加入了系统路径中。 在windows中,命令行执行R可以用以下两种方式: (1)RCMD BATCH xxx.r 这种方式也可以写成”r cmd BATCH“、”rcmd BATCH“、”R CMD BATCH“,这几个命令都是一样的,随便你用哪个 这种方式的输出结果不是直接显示在命令行中,而是会在r文件相同路径下,自动创建一个xxx.r.Rout文本文件,输出的内容在这个文
5.3 增加新一列 e.p df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)
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
list是R语言中包容性最强的数据对象,几乎可以容乃所有的其他数据类型。 但是包容性最强也也意味着他对于内部子对象的类型限制最少,甚至内部可以存在递归结构,这样给我们提取数据带来了很大的困难。 如果你对R语言的list结构非常熟悉,又熟练控制流等函数的操作,自然可以通过构建循环来完成目标数据的提取。但是在数据量大、结构及其复杂的情形下,自建循环无论是性能还是代码量上都很不经济。 好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化,任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析神器,它可以让我们像
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
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。
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
Rarefy是最新的关于稀释(或稀疏/重抽)的R包,整合了近几年新出的各种方法,能够处理任何多样性度量,并计算给定分类、功能或系统发育指数的期望值。 最新的说明发布于2021-03-11。
如果想用其他形状,有一个R包是ggstar https://cran.r-project.org/web/packages/ggstar/vignettes/ggstar.html
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 >
数据类结构 数据类型 一维 vector 向量 数值、字符、逻辑都可;只有长度;只允许一种数据 二维 matrix 矩阵 向量二维化 只允许一种数据类型 二维 data.frame 数据框-二维,每列只允许一种数据类型 1.数据框来源 1)用代码新建 2)由已有数据转换或处理得到 3)读取表格文件 4)R语言内置数据 2.新建和读取数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),change = rep(c("up","down"),each = 2),
要使Name列中的每个字符串都变为小写,选择Name列(参见数据选择教程),添加str访问器并应用lower方法。因此,每个字符串都被逐个转换。
citation("ggplo2")取包引用信息,RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
本文介绍了笑哭的15种样式,包括emoji格式、字符串格式、图片格式、函数格式等。这些样式可以用于微信和朋友圈的分享,也可以用于写论文、写报告等场景。
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。
初级统计函数 max() ,min() , mean() , median() ,var()方差 , sd()标准差 , sum()总和, length(x) # 长度(x中元素的个数), unique(x) #去重复(第一次出现不为重复,第二次出现为重复),duplicated(x)#检查重复值 , table(x) 重复值(因子)统计 ,sort(x) #排序 , dim() 查看行列数, nrow()查看行数,ncol() 查看列数
对于data.frame大家应该很熟悉,它可以存储不同数据类型的向量数据。今天给大家介绍一个升级版的data.frame,其不仅可以存储不同数据类型还可以进行多列的并行运算。包的安装我们就不再赘述了(install.packages(“data.table”))。
ggplot2已经非常好用了,但是大家对美的追求是永无止境的,比如对于坐标轴,有人可能更喜欢base r那种,base r的很多默认图形,坐标轴都是分离的,比如这种:
前面我们讲了R批量下载B细胞和T细胞受体VDJ序列文件,那么如何将这些fasta序列读到R里面,方便后面处理呢?今天小编就给大家演示一下如何利用R将fasta序列转成data.frame。我们就用上次下载到的BCR的VDJ序列为例,7个fasta文件存放在BCR_seq文件夹中。
tibble 是一种简单数据框,它对传统数据框的功能进行了一些修改,其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。
是用于清洗数据的工具,如dplyr一样,其中每一列都是变量,每一行都是观察值,并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状(旋转)和层次结构(嵌套和“取消嵌套”),将深度嵌套的列表转换为矩形数据框(“矩形”)以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值(隐式和显式)的工具。
最近读的一篇英文博客,讲的很不错,于是便抽空翻译成了中文。 [关于我在这篇文章中使用的术语可以在 Physionet (http://www.physionet.org/pn6/tpehgdb/)网站中找到。 本篇博客中用到的代码可以在 github(https://github.com/marcoalt/Physionet-EHG-imbalanced-data)中找到] 几个星期前我阅读了一篇交叉验证的技术文档(Cross Validation Done Wrong)(http://www.alfred
Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的。
数据框类似矩阵,有行列两个维度。数据框允许不同的列可以包含不同的类型数据。注意数据框可以看成每个组将长度相同的列表。
1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
大家好,我是飞哥,很多时候,我们需要对Excel进行批量处理,毕竟,没有批量二字,就彰显不出程序员的气质。
比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道
本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息学专业,目前在复旦大学就读研究生,研究方向为宏基因组。
net<-graph_from_data_frame(d=links,vertices=nodes,directed = T)
geom_smooth()函数不需要指定任何参数,自己直接就添加的是二次方程的拟合曲线,当然以上结果是因为自己的数据非常标准,是直接用二次方程来生成的
R语言中计算交集、并集、并集、差集,这些数学概念,这里汇总一下。包括向量的操作和数据框的操作。可以说是非常全面了。
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