笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
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。
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
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。
然后拿每个向量去判断其是否在处方中,对应一个处方长度的逻辑值向量。统计其中的T,即是每个中药的频数。
前面介绍了 : 一行命令将count转为CPM/TPM/FPKM ,是一个Python软件,也是读取gtf文件,根据id来自动计算每个基因的长度后进行相对应的公式的转换:
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
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
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据,以便用于建立预测模型。
R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法。
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。
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函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
例如,下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数,将其转换为大写:
这个函数的使用格式为:apply(X,MARGIN, FUN, ...)。它应用的数据类型是数组或矩阵,返回值类型由FUN函数结果的长度确定。
在单细胞分析中,我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数,循环读取多个数据集
在上一期中,还记得我们留下的那个彩蛋吗?我们在对多列标准进行筛选时,在之前我们还进行了一步非常重要的提取,也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段,而后生成一系列变量,这些变量的观测值只可能存在三种情况:醛固酮、继发性醛固酮或者NA。
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据,也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话,需要将数据类型转换成矩阵类型。
Hello亲爱的小伙伴们,上期已经讲到如何对单一事件日计算超额收益,本期将会教大家如何针对多个股票多个事件日计算超额收益,Let's go!
有实际的需求才有行动的动力,因为一个朋友开了一家烤肉店,在大众点评上线了团购套餐,遭遇了几次中差评,朋友第一次接触这个,也不知道怎么回复和处理,于是向我寻求帮助。本人也不知道如何处理,正好最近在学R语言,于是就想到了不如通过R语言编写个简单的爬虫抓取大众点评上评论,参考其他店的回复和处理方式。爬取了数据,又可以拿来练手,做个简单的情感分析。 本文主要分以下三部分: 第一部分,编写爬虫抓取数据,主要的R包有XML包,RCurl包,readr包 第二部分,清洗数据和分词,主要的R包有stringr包,Rword
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中,我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础,今天我介绍一下R语言中基础的程序结构,来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外,如果你有大批量数据处理、可视化任务,需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
通常数据挖掘操作的数据集可以看作数据对象的集合。数据对象有时也叫做记录、点、向量、模式、事件、案例、样本、观测或实体。数据对象用一组刻画对象基本特征(如物体质量或事件发生的时间)的属性描述。属性有时也叫做变量、特性、字段、特征或维。而在数学上,向量和矩阵可以用来表示数据对象及其属性。
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法.
图片 专题1 玩转字符串 图片 检测字符串长度 代码1 str_length(x) if(!require(stringr))install.packages('stringr') library(stringr) x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x [1] "The birch canoe slid on the smooth planks." str_length(x) [1] 42 ### 1.检测字符串长度,包含空格和符号 le
计算机语言的学习并不困难,关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单,学习者一带而过没有实际操作,之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境,实际操作所带来的感觉是无法替代的,其价值也是非常重要的。
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
这样的问题我其实被问过好多次了,因为这次是学员提问,虽然已经过了一个月的答疑期,但是情谊还在,所以就系统性的回复一下。
本文由知乎著名答主黄宝臣原创,CDA数据分析师已获得授权 学R主要在于5点三阶段: 第一阶段有一点:基础的文件操作(read.*,write.*)、数据结构知识,认识什么是数据框(data.frame)、列表(list)、矩阵(matrix)、向量(vector),如何提取(包括which, []等)、置换(t, matrix等)、删除(-, which等)、运算(+, -, *, / , %%, %/%等)、转换(as.*)、修改(edit, fix等)数据(包括单个数、行、列、表、变量),安装包、调用
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
help() 或者 ? + command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者?? 搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看
记得刚开始学编程的时候,总有同学问我怎么学写循环,在一些人心中,入门和初级的R语言使用者的界限似乎就是能否熟练写循环或者函数,所以今天这个教程就是写的专门针对如何开始写循环。
词典型情感分析大致有以下几个步骤: 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗(一、二、三级清洗步骤)、计算情感得分、模型评价 (1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会再延用就可以了。 (2)毫无疑问,如果不追求高大上的算法的话,词典法不失为一种好方法,其实有时候我们使用了很多方法,结果发现并没有什么质变,也浪费了大量时间; 比如在优化词典的时候,我希望使用高大上的算法解决
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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)
笔者寄语:本文中大多内容来自《数据挖掘之道》,本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率。需要完整的评价模型的方式。
MARGIN表示矩阵的行与列,MARGIN=1表示矩阵行,MARGIN=2表示矩阵列。
简单点说by(data, INDICES, FUN)函数的典型用法: 是将data数据框或矩阵按照INDICES因子水平进行分组,然后对每组应用FUN函数。 是不是没懂?反正看完后我没懂~
今天可算把key搞好了,不得不说🏥里手握生杀大权的人,都在自己的能力范围内尽可能的难为你。😂
(1)数据框约等于”表格“,不是完全等于表格。因为数据框不是电脑上的一个文件,并且要求每一列只能有一种数据类型。但是数据框可以导出,可以导出为一个表格。
接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了。而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
(1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会再延用就可以了。
这个功能很简单也很常用,但是不加注意还是容易写错,比如只对每一行的前两个元素求和:
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
距离上次R语言系列更新已经过去快一周了,先跟大家说声不好意思,实话实说更新速度的确慢了一点
>,<,>=,<=,==,!=。 (大于,小于,大于等于,小于等于,等于,不等于。)
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