我们将使用以下公式计算指数加权波动率： S [t] ^ 2 = SUM（1-a）* a ^ i *（r [t-1-i]-rhat [t]）^ 2，i = 0…inf 其中rhat [t]是对应的指数加权平均值...rhat [t] = SUM（1-a）* a ^ i * r [t-1-i]，i = 0…inf 上面的公式取决于每个时间点的完整价格历史记录，并花了一些时间进行计算。...因此，我想分享Rcpp和RcppParallel如何帮助我们减少计算时间。 我将使用汇率的历史数据集 作为测试数据。...# 建立 RCPP 函数计算指数加权波动率 load.packages('Rcpp') sourceCpp(code=' #include using namespace Rcpp...接下来，让我们直观地了解使用指数加权波动率的影响 dates = '2007::2010' layout(1:2) e='h', col='black', plotX=F) plota.legend(
这里我们采用加权方法：WR=2 WF=3 WM=5的简单加权法（实际情况需要专家或营销人员测定）；具体选择哪种聚类方法和聚类数需要反复测试和评估，同时也要比较三种方法哪种方式更理想！...另外一个考虑是针对R、F、M三个指标的标准化得分按聚类结果进行加权计算，然后进行综合得分排名，识别各个类别的客户价值水平； 至此如果我们通过对RFM模型分析和进行的客户细分满意的话，可能分析就此结束。...如果我们还有客户背景资料信息库，可以将聚类结果和RFM得分作为自变量进行其他数据挖掘建模工作！...），然后对每一组数据进行函数统计，最后把结果组合成一个比较nice的表格返回 # aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE) #统计每个用户的购买总值 salesM...建议卖家分析这部分客户最近的消费产品，交叉定向发送差异品类产品及促销信息，促进再次购买。如客户麦乐电吹风，要针对性发送浴室相关的居家用品。 4.
R语言︱数据集分组 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。...1 2 [6,] 1 2 [7,] 1 2 [8,] 1 2 [9,] 1 2 [10,] 1 2 ##后续处理 ##计算组的长度和组内均值...3.Lapply函数也不支持多种统计方法，因此也要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。另外，本算法还要额外用到split函数，因此在易用性上没有改进，反而是更差了。...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： data<-data.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。
而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。...带着这个问题，我们将首先使用dplyr包对给出的航班数据进行处理。...比如本次不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间； 组合结果(Combine)：将计算后的统计指标值与第一步当中对应的分组进行组合。...3.2 应用函数及组合结果 我们使用dplyr包中的summarize()函数，进行数据统计指标的获取及组合。计算出不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间。...为了统计的科学合理性，需要对数据量太少的组别进行剔除，即剔除噪音数据，再次使用filter()函数剔除，剔除限度设为count>20。
cont.vars <- dplyr::select(birthwt, age, lwt, bwt) 接下来，先计算这 3 个变量的描述性统计量，然后按照母亲吸烟情况（smoke）分组考查描述性统计量。...除了上面提到的函数 summary( )，R 中还有很多用于计算特定统计量的函数（见第二章）。...这些包提供了种类繁多的计算统计量的函数，这几个包在首次使用前需要先安装。下面以 psych 包为例进行说明。psych 包被广泛应用于计量心理学。...例如： R.Version() library(psych) describe(cont.vars) 在很多时候我们还想计算某个分类变量各个类别下的统计量。...实际上，在第 3 章介绍的 dplyr 包里的函数 group_by( )和 summarise( )就能非常灵活地计算分组统计量。
="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") 先安装，再装载install.packages("dplyr")library(dplyr)（library() : library...library(help=package)将返回package的基本信息。...source() : source使R直接接受来自命名文件、URL或表达式的输入，比如source(“Functions.R”)。...Sepal.Length))summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))summarise可以配合group使用...，第二行代码即是先将数据按species分组，再计算均值和标准差同时，对于这样一组简单的数据，用管道操作也可以达成相同的目的，但是更有趣test %>% group_by(Species) %>%
其他语言的例子：NumPy，MATLAB和R标准库，Torch。 概率论： 各种随机数据生成：随机数和它们的集合; 概率分布; 排列; 收集，加权抽样等等。示例：NumPy和R标准库。...Pandas，dplyr。 数据分析/统计： 描述性统计，假设检验和各种统计资料。R标准库，以及很多CRAN包。...可视化： 统计数据可视化（非饼图）：图形可视化，直方图，马赛克图，热图，树状图，3D表面，空间和多维数据可视化，交互式可视化，Matplotlib，Seaborn，Bokeh，ggplot2，ggmap...符号计算： 自动区分：SymPy，Theano，Autograd。 机器学习包： 机器学习算法和求解器。Scikit-learn，Keras，XGBoost，E1071和caret。...Pandas, dplyr.
使用一个R包：先安装，再加载，最后使用实操代码（依旧以dplyr为例）options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差eg:先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species...+ shift + M)同时执行三件事（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连inner_join,取交集左连left_join...dplylr可以用问号连接任何想知道使用方式的函数名称找R包介绍页面（善用搜索引擎，或者找帮助）##Vignettes这个单词硬翻译会翻译成“小插图”，其实就是作者写的网页版教程，不是每个R包都有的，可以运行代码试试看
安装和加载R包1.镜像设置生信星球公众号：你还在每次配置Rstudio的下载镜像吗？...使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。...")#安装R包`library(dplyr)#`加载函数dplyr五个基础函数test % (cmd/ctr + shift + M)（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）图片2：count统计某列的
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。...()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...；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。...另一种方法：t-test仅仅适合2组比较，因此需要筛选data_ttest % dplyr::filter(D %in% c("B", "C")) #%>% #dplyr
按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名 如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。...使用统计相关参数计算列表内相关内容。如sum, mean, median, min, max。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。
下面这张表就是GO富集分析得到的结果，我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组，就可以得到BP，CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。...今天小编就跟大家分享一个专业处理数据框的函数dplyr。然后基于这个R包，我们用6种不同的方法来实现。...，三类都有 方法二、使用top_n #使用top_n r2=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% top_n(n=-5,wt=p.adjust) r2 这里可以使用...top_n这个函数来输出每个组的前五行，wt是排序的依据，根据校正之后的p值来排序，n=-5是按从小到大排序。...如果n=5，是按从大到小排序。
二者均可library(dplyr)安装加载三部曲R包使用流程：先安装后加载，然后才能使用包里的函数options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...")#安装library(dplyr)#加载dplyr示例数据使用内置数据集iris的简化版赋值给变量testtest % group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))count统计某列的
学习R包R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例，学习生信R语言必学的原因是丰富的图表和biocductor的各种生信分析R包，包的使用是一通百通的，以dplyr为例，讲解一下R包一、安装和加载R包1...3.加载R包library()和require()，两个函数均可。使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。...")library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]二、dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate...(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)2.select(),按列筛选(1)按列号筛选select(test,1)select(test,c(1,5))(2)按列名筛选...)summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))#计算Sepal.Length的平均值和标准差先按照Species分组，计算每组Sepal.Length
今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...#务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号 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 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101...summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) dplyr的两个实用技能 1.count统计某列各元素出现的次数...其核心包有ggplot、readr、tibble、purrr、 tidyr 、dplyr、ggplot、forcats 和stringr8个. 我们这里用的是dplyr包，因此可以使用管道。
文档概述 11月份，在R官方（CRAN）共计发布了237个新包，本文选摘了40个R包，包含以下几个类别：计算方法、数据、数据科学、科学、社会科学、工具及可视化等，其余包大家可登录CRAN自行查看，希望有助于大家的学习.... 6）voteogram v0.2.0: 支持从ProPublica检索美国国会投票数据，同时使用ggplot2进行可视化展示，创建投票统计图和主题. 3....统计学 1）[bang(https://CRAN.R-project.org/package=bang)] v1.0.0: 提供了一些简单通用模型的贝叶斯分析函数，不使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC.... 4）dvmisc v1.1.1: 提供基础R函数的更快版本(例如，平均值、标准偏差、协方差、加权平均值)，主要是用c++编写. 5）inlabru v2.1.2: 通过INLA包，使用集成嵌套拉普拉斯逼近进行空间建模...可视化 1）ALEPlot v1.0: 在黑箱监督学习模型中，提供了可视化个体预测变量的主要影响和二阶交互影响的功能 2）dbplot v0.1.1: 利用dplyr包处理数据库内的图形计算功能.
学习R包安装和加载R包options("repos"=c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options(BioC_mirror="...https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #以上都是镜像设置，为了加速下载R包install.packages('dplyr') #安装“dplyr”包library(dplyr...) #加载“dplyr”包使用 iris的简化版test%+ group_by(Species) %>%+ summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))2.count统计某列的
安装和加载R包镜像设置使用R配置文件使用file.edit()编辑文件——输入file.edit('~/.Rprofile') options("repos" =c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)install.packages("dplyr") 加载 library和require 使用一个R包需先安装再加载...test中名为Sepal.Length的一列按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用one_of...(Sepal.Length))#按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差并汇总dplyr两个实用技能管道操作 %>% —— 相当于将左边的作为右边函数的第一个参数，快捷键...不管用——改为Ctrl＋a） test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))count统计某列的
lncRNA）的数据分析，有一个部分是比较mRNA和lncRNA在染色上的分布密度，做完Hisat2——stringtie流程能够分别拿到mRNA和lncRNA的gtf格式注释文件，那如何根据这两个文件按指定的步长计算基因密度呢...经过搜索找到了非常方便的工具是tbtools 参考推文 TBtools | 全基因组 - 基因密度统计，充实你的图片 ?...这里遇到一个问题是不是从小到大依次排列下来的，这个可以后续改 也可以先把自己的gtf文件里的顺序更改一下，使用到的工具是 Tbtools里的 GXF Fix 这里参考 完美 | GXF Fix 修复 /...优化基因结构注释信息文件 - GTF/GFF3 ?...还找到了一个R语言的代码可以统计基因密度 参考链接 https://davetang.org/muse/2017/08/04/read-gtf-file-r/ https://www.biostars.org
这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集（2013）。 准备 这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。...## lag(): dplyr, stats 注意一下你导入tidyverse包时给出的冲突信息（Conflicts），它告诉你dplyr覆盖了R基础包中的函数。...nycflights13 我们将使用nycflights13::flights来探索dplyr包基本的数据操作动词。该数据集包含2013年336,776次航班起飞数据，来自美国交通统计局。...根据已知的变量创建新的变量，mutate() 将许多值塌缩为单个描述性汇总，summarize() 这些函数都可以通过group_by()衔接起来，该函数改变上述每个函数的作用域，从操作整个数据集到按组与组操作...dplyr从不修改输入数据，所以如果你想要保存数据，必须使用<-进行赋值： jan1 <- filter(flights, month == 1, day == 1) R要么输出结果，要么将结果保存到一个变量
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