作者:NSS 翻译:杨金鸿 术语校对:韩海畴 全文校对:林亦霖 本文约3000字,建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解
最近接收到粉丝的求助,说她安装一个包data.table失败了,提示她R包data.table依赖于最新的4.0以上,所以被迫升级了R,结果仍然是搞不定它,又降级为3.6,折腾了三天三夜,仍然是折戟沉沙在包data.table上面。
如图。找到最左边一列中的Packages点击, 再点中间Table of available packages 或Table of available packages sorted by name
前面的 install_github 命令,这个时候替换成 install_local 命令即可:
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
图 1 R软件下载页面 下载之后是.exe执行文件,不是zip压缩格式文件,可以直接点击安装。
【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些?
1. 报错 ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'c:\\python310\\lib\\site-packages\\pip-22.2.2.dist-info\\entry_points.txt' Consider using the `--user` option or check the permissions. 2. 报错截图 📷 3. 报错原因 安装指定版本的pip时,报错! pyt
有的时候,包怎么都无法安装,可能是因为受制于网络,如github;也可能是某些玄学问题,只好将R 的源文件下载下来,自行本地安装。
每对基因基序的得分可以用不同的参数来进行。因此,我们提供多个数据库(motif-rankings),根据以下几种可能性:
在这一部分,我们会尝试吧第二章中卡发的留言板应用放到P有PI上面进行公开,在这个过程中学习一下setup.py 的写法以及如何向PyPI上面上传程序包。
做单细胞数据分析的时候,我们经常会从公共数据库,或者从别人那里得到一个seurat对象,有些人可能想从这个seurat对象中提取原始的表达矩阵,自己再从头分析一遍。那么今天小编就讲讲怎么实现,我们以SeuratData这个包里面自带的pbmc3k这套数据为例。
下载地址为:https://cran.r-project.org 进入链接,如下图所示,在页面顶部提供了三个下载链接,分别对应三种操作系统:Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接。
内网搭建NuGet服务器,实现像Maven管理jar包一样,管理dll,搭建公司内部的dll管理平台,避免不同版本到处拷贝引起的版本冲突和dll更新混乱的问题
(1)read.table()和read.csv()两者之间没有不可逾越的鸿沟,只是方便读取某一类文件类型;报错就需要添加对应的参数。
在掌握一定的 R 编程技能后,我们开始迈入数据分析的殿堂。大部分数据分析事务的数据都不是通过 R 创建,而是来自于各种数据收集软硬件、渠道,包括 Excel、网络等。本章聚焦于如何将数据导入 R 中以便于开始数据分析。对于本章的内容,读者既可以系统地从头到尾深入阅读学习,也可以根据自己实际工作需要或时间限制选择一些重点或感兴趣内容进行掌握。
解决的痛点,安装一个R包时,需要一行命令,安装很多R包就需要很多命令。另外,安装前,如果想要判断是否已经安装了,又要更多的命令代码。
长期以来,Homebrew软件一直是Mac用户的便捷工具,但仅适用于Mac用户。 该应用程序增加了Linux风格的软件包管理,使用户可以轻松安装命令行实用程序。 现在,在2.0.0及更高版本中,该应用程序不再是Mac专有的。
当你在新的环境下, 安装R语言时,你需要安装很多包,比如tidyverse,比如data.table,这里你可以写一个函数,将所有需要的包写进去,然后进行批量安装
在小伙伴问大猫的所有关于R的问题中,“如何最快学R”应该是呼声最高的话题了。以前大猫曾经把自己的经验总结成一篇万字长文发在人大经济论坛中,但是由于篇幅太长,很少有小伙伴有时间看完。从今天开始,大猫会陆续把原来的这篇心得经过提炼后发出来,同时还会增加一些新的内容。
Portraiture是一款支持Photoshop、Lightroom的磨皮滤镜插件,可对图像的皮肤纹理、头发等进行平滑处理,以达到磨皮、减少面部瑕疵的效果。
1.首先彻底清除PR软件残留文件,清除工具需要上网下载。2.重新启动电脑后,再次运行PR安装程序。3.不要修改PR软件的安装目录,使用默认路径安装软件。4.根据以上步骤即可正常安装PR软件。
大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈;其他机构、自媒体转载,务必后台留言,申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵,那么你一定很难抉择——在进行数据分析时,到底应该使用哪个语言,R还是Python?在网络上,也经常出现诸如“我想学习机器语言,我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题,我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者,但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
很多苹果电脑用户在Mac平台上安装Adobe的PS系列(如:AI PS AE PR AU等)软件时,可能会遇到安装过程报错错误代码501的问题。
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”))。
本文特约作者为 DataCamp 的联合创始人 Martijn Theuwissen 。更多 R 语言资源请访问这里(http://t.cn/R9Uo2po) ,各种 R 语言源代码也在其中。 这里(http://t.cn/RZ0nGo0)还有一份数据科学备忘清单,能让你从零开始学习数据科学,包括 R 语言。 如果你没有编程经验,或者是对点击式的统计软件更熟悉(而非真正的编程语言), R 语言学起来还是有点难度的。本文的学习方法更适合 R 语言小白,不过老司机们也可以从中获得 R 语言的最新动态。 本文的
在我们平时的研究工作中,经常使用的是逗号分隔文件(.csv文件)、制表符分隔文件(.tsv文件)和空格分隔文件(.txt文件)。当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件,各自有各自的特点,原则上R语言可以读取任何格式的文件,只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。
我们时常会遇到需要在Mac中使用Window应用的状况,比如一些电商平台的打单软件可能只有Windows版本。借助系统兼容工具CrossOver,则可以便捷地在Mac中跨系统使用Windows系统下的应用和文件。小编这里汇总了CrossOver Mac安装失败,CrossOver Mac乱码等软件下载常见问题解决方案,帮大家快速入门CrossOver的使用。
设置 → 应用 → 可选功能 → 更多 Windows 功能 → 勾选“虚拟机平台” → 确定,或者直接运行optionalfeatures打开Windows功能:
发现这款软件在小样本,常见的临床问题中可以快速的解决我们大部分问题,其简单操作界面以及菜单式操作方式成为很多人选择它的理由。但是,当我们遇到某些大数据,或者复杂统计运算时,如果还拿SPSS作为自己的救命稻草,那可能就是一出损招了,甚至会一度click到想要剁手。
现在rio包支持读取multi object的文件例如(Excel workbook, .Rdata file, zip directory, or HTML file)
Matt:“老子在给世界上最大的金融机构打工,你竟然说 BUG 修复要等6个月?!”
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
在23年3月份的时候(下意识想说今年了hhh,恍然发现已经24年),菜鸟团作者就整理过不同格式的单细胞数据读取的方法,是基于V4版本的。
Hello亲耐的小伙伴们!新一期的大猫课堂又和大家见面了。针对前几期课程,不少童鞋向大猫提出了一些非常好的建议,例如:把需要用到的包明确写出来,中间过程不要省略,增加一些基础知识的讲解等。大猫在这里由衷感谢所有提出建议的小伙伴们,同时向上几期的不尽人意之处表示歉意,我会继续努力哒!
有群友问如果文件比较大,读入 R 比较慢怎么办?我告诉他用 data.table 包的 fread 读取。
macOS发布新系统以来有一段时间虽然手痒但是不敢升级,前几天实在忍不住点了更新。目前使用下来基本一切平稳,新系统新UI,就像换了一个新电脑(并没有)。
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析,通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
Mac系统下快速浏览的14款Quick Look插件,鼎力推荐,可能适合程序员,特别是前端开发人员,我已经将它疯狂的收录到,一万星星awesome-mac:
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。
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。
Git 有多种使用方式。 你可以使用原生的命令行模式,也可以使用 GUI 模式,这些 GUI 软件也能提供多种功能。 在本书中,我们将使用命令行模式。 这是因为首先,只有在命令行模式下你才能执行 Git 的所有 命令,而大多数的 GUI 软件只实现了 Git 所有功能的一个子集以降低操作难度。 如果你学会了在命令行下如何操作,那么你在操作 GUI 软件时应该也不会遇到什么困难,但是,反之则不成立。 此外,由于每个人的想法与侧重点不同,不同的人常常会安装不同的 GUI 软件,但 所有 人一定会有命令行工具。
前往 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ 下载新的版本,鼠标点击安装。
最近在复习python的科学计算,突然心血来潮,想看看R的数据处理和python的区别在哪,所以就有了这篇文章。 R语言简介 四十多年前, R 语言的始祖诞生了 , John Chambers 在贝尔实验室中开发出S语言 ,用于快速地进行数据探索, 统计分析和可视化 。十几年后 , 新西兰奥克兰大学的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 在 S 语言的基础上发明了 R 语言 。 R 语言流淌着统计学的血液 , 它内置了海量的统计函数 ,使用者可以利用其对数据进行快速交互分析 。
一提到用R做文本挖掘,小伙伴们最先想到的应该是tm包。的确,作为R平台文本挖掘的首选框架,tm包实现了将文本转换至向量的一切工作,tm甚至还可以实现停用词以及词频分析等一切简单的文本分析。然而tm却存在两个非常致命的缺点:首先,tm包的效率极为低下;其次,tm包由于开发时间早,为了兼容性背负着沉重的“历史包袱”,导致很多语法重复,阻碍了快速学习。
Cloudera的新产品CDSW(Cloudera Data Science Workbench)集成了R、Scala、Python2、Python3等语言进行统计和数据分析。本文档主要讲述如何在CDSW中使用R语言绘制直方图和饼图,并使用Hive数仓作为数据源。
data.table包提供了一个加强版的data.frame,它运行效率极高,而且能够处理适合内存的大数据集,它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装:
Hello亲爱的小伙伴们,大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题,在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上,这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译,也会在其中增加一些相关知识点,相信掌握了这些问题,一定会对你的研究工作大有裨益。
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