本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示,大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。也可后台回复“R-桑基图”获得示例数据以及R代码。
R的recommenderlab包可以实现协同过滤算法。这个包中有许多关于推荐算法建立、处理及可视化的函数。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
An R package is a set of R functions. Using dplyr as an example to learn R packages.
install.packages()/BiocManager::install()
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包,它提供了许多功能强大且易于使用的函数,包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
我核心的想法是预测房价。然而,我不打算使用任何arima模型;相反,我将使用数据的特性逐年拟合回归。
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习,因为R包之间的使用是相通的,掌握了一个,后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过,从这个入手,又能学习到新东西真不错。
最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算(操作)。
还有一种像Linux一样直接修改R中的相当于Linux中的.bashrc/环境文件一样的R的环境文件.Rprofile即可
前面得到的6个发育时期和4个分群,而且还可视化了一些marker基因,那么现在就要对这4群细胞进行差异分析
差异分析在转录组数据分析中占据着举足轻重的地位,是揭示基因表达变化的关键步骤。然而,面对众多如DESeq2、limma和edgeR等转录组分析R包,分析人员常常面临选择困境。本文旨在深入探讨这些常用差异分析R包的特点、优劣,以及它们与t检验/Wilcox秩和检验(Wilcox-rank-sum test)在差异分析结果上的异同点。
R包是多个函数的集合,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
本章节将要介绍VPP node的注册机制,在介绍VPP的node机制之前,我们首先介绍一下VPP的软件架构核和设计思想。
前文介绍了脏数据中缺失值数据分析|R-缺失值处理和异常值数据分析|R-异常值处理的常规处理方法,之后就可以对数据进行简单的描述性统计,方便我们对数据有一个整体的认识。
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源
为了保证可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,只需要运行这两行代码即可:
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
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
旭日图是饼图的一种扩展,每一层都展示一组分类的比例。sunburstR可绘制交互式旭日图
5.3 增加新一列 e.p df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
(1)在Rstudio程序设置中设置,可以用options()$repos来检验,但有时候还是不能成功,也不能下载Bioconductor的包
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件;然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码
绘图:geom_bar用于绘制柱状图,ylim设置纵轴值范围,them设置主题,axis.title设置坐标轴名称参数,axis.text设置坐标轴参数。
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 >
一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
ECharts是一个基于JavaScript实现的开源可视化库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器。recharts是开发者根据ECharts2开发的一个R语言接口,它使我们可以用R语言实现ECharts作图。
前文《R语言模拟疫情传播-RVirusBroadcast》已经介绍了一种用R语言模拟疫情传播的方法,不过当时为了实时模拟数据(没有事先准备好的数据集可用)的动态展示效果,笔者在RVirusBroadcast中使用的是R中的基础作图功能,在本文中我们将用gganimate包来生成动态图。
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作,本专题对排序和去重做专门介绍,并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例:多列无序去重
2、数据可以从txt或者csv等文件直接用read.table/csv读取3、当然如果你看了下面的教程,你会得到data.out这个数据框,按照下面的命令即可得到用于deseq2分析的原始文件data.out1<-data.out[-(1:4),-2]raw.data<-data.out1[,-1]进行条件设置condition<-c(rep('Tumor',50),rep('Normal',50))coldata<- data.frame(row.names=colnames(raw.count), condition)此处要注意raw.count的排序需要与condition顺序一致构建deseq2对象dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = raw.count,colData = coldata,design = ~ condition)设置对照ddscondition<−relevel(ddscondition<−relevel(ddscondition,'Normal')计算开始,样本量大的话,可以先去干点别的dds <- DESeq(dds)get结果res <- results(dds)设置cutoffresSig <- subset(res.LOXL1AS1, abs(log2FoldChange)>1 & padj < 0.01)输出结果resSig<-data.frame(resSig)write.csv(resSig,file="DEG.csv")这个时候是没有基因名字的,你需要参考下面的教程进行注释。生信干货~ID(ENSGxx)转Gene name的方法~R代码包与练习文件请到Chris生信初级教程中下载
最近有粉丝自告奋勇希望可以把他自己在简书等平台的生物信息学笔记分享在我们生信技能树公众号,在专业的舞台上跟大家切磋!
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。
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。
先找出各细胞类型上下调的gene,然后拿到gene-cell type的表达矩阵,将其分为上调的和下调的
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合,里面包括了readr,tidyr, dplyr,purrr,tibble,stringr, forcats,ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释(支持多行选中)ctrl+shift+c 快捷注释后,如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
data_frame() is a better way than data.frame() for creating data frames. Benefits of data_frame():
R语言中,当我们获取到了基因表达的count矩阵,怎么下载对应的基因长度并将count矩阵转换为FPKM矩阵
6.简单合并:在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意,bind_rows()函数需要两个表格列数相同,而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
本文介绍了基于R语言的SparkR和基于Python的Spark-Python两个大数据平台的交互方式。主要内容包括:1.基于R语言的SparkR,支持R语言的所有统计函数和绘图功能;2.基于Python的Spark-Python,支持Python的多种数据处理和机器学习库;3.通过SparkR和Spark-Python交互,实现大数据的交互式分析。
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
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