同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用，但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
大多数 dplyr 函数使用非标准计算（NSE）。这是一个术语——意味着它们不遵循通常的计算规则。相反，它们捕获你键入的表达式并以自定义的方式对其进行计算。这让 dplyr 代码有两个主要优点：
dplyr包在数据变换方面非常的好用，它有很多易用性的体现：比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹，也不需要绝对引用，而这在多数baseR函数中都不是这样的，比如：
dplyr 是 tidyverse 包的一部分，提供了许多操作数据框的工具，常用的有：
作者：Harry Zhu 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21574497 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 相关内容：
有4个函数可以使用三方包的功能（函数、数据等），基于它们是否加载（Load）或绑定（attach），找不到包时的反馈而有所不同。
CEL files contain information on the probe set's intensity values, and a probe set represents a gene. Information about probes gets extracted from the image data by Affymetrix, an image analysis software.
TCGA数据下载就易用性来说，RTCGA包应该更好用，且由于是已经下载好的数据，使用比较稳定。但是也由于是下载好的数据，不能保证数据都是全新的。TCGAbiolinks包是实时调用GDC的API，所以可以获取最新的数据。
dplyr的函数由于使用tidy evaluation（R中的一种非标准执行（NSE）实现方式）的方法，可以使得其具有更好的易用性：变量不需要绝对引用和引号包裹。
数据科学和机器学习之间区别的定义：数据科学专注于提取洞察力，而机器学习对预测有兴趣。我还注意到这两个领域大相径庭：
伦敦的地铁路线图图可谓是地铁路线图的鼻祖。多年来，它形成的配色与排版方案，造就了它独特的外观和风格，但最令人惊叹的，还是其神来之笔的设计思路。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
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。
R语言里的dplyr这个包group_by()函数加上summarise()函数分组计算方差均值等非常好用。比如一组数据
恰好被隔壁Y叔看到了，所以立马给出来了解决方案，在听说你用的函数又撞名了？ 可以看到conflicted包超级好用，专门盯着你，让你报错！
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。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
我们将展示如何使用一个名为pdpipe的小库使用Pandas构建直观而有用的分析流程（管道）。
在单细胞的数据分析当中，每个亚群的top基因是十分重要的，因为这一部分的基因主要是代表了这一亚群的高表达基因，为了后面的分群鉴定，主要是通过seurat的findallmarkers这个函数进行计算。可以参考这个博主的文章，对源码解析的很细https://www.jianshu.com/p/f5c8f9ea84af，同时对应着这个函数的解析http://www.idata8.com/rpackage/Seurat/FindAllMarkers.html。
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。
汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
为什么要用 Python 呢？ 我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。 glm, knn, randomForest, e1071 -> scikit-learn R 语言的一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应的软件包，这大大提升了用户的学习成本。Python 中的scikit-le
这篇文章与 https://github.com/ShixiangWang/MessageBoard/issues/69[1] 与 https://github.com/ShixiangWang/ezcox/issues/12[2] 相关。
我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap，遵循图形语法，最大的好处是直接使用长数据画热图，这是目前其他画热图的R包所不具备的。
logFC是log fold change的缩写，也就是log之后的差异倍数。这个差异倍数意思是某个基因在A组表达量的平均值是B组表达量平均值的几倍。
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
这是一个典型的利用当前流行的机器学习算法来进行生物数据挖掘的案例，非常具有代表性。
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。
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？！”
在Linux或者Unix系统中，你可以使用nohup命令和&符号来在后台运行R脚本。这样即使你关闭了终端，你的R脚本也会继续运行。以下是一个例子，假设你的R脚本名为myscript.R：
dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
r语言的包中，集成了众多函数，大大扩展了r的功能且降低了使用难度。本篇文章就来介绍r语言中包的两种安装方式：install.packages和从github安装包。
导读：本文是根据 Stefan Kojouharov 发表在 Medium 上的文章整理而成的一份人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据方面的速查表。为了便于查找与使用，本文对每个主题进行了分类，希望可以对各位的工作有所帮助。
碎碎念：这个没啥好仔细展示的，含义也很直观，主要是要记住有这个函数，等需要用的时候回来找
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。函数功能：summarize()可以将数据框折叠成一行：
2023-11-10，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
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
熟悉R的朋友都会知道， dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题，今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
原来这位黑客自己也有一个数据库，他的数据库中保存着我们所有密码的排列组合与摘要的一个对应关系。这样一来他就可以通过用户密码的摘要与自己数据库中的摘要进行匹配。匹配成功后，这串摘要对应的密码就代表着用户的密码。这也就是常说的彩虹表攻击。
通过 gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。
去年年底我写了一篇《我的 .NET Core 博客性能优化经验总结》，但后来还发现有一处遗漏需要补充。我们一起来看看~
别说，还真有，而且常见的统计图形它都能绘制，更重要的是，统计指标信息自动添加，绘制的结果完全符合出版需求~~
实际上，但凡学过一点点R语言的，都知道如何下载这样的R语言源代码压缩包文件来进行安装。实际上，这个包的 的官方说明书也写的很清楚：http://research-pub.gene.com/IMvigor210CoreBiologies/
EVAL命令是Redis提供的功能之一，它可以让用户在Redis中执行Lua脚本。
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。
培训时，同一段代码，大家都运行的好好的，而你却出现问题了，一般都是考虑包里的函数冲突了。这时需要一个个去排查到底是哪个函数发生了冲突，有没有更好的办法呢？
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