面对问题,最重要的建议是:“阅读错误信息”。有些错误信息通常不是很清楚,R 并不是真的很擅长表达它们,但是答案通常就在您的面前。一旦您敢于阅读错误信息,我们将帮助您阅读这些错误信息!
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。
(library() : library(package)将加载名为package的命名空间,并添加到包的搜索列表中。加载前对搜索列表进行检查并更新,如果package不存在则报错,如果之前已加载package,则不会重复加载。如没有参数package即library(),则列出lib.loc指定的库中的所有可用包。library(help=package)将返回package的基本信息。
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。
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
一般来讲,我们想要使用TCGA数据,大概有三种方法,一是直接从GDC官网或官方下载工具gdc-client下载文件后自行处理,二是使用数据库如UCSC Xena或Firehouse,三是使用TCGAbiolinks R包自动下载并处理。
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。
inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并,但它们有一些区别:
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
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。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | NSS 编译 | 张伯楠,刘云南 弋心,卫青,宁云州 R语言是数据科学领域最流行的语言之一。如果你真想从事数据科学事业,那你要么已经会用R语言要么正在学习它。R语言同样是一个拥有广泛的统计和数据科学库的生态系统。为了帮助数据科学家测试他们的R语言能力,我们为DataFest 2017设计了一部分技能测试题。 超过1500人注册了这项考试并有接近500人完成了测试。下图是不同测试者的成绩分布: 下面是关于成绩分布的一些统计数据: 平均分:16.69 分数中值:19
通过基于变量名的操作,select()函数可以让你生成一个有用的变量子集。基本用法如下:
前面写了superheat的教程,今天写一下第二波,如何进行聚类以及添加注释图吧。🤩
有5个基础的函数: - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus)
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。
y4 <- filter(deg, a>1 & b < 0.05);table(y4)
首次分享课讲的是TCGA数据分析,探究某一因素与肿瘤临床数据之间的关系,并自动生成可以用于SCI发表的三线表,如下图所示:
2.select(),按列筛选,列名列号都可以.select(数据框,列号/列名)
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
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。
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接,其实是对左边的数据框取子集
TypeScript 的核心原则之一是对值所具有的结构进行类型检查。它有时被称做“鸭式辨型法”或“结构性子类型化”。在 TypeScript 里,接口的作用就是为这些类型命名和为你的代码或第三方代码定义契约。
话不多说,上网址: https://www.r-graph-gallery.com/ r-garp-gallery收入了大量利用R语言绘制的图形,这些图形包含了很多方面,通过这个网站,我们可以方便直观观察到R语言所能做的一些图形。
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
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:
D方法实例化模型类的时候通常是实例化某个具体的模型类,如果仅仅是对数据表进行基本的CURD操作的话,可以使用M方法.由于不要加载具体的模型类,所以性能会更好.如果D方法没有找到定义的模型类,则会自动调用M方法.
加了影片搜索的功能之后,就存在没有搜到任何影片的情况。现在的网页上,如果没有搜到,就是没有显示结果。这个不是很直观,最好能有个提示,说没有搜到任何影片。 要实现这个功能,就得知道每次搜索出来的影片信息共有多少条。web.py 对于数据库的功能并没有做很多封装,并不能很方便地通过我们取出的影片数据得到数量。因此,需要再增加一次数据库查询,得到影片的数量。 获取数量的 SQL 语句是: SELECT COUNT(*) FROM 数据库 WHERE 查询条件; web.py 提供了接口: db.query('S
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说,这显然不够优雅,因为我们有更好的办法。
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
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学生信为啥要学R语言:R语言拥有丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
本文将探讨在SQL查询中判断某项数据是否存在的方法,避免频繁使用COUNT函数来统计数据的数量。通过使用更加优雅的查询语句,开发者可以在数据库操作中提高效率和可读性。
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:
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大,但是还是不够强大,总有些大佬想要更加强大,于是就有了今天要介绍的gtExtras,这是一个扩展包,为gt提供多种强大的可视化功能!
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的,因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释,特别是数据结构与变量类型,作为语言的核心底层概念,看似简单,实则贯穿着整门语言的核心思想精髓,所以一直不敢随便乱讲,害怕误人子弟。还是建议每一个初学者(无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数)。 今天我要分享的内容涉及到R语
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
C-statistic是评价模型区分度的指标之一,在logistic模型中,C-statistic就是AUC,在生存资料中,C-statistic和AUC略有不同。
如今数据分析如火如荼,R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么,你还在用spss整理数据么。
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量,以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间(大约 1 年)的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
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。
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。
我们知道,R语言学习,80%的时间都是在清洗数据,而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要,如何选择合适的列进行分析,你知道几种方法?
在平常科研工作中,经常有师兄师姐师弟师妹问我:我现在有一个单基因,我该怎么开展生信研究?出现这个问题的原因是:(1)目前生信研究火热也逐渐受到认可(2)许多医学生在开展实验研究的同时,如果结合生信,则自己的结论和工作量更加吸引到编辑和手审稿人(3)现有的geo、TCGA或者其他免费公开数据库确实是很多研究者的第一选择。
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 📷 SQL版 📷 流行的dplyr 📷 最后看看各种操作的性能吧 📷 data.table 就是牛批!(可惜没有tidyverse易用) 测试代码: library(microbenchmark) library(sqldf) library(dplyr) library(data.table) sapply(c("sqldf","dplyr","data.table"), packageVersion, simpli
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