数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。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。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
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。
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
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。
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
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:
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。
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。
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。
前几期我们确定了我们想要的cluster,接下来就需要进入标志物识别阶段,此步骤可以帮助我们验证某些类群的身份,推测未知类群的身份,即:细胞亚群注释。
在实际应用中,我们常会涉及到多个数据表,必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。本章中的很多概念都和SQL中的相似,只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说,dplyr 要比 SQL 更容易使用。
#arrange是排序,默认从小到大,加desc是从大到小(descend:降低)
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。
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。
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。
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。
————————————————————————————————————————————————————————
(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。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容,但这仅仅是第一步,我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作,以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集(变量)。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
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。
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
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
豆花寄语:学生信,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。
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程,收到了一位读者的私信,内容如上。
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外,dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
2.select(),按列筛选,列名列号都可以.select(数据框,列号/列名)
1 下载cellphonedb官网测试数据,并运行软件 cellphonedb官网 下载测试数据 curl https://raw.githubusercontent.com/Teichlab/cellphonedb/master/in/example_data/test_counts.txt --output test_counts.txt curl https://raw.githubusercontent.com/Teichlab/cellphonedb/master/in/example_data/
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
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
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:
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
STARTRAC是发表于2018年的NATRUE 文章(Lineage tracking reveals dynamic relationships of T cells in colorectal cancer)中的分析方法,可以应用于单细胞免疫组库数据来揭示T细胞动态变化的分析。原理假设认为克隆型一致的细胞来源一致,可以定量刻画T细胞的组织分布、克隆扩增、组织迁移和状态变化等。
分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据
R包安装命令是install.packages(“包”)#安装的包存在于CRAN网站
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
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。
安装命令是install.packages(“包”)(安装在CRAN里的包),或者BiocManager::install(“包”)(安装在Biocductor)即可安装对应的包。之前已经安装过dplyr包了,所以直接加载即可
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云