2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
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。
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。
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。
散点图绘制回归曲线很常用,那么添加上回归方程,P值,R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。
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
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
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。
2.select(),按列筛选,列名列号都可以.select(数据框,列号/列名)
在这个过程中你可能会发现问题,例如下次在进到rstudio的话,查看镜像,又不在了,怎么办呢
方法一:手动设置,Tools→Packages→Primary CRAN repository
install.packages()/BiocManager::install()
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
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"
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:
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
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。
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
我们(RStudio Team)今天很高兴的宣布一个新的项目sparklyr(https://spark.rstudio.com),它是一个包,用来实现通过R连接Apache Spark。
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包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)
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。
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
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。
为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像,其实是可以在Rstudio中进行设置的,只需要运行这两行代码即可:
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。
今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。 针对数据合并与追加,R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求,根据合并与追加的使用场景,这里我将本文内容分成三部分: 数据合并(简单合并,无需匹配) 数据合并(匹配合并) 数据追加 数据合并(简单合并,无需匹配) 针对简单合并而言,在R语言中主要通过以下两个函数来实现: cbind() dplyr::bind_cols() df1 <- data.frame(A=c('A0', 'A1', 'A2', 'A3'),
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。
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:
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
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
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!
输入代码install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)。
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格?是的,我们正在尝试将数据表格(如tibbles、data.frame)和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子:
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。
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
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:
翻译 | 刘朋 Noddleslee 程思婕 余杭 整理 | 凡江
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
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