个标准文件 所以很容易批量读取这样的文件，代码如下所示： dir='GSE201048_RAW/outputs/' samples=list.files( dir ) samples sceList = lapply...min.features = 500) #后面就可以单细胞处理的标准流程啦 return(sce) }) do.call(rbind,lapply...selected > dim(ct) [1] 6182813 3 是稀疏矩阵的简化版，我略微思考了一下，做了一个简单的变幻： library(reshape2) tmp = dcast...函数进行数据转换，在 R 语言中，reshape2 包提供了 dcast() 函数，用于将数据框从长格式（long format）转换为宽格式（wide format）。...最后的完整的代码是： dir='GSE133283_RAW' samples=list.files( dir ) samples sceList = lapply(samples,function(pro
首先参考群主的WGCNA教程的合并方法 当时群主的代码是linux的shell脚本+R里面的dcast函数，如果大家感兴趣群主的WGCNA教程，见： 一文看懂WGCNA 分析(2019更新版) 通过WGCNA...然后在R里面读取后，使用reshape2包的dcast函数即可，如下所示，一句话搞定！...a=read.table('GSE48213_RAW/tmp.txt',sep = '\t',stringsAsFactors = F) library(reshape2) fpkm dcast...第二种方法是lapply循环读取文件 这个是纯粹的R语言解决方案，我也是在群主的指点下完成的，可以看到里面使用了 do.call 和 lapply 函数 批量读取txt文本文件： rm(list = ls...()) options(stringsAsFactors = F) fs=list.files('countsFiles/') a=do.call(cbind,lapply(list.files('countsFiles
tapply mapply 设置上下文 我将首先通过使用简单的数据集介绍上面的每个函数是如何工作的，然后我们将使用一个真实的数据集来使用这些函数。...我们可以看到如何使用apply()函数来总结数据。同样，让我们试着沿着每列求和： sum_cols <- apply(data, 2, sum) sum_cols ?...mapply函数最好用例子来解释——所以让我们先使用它，然后再尝试理解它是如何工作的。 首先，让我们看一个通常不以2个列表或2个向量作为参数的函数，例如max函数。...现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。为了简单起见，让我们使用iris数据集： iris_df<-datasets::iris head(iris_df) ?...本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。 我鼓励你在更复杂的数据集上尝试更复杂的函数，以充分了解这些函数有多有用。
我可以不负责任的告诉你，在这方面真的没有银弹（Silver Bullet），除了数据集大小的限制以外，一般来说，k值越小，训练压力越小，模型方差越小而模型的偏差越大，k值越大，训练压力越大，模型方差越大而模型偏差越小...而普通的apply家族（apply、lapply）大多只能执行一些简单的描述性函数。...prediction, Sepal.Length)) 代码解读：%>%为管道函数，将数据集传递给`group_by`函数——以randomtree,kcross为分组依据（有点像data.table中的dcast...本文大多学习之《数据挖掘之道》，还未出版，摘录自公众号：大音如霜，感谢老师的辛勤，真的是非常用心的在写代码以及服务大众。...iForest是怎么构造的，给定一个包含n条记录的数据集D，如何构造一个iForest。
隐式循环 在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集 比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...(sceList, dim)) 正好复习R语言基础的时候，学到了apply()和lapply()两个函数，那一起来了解一下隐式循环吧！...()函数 lapply返回与X长度相同的列表，其中的每个元素都是将FUN应用于X的相应元素的结果。...lapply是apply()函数的变种，主要用于处理列表/向量（列表/向量没有行和列的概念，所以会比对矩阵/数据框的操作更简单一些），也更适用于批量读取数据或者处理统计数据 基本语法为： lapply(...mfrow = c(2,2)) lapply(1:4,function(i){plot(iris[,i],col = iris[,5])}) Sapply和Vapply简介 Sapply是lapply
conmirs)*0.9)) } # g <- conmirs[1] ####================单一绘制============== f2 lapply...,dir.create(fp_violin,recursive = T)) lapply(conmirs, function(g){ ldat <- data[...paired_compaired <- list(unique(paired_data$Sample)) ###=============== lapply...paired_data[paired_data$miR == g,] #为了防止配对样本信息错乱，先构造一个配对样本的数据集 dat1_paried dcast...,dir.create(fp_pan,recursive = T)) lapply(unique(geneexpdata$miR), function(g){ # g = unique(geneexpdata
概述 在实际的工作中，我们总要面对各种各样的数据结构处理，这些操作可以使用循环来完成，但是容易造成内存的占用，以前其实了解过这方面的函数，但是记不清，因此整理下 主要函数如下 apply lapply...Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 5.843333 3.057333 3.758000 1.199333 lapply...函数 lapply函数和apply函数的差别在于，lapply输出的为一个列表 参数方面少了margin 示例 xlapply(iris[,1:4],mean,na.rm=T) # 因为输出的为list
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。...dplyr::group_by+summarize 数据联结：merge——plyr::join——dplyr::left/right/inner/outer_join 数据塑型：plyr::melt/dcast...data.table 1、I/O性能： data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指，这里以一个1.6G多的2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何，...(carrier,origin,dest) 先按照三个维度进行全部的分组； .SDcols=c("arr_delay","dep_delay")则分别在筛选每一个子数据块儿上的特定列； lapply(....左手用R右手Python系列——数据合并与追加 长宽转换： 长宽转换仍然支持plyr中的melt/dcast函数以及tidyr中的gather/spread函数。
问题 如何定义一个R函数。 解决方案 使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(...另请参阅 有关如何定义函数，参见《An Introduction to R》（http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf）和《R in a Nutshell...2.12 定义函数 问题 如何定义一个R函数。 解决方案 使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(
写 在前面 最近@黄小绵羊同学给大猫留言，说你当时那篇《如何在分词中导入搜狗字典》怎么太监了呢？第一期只讲了如何导入单个词典，并且承诺在下一期会给出批量导入的方法，但第二期至今遥遥无期。...核心就是使用list.files函数获取工作目录下面的所有词库文件名，然后使用lapply函数全部导入。最后把导入的文件汇总并去除重复的观测后输出，就大功告成啦。 一步一步来。...其中getwd()用来获取当前工作环境的目录 data.dir <- sprintf("%s/data", getwd()) # 用来输出结果的目录 results.dir <- sprintf("%...list.files(cidian.dir, pattern = ".scel$", full.names = T) 其次是依次导入目录下所有词库 # 将所有词库逐个导入，并输出成.txt文件 ---- lapply...rbindlist函数 ---- dict.paths <- list.files(cidian.dir, pattern = ".txt$", full.names = T) dict.list lapply
2.lapply() function lapply（）函数输入为 list, vector or data.frame,输出为list。...lapply(X, FUN) Arguments: -X: A vector or an object -FUN: Function applied to each element of x...3.sapply() function sapply() 输入为 list, vector or data.frame ，输出为 vector or matrix. sapply()与 lapply(...) 可以完成相同的工作，但是输出的格式不一样。
好不容易定好了题，好不容易算完了数据，好不容易改完了稿，却不知道如何选择最适合自己的期刊，实在有一些可惜。因此，对本领域发文情况做一次检索是非常必要的。...首先在工作目录中新建code文件夹并创建prepare.R以创建工作环境. # !...准备---- ## 清除当前环境中的所有对象 rm(list = ls()) ## 设置主文件夹路径, 并设置工作目录 (root_dir <- sub("/code.+", "", rstudioapi...准备---- ## 清除当前环境中的所有对象 rm(list = ls()) ## 设置主文件夹路径, 并设置工作目录 (root_dir <- sub("/code.+", "", rstudioapi...write.xlsx(journal_info, paste(root_dir, output_dir, "journal_info.xlsx", sep = "/")) 结论 通过浏览器自动化获取信息可以有效的减轻工作压力并增加获取信息的准确性
width= length(gs)*0.9) } # g <- gs[1] ####================单一绘制============== lapply...,dir.create(fp_violin,recursive = T)) lapply(gs, function(g){ ldat <- data[data$...paired_compaired <- list(unique(paired_data$Sample)) ###=============== lapply...g,] #为了防止配对样本信息错乱，先构造一个配对样本的数据集 dat1_paried dcast...,dir.create(fp_pan,recursive = T)) lapply(unique(geneexpdata$gene), function(g){ # g = unique(geneexpdata
apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...3.tapply函数 它通常会有三个参数，第一个参数代表数据，第二个参数表示如何对数据进行分组操作，第三个参数指定每一个分组内应用什么函数。
有意思的是我仍然是选择老牌r包，parallel； 使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字，比如 lapply...最开始的代码是： system.time(lapply(1:1000000, function(x){ sample(1:100,10) })) user system elapsed...7.105 0.268 7.380 lapply就替换成为了 parLapply 函数 之后的代码是； library(parallel) cl <- makeCluster(8)...www.bio-info-trainee.com/4387.html 再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理： 《生信分析人员如何系统入门...R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构
在对同一路径下多个文件做相同处理时，可以循环读取文件夹中的文件，批量读取，处理和写入文件，会大大提高工作效率，在R语言中，处理方法如下所示。...fileNames <- dir(path) filePath <- sapply(fileNames, function(x){ paste(path,x,sep='/')}) data lapply...for (i in 1:length(fileNames)){ temp<-data[[i]] temp[,1]lapply(as.character(temp[,1]), function...(x){strsplit(x, "\\.")[[1]][1]})) taglapply(as.character(colnames(temp)[1]), function(x){strsplit
首先，变量的数量实在太多，如果输这34个变量名尚且能接受的话，那万一要是有100个变量呢，“输”了你赢了世界又如何；再者，未经过清洗和结构化的变量名存在着太多难以预计的问题，我们来看代码中这个示例的变量名...批 量处理法：用lapply批量处理变量 在此时lapply的妙用就显现出来了，在R中lapply用来对list中每一个element进行相同处理，如何把它运用到data.table，话不多说先上代码：...DT[, colnames(DT[, 3:34]) := lapply(.SD[, 3:34], as.Date)] 结果如下： ?...而我们要处理的变量是第3个到第34个，所以在.SD中选出3至34列，运用lapply对选中的.SD[, 3:34]里面每一个element使用as.Date函数。 再看，':='的左边。...如何把处理好的这些变量与变量名进行对应，这里就用到了colnames()这个函数，提取出我们这个data.table第3到第34个变量的名字，这样就可以将变量名和更改格式后的变量按顺序进行一一匹配。
编程这个技能，随着IT行业的火爆，各种资料都已经烂大街了，所以各种编程语言的基础教学视频及书籍基本是搓手可得，我们不应该是去做重复工作，所以我们出品的视频并不是基础教学，而是针对生信从业者的真实需求提炼的技能小视频...RPKM矩阵 16: 对有临床信息的表达矩阵批量做生存分析 17: 对多个差异分析结果直接取交集并集 18: 根据GTF格式的基因注释文件得到人所有基因的染色体坐标 00：编程语言系统入门 生信分析人员如何系统入门...生信分析人员如何系统入门perl？ 生信分析人员如何系统入门R？ 生信分析人员如何系统入门Linux？...tmp/GSE48213_RAW/') a=read.table('tmp.txt',sep = ' ',stringsAsFactors = F) library(reshape2) fpkm dcast...trimws(strsplit(x,'<-')[[1]][2]),';')[[1]]) }) names(v)=n tmp=unlist(lapply(v, function(x){ lapply(
2、lapply、sapply和vapply函数： 这几个函数是一套，前两个参数都为X和FUN，其他参数在R的函数帮助文档里有相信介绍。...lappy是最基本的原型函数，sapply和vapply都是lapply的改进版。...lapply(scores, mean) 3....$ShuXue 7. [1] 86.2 8. 9. > lapply(scores, quantile, probs=c(0.5,0.7,0.9)) 10....好多了，但可预测性还是不好，如果是大规模的数据处理，后续的类型判断工作会很麻烦而且很费时。
/c5.go.cc.v7.2.symbols.gmt") class(gmt) 如何制作自定义的gmt文件？...gcSample) names(gcSample) file="sink-examp.txt" gs=gcSample write.gmt <- function(gs,file){ sink(file) lapply...unique(geneset$catabolism.Type) description <- rep(NA,length(name)) names(description) <- name genes lapply...description,genes=genes) get_gmt <- function(gmtinput,filename){ output <- file(filename, open="wt") lapply...write.gmt2 <- function(filename,gmtInfo){ if(class(gmtInfo) == "gmtInfo"){ sink(filename) lapply
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