xlsx文件,是2007,2013,2016版本的Excel文件,R语言中可以通过openxlsx包进行读取。
一般情况下我们需要分析的数据都是存储在文件中,那么利用 R 分析数据的第一步就是将输入读入 R 语言。如果分析的数据是记录在纸质载体上,还需要将数据手动录入,然后保存为一个文件。在 R 中分析文件一般是文件文件,通常是以逗号分隔的 csv 文件,如果数据本身包含逗号,就需要使用制表符 tab 分隔的文件。有些情况下还有需要处理其他统计软件生成的文件,例如 Excel 生成的 xlsx 格式文件等。R 可以很方便地读写多种格式文件。
上一节课我们熟悉了R语言中的各种数据类型,帮大家复习一下,这些数据类型包括了向量(vector)、矩阵(matrix)、数组(array)、数据框(data.frame)和列表(list),还提到了因子(factor)。这些数据类型在我们运用R语言解决实际问题的时候都非常有用,在上节的例子中我们是在R里面直接生成的数据,但是实际数据分析中,如何快速灵活的读取和处理多种格式的外部数据呢?这节课的主要内容,我们就来讲讲R语言中数据的读取。
偶尔我们会遇到将多个sheets合并为一个的需求, 但是如果有几十个sheets合并起来既容易出错又麻烦, 有些时候文档内格式还不统一, 所以用代码跑就对了.
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rownames(a) #查看行名,默认值的行名就是行号,1.2.3.4...dim(a)#几行几列
实际上,R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践,我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。而在实际工作中,数据分析者更多时候面对的是来自多种数据源的外部数据,即各式各样扩展名的数据文件,如 .txt、.csv、.xlsx、.xls 等。不同扩展名的文件代表不同的文件格式,这常常会给分析者带来困扰。
有些人可以成功,也有很多人各种报错,这里介绍一下常见的问题以及解决方法。帮到别人,记录一下,能帮到更多的人,毕竟:
大家好,我是飞哥,很多时候,我们需要对Excel进行批量处理,毕竟,没有批量二字,就彰显不出程序员的气质。
最近,星球内有位老师问了一个问题,之前我写了一篇博客(Excel格式的SNP数据怎么变为plink格式),老师说他的数据和我的一样,却报错了:
想要实现一个功能, 将不同的数据写入一个Excel中, 不同的数据对应不同的sheet表, 看了一下R语言, 找到的解决方法如下.
如何快捷地将前六列的内容直接转换为数值型,还不需要赋值一个新向量跟最后一列拆开?(同一个表中直接转换,前六列数值,最后一列字符)
由于 X-squared=118.1,p-value<0.001,所以 拒绝原假设 H_0,接受 H_1,认为因素A和因素B不独立,
计算Fisher线性判别函数。 首先将数据集 、 、 、 、和合并协方差阵 输入:
ggballoonplot(气球图)可用于多分类数据的可视化展示,其中每个单元格都包含一个点,其大小反映了相应组件的相对大小。
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包(例如gdata,xlsx,xlsReadWrite)相比,readxl没有外部依赖性,因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
简介 多元统计分析:多维标度 MDS 分析 案例 各地区工资水平的多维标度分析 library(openxlsx) Case12 = read.xlsx("../Res/mvcase5.xlsx", "Case12", rowNames = T) head(Case12) 📷 image-20201212193858279 # isoMDS 需 MASS library(MASS) D = dist(Case12) mds = isoMDS(D, k = 2);mds 📷 image-20201212
因子旋转方法: - 正交旋转(Orthogonal Rotation) - 斜交旋转(Oblique Rotation)
上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程,本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作,主要涉及的知识点如下:
火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P value(P值),值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧!
发表论文一般需要三步,写,投,改。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。
https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap
EasyExcel是一个基于Java的简单、省内存的读写Excel的开源项目。在尽可能节约内存的情况下支持读写百M的Excel。
大家好,本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布,一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
今天做了下因子分析中的东东,本来想找一些公共网站的数据,限于时间和要做一些数据整理,时间来不及,就找了一个现成的数据源。
oncoplot (瀑布图)经常出现在肿瘤研究中的Fig1 ,可以展示多种变异类型的全景图。
有时候,我们会遇到Excel格式的基因型数据,这篇博文介绍一下如何手动转为plink格式。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法,同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
调用edit函数,比如我们要让用户输入一个长度为5的向量并赋值给变量a,那么可以:
简介 步骤 1. Fisher 判别(线性判别) fd4 <- lda(G~x1+x2+x3+x4, d4_uni);fd4 print('------------------------------------') predict(fd4)$class # 预测结果 print('------------------------------------') ftab4 <- table(predict(fd4)$class, d4_uni$G);ftab4 # 判别矩阵 print('--------
这里有三个cluster,接下来找其marker基因,并合并成大的dataframe
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的,但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析,即序列间波动并非为一个常数,而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的,但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析,即序列间波动并非为一个常数,而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本篇,用书籍中的数据和结论,用R语言的一般线性模型和混合线性模型,做一下一年多点的联合方差分析的演示。
下面给出五个元素两两之间的距离,试利用最短距离法、最长距离法和类平均法做出五个元素的谱系聚类,画谱系图并做出比较。
本文介绍了读取Excel文件的辛酸历程,包括无法安装R包、安装依赖包、安装JDK以及解决编码问题等。作者通过一系列操作,最终成功读取了Excel文件。
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的,但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析,即序列间波动并非为一个常数,而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系。
本期推文我们介绍一个可以绘制颇具“艺术”风格地图的可视化包-cartography,主要涉及的内容如下:
生存分析作为转录组文章中的VIP,太常见了,那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢?
肿瘤是近年来严重威胁人类的健康的疾病,据统计,目前大部分种类的肿瘤都呈现不同程度的上升趋势,中国因患肿瘤而死亡的人数约占全球肿瘤死亡总人数的1/4左右,人类正面临着肿瘤防治的新挑战。现代医学治疗肿瘤的手段和方式已经日臻完善,主要为手术配合放、化疗联合治疗。
类似PCA的做法: 每组 变量 中 选择 若干代表性 综合指标(变量的线性组合),通过 研究 两组 综合指标 间关系 来反映 两组变量间 相关关系 即 线性组合 之间的相关关系 步骤:
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求构建一个适合他们需求的持向量机回归模型。
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
长途电话通话时长 决定, 这5个指标是总量指标,说明一个城市的电信业务规模和电信通信业务发展水平
经过RNAseq|批量单因素生存分析 + 绘制森林图分析后得到了预后显著的基因集。后续的常见做法是通过机器学习(lasso,随机森林,SVM等)方法进行变量(基因)筛选,然后构建预后模型。
在数据分析的过程中,外部数据的导入和数据的导出是非常关键的部分,而Python和R在这方面大同小异,且针对不同的包或模块,对应着不同的函数来完成这部分功能: Python 1.TXT文件 导入: 以某
大家好,我是邓飞,上一次,我们介绍如何根据显著性snp,使用bedtools根据上下游距离,根据gff文件注释基因。(使用bedtools进行gwas基因注释)
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
相信经常做数据分析的同学都听说过Cohort 分析,特别是互联网运营中,用于分析客户存留等场景,以往这种分析大都借助SQL+Excel完成。
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