要纵向合并两个数据框,可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量,这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如:
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合,里面包括了readr,tidyr, dplyr,purrr,tibble,stringr, forcats,ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
数据这样组织有两个明显的好处:既方便以向量的形式访问每一个变量,也方便变量之间进行向量化运算。
在数据分析过程中,不同的软件通常对数据格式有一定的要求,例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据,而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候,无法保证导入的数据一定是什么格式,因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
2023-11-10,Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
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tidyverse中的长款数据转换函数,类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
本中你将学习在R中数据处理简洁的方法,称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作,但这些工作从长远来看是值得的。一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具,您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种,从而可以将更多的时间花在分析问题上。
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
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。
01 表格之间的处理 上一篇文章推出【R语言】基础知识 | 为了偷懒,我不择手段!,想了想,人还是踏实一点比较好,别老想着走捷径,不然有一天会摔的很惨,咱还?️ 把基础打扎实~ data1文件夹中
列名中含有数值型数据,可以names_prefix/names_transform提取,可以用readr包中的parse_number()函数直接解析
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
这篇论文的数据和代码是公开的,链接是 https://github.com/CPop-SDU/sex-gap-e0-pnas,我们按照他提供的代码和数据试着复原一下论文里的图。今天的推文重复的内容是论文中的Figure1A
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2101056118
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ,在Seurat中均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式;在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法;在 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
「关于jjAnno」更多详细的内容可点击下方链接https://mp.weixin.qq.com/s/CVXsJPPx12saw0WYiReQag
分别计算出单性状的育种值,然后根据权重进行选择。这种方法有一定效果,但是模型中没有考虑到性状间的协方差,误差较大。
https://github.com/cxli233/SimpleTidy_GeneCoEx/tree/v1.0.1
先找出各细胞类型上下调的gene,然后拿到gene-cell type的表达矩阵,将其分为上调的和下调的
来源:伯乐在线 - PyPer 本文共2203字,建议阅读5分钟。 本文重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念
当以某种方式组合多个序列或数据帧时,在进行任何计算之前,数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑,但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象,然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
下面的代码和数据源主要来自:https://stackoverflow.com/questions/51063842/create-multiple-columns-in-summarize,以计算分位数为例。
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一,但是很多新手无从下手,这里总结出最常用的 29 个函数,先点赞收藏,留下印象,后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称,检索其用法即可。
我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
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在本文中,数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数,这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后,读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
代码链接 https://mrvollger.github.io/StainedGlass/ https://github.com/mrvollger/StainedGlass
说起R语言的拼图,可能大家一点都不陌生,比如常用的“cowplot”和“patchwork”。gridExtra包也提供了一个拼图函数”grid.arrange“。另外,南方医科大学余光创教授也开发了一个更为神奇的拼图R包:aplot。本文将依次对它们的用法进行介绍。
有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗,为什么还要花钱来上课?没错,我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华,才打磨出来的前七节课。
在本节中,我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合,带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配,则缺少的一侧将包含空值。” – [来源](http://blog .codinghorror.com/a-visual-explanation-of-sql-joins/)
透视表在一种功能很强大的图表,用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
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