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RXML包获得html文件中的表格小实例

需求使用snpEff软件对vcf格式文件进行注释后会生成一个snpEff_summary.html;这个文件是对vcf格式文件中的内容进行的统计,结果会以表格和图片的形式在html文件里展示。 我现在想把html中的数据提取出来,自己来做图。 参考文章https:stackoverflow.comquestions14517732how-to-get-table-data-from-html-table-in-xmlHow to get table data from html table in xml使用R的 XML包使用到的R代码library(XML)doc

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R入门】R环境搭建

如果想要开始学习数据分析,或者仅仅是想做出狂拽炫酷屌的数据分析图,那么 R 会是个不错的选择。 R 简单实例主要工作已经完成,让我们动动小手,优雅的单击(或双击)R Studio 图标,来感受一下R 的魅力。 小结到此为止,R 就已经顺利的收入囊中了,恭喜你,又掌握了一门(的 Hello world)了。 【此处应有掌声】接下来,会继续介绍 R 的基本用法和其中比较重要的函数使用方法,目标是能使用 R 对数据进行初步分析,以便能在生活和工作之中有所应用。 加之在大学时就对数据分析感兴趣,也曾经学过 R ,现在算是重温和复习吧。

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    R 实战第一,二章 R

    这次的作业主要是以对一个非常简单的数据分析问题进行实践的形式呈现出来,对于《R实战》第一二章的内容已经体现在了对问题的解析的过程中,所以就不再将学习的过程贴出来了。

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    R系列五:⑤R与多元回归

    +fev1+rv+frc+tlc)上面的公式意味着变量pemax可由一个由变量age、sex及其他变量组成的模型来描述(pemax是指患者的最大呼气压力,数据集cystfibr中其他变量的解释可以参考R中的数据集解释 : 0.6373, Adjusted R-squared: 0.4197F-statistic: 2.929 on 9 and 15 DF, p-value: 0.03195#Tips:注意,上面结果表明所有变量对应的 模型筛选R中有一个按照赤池信息准则(Akaike Information Criterion)进行模型筛选的函数step()。 : 0.6141, Adjusted R-squared: 0.5369F-statistic: 7.957 on 4 and 20 DF, p-value: 0.000523这个方法就是按照AIC的值进行选择的 《R统计入门(第二版)》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著2.《R初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著

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    R系列五:①R与多元回归

    不过模型设定和结果输出等内容与前面系列讲过的关于回归分析和方差分析的内容差别不大,链接:R系列第四期:②R多组样本方差分析与KW检验、R系列第四期:④R简单相关与回归。 R中有一个按照赤池信息准则(Akaike Information Criterion)进行模型筛选的函数step()。 另外,我们在平常使用线性模型中也经遇到一些问题,比如共线性,交互效应等问题,我们会在这个系列的番外——R系列5番外为大家介绍。好了,这部分的内容就先介绍到这里,我们下期再见。参考资料:1. 《R统计入门(第二版)》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著2. 《R初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著3.Vicky的小笔记本《blooming for you》by Vicky

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    R:用R填补缺失的数据

    在这篇文章中,我们将使用airquality数据集(在R中提供)来推测缺失值。为了本文的目的,我将从数据集中删除一些数据点。快速分类缺失数据有两种类型的缺失数据:MCAR:随意丢失。 就样本而,仅缺少一个特征会导致每个样本缺失25%的数据。如果可能,应丢弃缺少2个或更多特征(> 50%)的样本。

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    R︱画图

    笔者寄:不论画啥,你先plot准没错。

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    R包_plyr

    基础R函数和plyrplyr包中一些有用的函数R程序参考资料 plyr: The split-apply-combine strategy for R 不再是循环,而是向量操作,这个包的目的是简化apply R函数和plyr?

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    R包_dplyr_2

    data_frame() is a better way than data.frame() for creating data frames. Benefit...

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    R包_lubridate

    Other functions that work with intervals include int_start, int_end, int_flip, i...

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    R包_gbm

    gbm效果和randomForest相近,但是占用内存更少,且支持多核crossValidation运算。

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    R入门

    R简介四十多年前, R 的始祖诞生了 , John Chambers 在贝尔实验室中开发出S ,用于快速地进行数据探索, 统计分析和可视化 。 与大多用于工程实践的编程相比 , R 更像是一个灵巧的研究工具 ,在处理大量数据 , 性能方面比较薄弱。 R及其生态作为连接现实世界中的数据和数学模型的桥梁,正在社群的努力下一步一步地把这些想法具体化。让我们进入 R 的世界! R基本数据结构下面用 R 的解释器来熟悉一下 R 的基本数据结构。首先让我们先进入 R 环境下 我是在mac操作环境下的,ubuntu的是一样的。 R 实战 : 一本从统计角度介绍 R 的书籍 ,较为简单 , 适合快速翻阅。

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    R包_reshape2

    参考的r代码如下names(airquality) = tolower(names(airquality))head(airquality) # meltmd = melt(airquality,id=

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    R包_dplyr_1

    create two vectors and calculate Euclidian distance between themx1 % sqrt()arrange reorder rows # base R create new variables that are functions of exciting variables which is d ifferent form transform # base R new variableflights % mutate(Speed = DistanceAirTime*60)summarise reduce variables to values # base R randomly sample a fraction of rows, with replacementflights %>% sample_frac(0.25, replace=TRUE) # base R

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    R包_Matrix

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    R包_manipulate

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    R包_knitr

    knitr可以把r代码嵌入到rmarkdown和latex中,然后编译成html等文档。html和markdownhtml极为笨重,md相对简洁,并且可以很容易地转化为htmlr markdown图片输出到html,使用svg比默认的png效果更好。```{r bunch_o_figs_svg, fig.height=4, fig.width=8, dev=svg}n

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    R_基础

    setwd(“c:myproject”) ls() #列出当前工作空间中的对象rm(list=ls())dir() #列出当前目录dir.create(“c:myproject”)options() #查看R软件默认选项的设置 delimiter,row.names=name,stringsAsFactors=FALSE)#一个例子sink(myout.txt,split=TRUE)pdf(myout.pdf)source(s1.R) lengthdimstrclassmodenamesc(obj1,obj2)cbind(obj1,obj2)rbind(obj1,obj2)headtaills()rm(obj1,obj2) #批处理R 利用抽样技术随机获取子集index = sample(2,nrow(Insurance),replace=TRUE,prob=c(0.8,0.2))InsuranceInsurance #利用抽样技术对数据进行分区管理 #R基本画图 plot()函数#par()对R图形进行修饰dose

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    R:循环

    这里介绍五种R的循环法,分别是:forifrepeatwhichwhileforsamples

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    R:翻转

    这期介绍数组、字符串的翻转,元素间翻转,元素内翻转,采用rev、str_rev函数,并给出几个例子。

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