很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
最近做项目遇到了一个实际数据清洗的问题,如何将连续数据按从大到小分成n类?刚开始我是打算用tidyverse包的,但是找不到合适的函数。只能通过较为笨拙的方法进行了。
tibble 是一种简单数据框,它对传统数据框的功能进行了一些修改,其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。
tidyverse安装失败,install.packages('tidyverse') 错误原因大概是其中有个依赖包xml2安装不上,解决办法是yum install libxml2-devel,这样就可以安装xml2了,也可以安装tidyverse了
Tidyverse中包含一个purrr程序包,之前在看数据处理分析时候,一直看到别人的code中,涵盖purrr,map函数,但是一直不知道这个是干什么的,现在发现purrr真的是极大的加速了数据处理流程,减少了code的编写。
可以看到如往常一样,中文字符也是以方块的形式展示,但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了,如下图所示。
原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.4[1]
因为5份数据集以csv格式存储,首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名,用到的命令是
我之前预告过的 R 语言新书,起名为《R语言编程—基于tidyverse》,本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门,老手 R 知识汰旧换新。
前几天去新疆培训,制作了R语言的基础教程,在翻阅资料时,看到了知乎张敬信关于R学习的观点,很是赞同。
R包的依赖处理非常奇怪,随着安装R包的数量变多,有较大概率会遇到R包依赖崩溃的情况。
默认情况下,readxl包会通过excel中的变量类型,决定读入r的变量类型,但是多数情况下,还是会出错的,后续章节再讨论
这里推荐几本线上的电子书,作者都在不断的更新,网页版的电子书,copy代码无障碍,无广告,很流畅。
最近知乎热议:R和Python谁更优雅的问题,或者谁更适合数据分析的问题,各种讨论,非常值得一看:
原文:R is for Research, Python is for Production
tidyverse是一组处理与可视化R包的集合(人称“极乐净土”,但我并不喜欢这个称呼),其中ggplot2与dplyr最广为人知。
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
然后发现诡异的报错,是这个包无法被下载,这个时候我没有紧张,下意识的认为是清华镜像问题,所以我重新下载;
我们知道,R语言学习,80%的时间都是在清洗数据,而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要,如何选择合适的列进行分析,你知道几种方法?
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。
是用于清洗数据的工具,如dplyr一样,其中每一列都是变量,每一行都是观察值,并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状(旋转)和层次结构(嵌套和“取消嵌套”),将深度嵌套的列表转换为矩形数据框(“矩形”)以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值(隐式和显式)的工具。
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/
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
作为专业人员,要不断的学习新事物,多多读书思考,克服浮躁情绪,才可以让自己的内心清澈如池水。不断的注入活水(新知识),才能滋润心灵焕发神采,才能达到比较高的境界!
前段时间推了一篇推送:R语言数据处理120题。如今张敬信老师[1]将这120题进行重新整理,写了一份基于tidyverse的版本。
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
有同学问要怎么把自己的数据读入 R,由于 tidyverse 工具套件的简单高效,是我们数据处理的优先选择。因此这里介绍tidyverse里的两个包:readr、 readxl,一个读取文本文件,一个读取 Excel 文件,这两种文件是平时用得最多的。
tibble 是一种简单数据框,相对于传统的data.frame做出了一些修改。tibble 包是tidyverse 的核心 R 包,其所提供的简单数据框更易于 在 tidyverse 中使用。
这里,参数:annotatePval,注意,这里的值,不是-log10转化的,而是原始的p值,比如,这里,我们想打印1e-8的snp名称,默认一个染色体只显示一个snp名称:
这里是林小编的新模块 ~ 一直想系统学习一下 R 语言关于机器学习的应用,主要从算法和 R 包的角度出发,并把自己的学习笔记分享出来,希望大家可以批评指正,一起交流,主要参考书是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr[1]》,本书涉及两个非常重要的 R 包为 mlr 和 tidyverse,感兴趣的读者可以先行安装:
逻辑运算是数学运算的重要组成部分,但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言,逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算:TRUE/FALSE.
刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要,那时完全是零基础,学习过程是边抄别人的代码,边理解这些代码的含义,遇到了比较多的坑,包括软件安装,环境配置,R包安装,代码换了参数就报错等。这种纯实战虽然可以快速“上手”,但是没有基础很难提升,而且很难写出自己的代码。
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.
今天使用R读取shp文件的时候,转换编码一直有问题,因为不知道原始的编码是什么,晚上看书偶然发现tidyverse的readr包其实已经提供了解析的办法,那就是guess_encoding函数。
ggplot2是一个神奇的R包,可以将自己的统计数据绘制成想要的图案。从今天起小编计划为各位观众老爷们带来一个ggplot2的系列教程。那么首先呢,大家在可视化自己的科研数据时,最最最常用的就是绘制一个带误差或者显著值的柱状图。
以最后一个图为例,最左边残差为-1,即lprice 比仅使用重量进行估计的预测值少一个单位,由于取过log2,因此值为-1 的点的价格为预计价格的一半,残差为1 时,价格则是预计价格的2 倍。
Hadley (羞涩脸):“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧!” ╮(╯▽╰)╭
TASSEL有对结果进行可视化的模块,包括qq图和曼哈顿图,但是图不方便调整。这里用TASSEL的分析结果,使用R语言进行绘制qq图和曼哈顿图。
The package tidyverse includes several useful packages using in data analysis,
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
长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ,其中宽型数据更具可读性,长型数据则更适合做分析。
当年学习Perl语言时,看小骆驼,上面有个CPAN的东西,说是上面有很多包,但我的技术仅仅入门,包是一次也没有用上。但是R语言不一样,没有R包寸步难行,虽然用R的base包可以把程序写得像bash一样冗长无味,但我还是习惯用tidyverse系列,习惯了,毕竟R包是另一种语言,tidyverse结构的一致性,让我张口就来,不用查说明文档了……
tidyverse作为R语言数据分析中的瑞士军刀,非常好用,一个小小的缺点就是速度慢,data.table速度快,所以他们团队又开发了dtplyr,加快运行速度。
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