福尔·摩斯曾说过:“数据,数据,没有数据的推理是罪恶!”不过比起有意思的统计分析,数据的导入与导出显得十分的无趣,但是不得不说统计分析的数据导入与导出是个让人沮丧的任务,而且耗时巨大。 今天分享的是R中数据的输出与一些特定格式的数据读入。 一、数据的输出 R中提供了write.table(),cat()等函数来导出数据。不过值得指出的是R语言能够导出的数据格式是有限的,比如在基本包中,我们能够导出数据的格式只有txt,csv。 现在介绍一下两个函数的用法: write.table(x, file = “”
单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包:引用了@ansj开发的ansj中文分词工具,基于中科院的ictclas中文分词算法,无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
* 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包:引用了@ansj开发的ansj中文分词工具,基于中科院的ictclas中文分词算法,无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行): R下载:http://mirrors.us
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来,然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云. 后续:中文分词是中文信息处理的基础,分词之后,其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做,也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、
作者 邓培 本文为CDA数据分析师志愿者原创作品,转载需授权 ---- 导读 作者目前在一家互联网证券社交平台从事产品数据分析工作,本项目解决用户自激活 APP 到首次付费的核心路径问题。 ---- 付费转化是任何一家互联网公司都必须面对的“流量-->收益”核心问题,付费问题可分为首次付费和复购。 不同的产品,付费模式不同,受到的影响因素不同。证券类收费产品,会受到外界因素如政策、大盘等影响,同时又会受到服务提供者(投顾)水平的影响,其中投顾水平是核心因素,主要表现为对投顾的判断是否精准。 而首次付费
1,控制读入的数据行数,非批处理,有点类似数据库中的指标操作,可对文件中的数据逐行操作。
将数据输入或加载到R工作空间中,是使用R进行数据分析的第一步。R语言支持读取众多格式的数据文件,excel文件,csv文件,txt文件和数据库(MYSQL数据库)等;其中,excel和csv是我们最常遇到的数据文件格式。
1、数据的导入 导入文本文件 使用read.table函数导入普通文本文件 read.table(file,header=FALSE,sep="",...) #导入csv文件 data1 <- rea
本文介绍了如何使用R语言中的时间序列分析函数,对广告销售量进行预测和分析。首先,使用dplyr和lubridate包将数据集整理成适合进行分析的格式。接着,使用forecast包中的函数进行预测,并使用ggplot2包来可视化预测结果。最后,使用nls包中的函数进行非线性回归拟合,并绘制出预测曲线。通过这些方法,我们可以对未来的广告销售量进行预测和分析,从而为业务决策提供支持。
①SAM(Simple Moving Average) 简单移动平均,将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。 SMAn=(x1+x2+…xn)/n
R本身提供了超过50个数据集,同时在功能包(包括标准功能包)中附带了更多的数据集。R自身提供的数据集存放在自带的datasets程序包中。
本文介绍了线性回归分析在R语言中的实现,以及如何使用回归分析函数进行预测。首先介绍了简单线性回归模型,然后讲解了回归分析函数lm的使用,以及预测函数predic的使用。最后通过一个实际案例展示了如何使用这些函数进行预测。
使用 CI ( 例如 GitHub Actions ) 自动部署 Hexo 会导致所有文章 更新于 时间统一变成 GitHub Actions 生成部署的时间, 有3中解决方法:
1、R中重复值的处理 unique函数作用:把数据结构中,行相同的数据去除。 #导入CSV数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding = "UTF-8", stringsAsFactors = FALSE); #对重复数据去重 new_data <- unique(data) 重复值处理函数:unique,用于清洗数据中的重复值。 “dplyr”包中的distinct() 函数更强大: distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 uniq
show variables like '%char%'; 二、查看MySQL数据表(table)的MySQL字符集。
Vim有四个跟字符编码方式有关的选项,encoding、fileencoding、fileencodings、termencoding(这些选项设置请参考Vim文档中encoding-names章节),它们的意义如下:
之前使用django+mysql建立的一个站点,发现向数据库中写入中文字符时总会报错,尝试了修改settings文件和更改数据表的字符集后仍不起作用。最后发现,在更改mysql的字符集后,需要重建数据库,才能起作用。
该文介绍了如何使用ARIMA模型对时间序列数据进行预测,并通过一个具体的数据集进行了演示。首先,介绍了ARIMA模型的基本概念,然后介绍了如何使用auto.arima函数来拟合ARIMA模型,并给出了一个具体的例子。最后,介绍了如何使用forecast函数来进行预测,并给出了预测结果。
原文:http://demi-panda.com/2012/12/26/vim-encoding/
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
1、修改数据库字符编码 mysql> alter database mydb character set utf8 ; 2、创建数据库时,指定数据库的字符编码 mysql> create database mydb character set utf8 ; 3、查看mysql数据库的字符编码 mysql> show variables like 'character%'; //查询当前mysql数据库的所有属性的字符编码 +--------------------------+---------------
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("--------------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误:无参函数,有参调用 printLine("parameter"); printNLines <- function (n) { for(i in 1:n) {
1、字段抽取 字段抽取,是根据已知列数据的开始和结束位置,抽取出新的列 字段截取函数:substr(x,start,stop) tel <- '18922254812'; #运营商 band <- substr(tel, 1, 3) #地区 area <- substr(tel, 4, 7) #号码段 num <- substr(tel, 8, 11) tels <- read.csv('1.csv'); #运营商 bands <- substr(tels[,1], 1, 3) #地区 areas <-
对于vi或vim乱码,则需要在~/.vimrc文件中设置encoding、fileencoding或fileencodings,如:
1.差异分析筛选基因:MAOA(按照FC排序取top10)(NCBI-GeneID :4128)
对于第一个问题,目前个人发现只能通过重新建库解决,建库的时候,选择UTF-8字符集。我试过修改现有数据库字符集为UFT
本文介绍了R语言中的各种包及其特点,包括base、datasets、tools、utils、stats、grDevices、datasets、graphics、methods、merge和tests包。这些包涵盖了从基础数据结构、输入输出、统计分析、绘图、数据处理、机器学习、模型测试等多个方面。通过这些包,用户可以方便地使用R语言进行数据处理、分析和建模等工作。
#3 读取soft.txt >soft <- read.table("soft.txt",header=T,sep="\t") >#4 soft的行数列数是什么?列名是什么? >dim(soft) >colname(soft) #5 将soft导出为CSV >write.csv(soft,file="soft.csv") #6 将soft保存为Rdata并加载 >save(soft,file="soft") 用于读取/导出文件的R包 base包(R语言打开的那一刻就可以使用的包) read.table()
#======================================================= #======================================================= rm(list=ls()) library(ChemmineR) library(BioMedR) dt <- data.frame(name=c(1:1604), smie =c(1:1604)) sdfset <- read.SDFset("drug_fda.sdf")
BgRation:所有background基因中与该Term相关的基因数与所有background基因的比值
编码转换 一些老的项目,文件编码用的还是gbk,很不利于扩展及维护。经常需要在程序中进行判断及转码,容易出现乱码现象。最好的方式就是将整个项目转成utf-8。那么如何批量将一个目录下的文件转编码? 思路 找出目录下的所有文件类型 遍历要转码的文件类型,如.php 利用vim的set fileencoding=utf8进行转码 具体实现 设置~/.vimrc set fileencodings=utf-8,ucs-bom,gb18030,gbk,gb2312,cp936 set termencoding=ut
生信技能树-数据挖掘课程笔记 文件读写 #读取csv文件 csv = read.csv(“test.csv”) csv = read.csv("test.csv",header = T) #将第一行作为列名 csv = read.csv("test.csv",row.names = 1,check.names = F) #将第一列作为行名,并不检查特殊符号 # 数据框不允许有重复的行名 #读取txt文件 txt = read.table("test.txt") txt = read.table("test
file参数:必须的,可以是相对路径或者绝对路径(注意:Windows下路径要用斜杠'/'或者双反斜杠'\\')。
单细胞测序技术是近年最大的生命科学突破之一,相关文章频繁发表于各大顶级期刊,然而单细胞数据的分析依然是大家普遍面临的障碍。本专题将针对10X Genomics单细胞转录组数据演示各种主流分析,包括基于Seurat的基础分析、以及基于clusterProfiler、Monocle、SingleR等R包的延伸分析。不足之处请大家批评指正,欢迎添加Kinesin微信交流探讨!
如果你需要在Linux中操作windows下的文件,那么你可能会经常遇到文件编码转换的问题。Windows中默认的文件格式是GBK(gb2312),而Linux一般都是UTF-8。下面介绍一下,在Linux中如何查看文件的编码及如何进行对文件进行编码转换。
在一个文件夹下有很多字段一致,格式统一的数据文件(csv,txt,excel),可以使用R快速的统一成一个文件方便后续分析和处理。
文件读取和导出 图片 read.csv("ex3.csv.csv") csv可以用excel、记事本、sublime(适用大文件)、R语言打开 纯文本文件的后缀只起提示作用,不起决定作用 read.csv() #常用于读取csv文件 read.table() #常用于读取txt文件 将数据框导出 write.csv(test,file="example.csv") write.table(test,file="example.csv") R语言特殊的保存格式Rdata save保存,load加载 文件读写部
在终端下使用vim进行编辑时,默认情况下,编辑的界面上是没有显示行号、语法高亮度显示、智能缩进
即将ex3.csv中的内容提取出来,传递给变量test,生成一个数据框。后续对数据框的操作,对文件无影响。
函数与参数 形式参数与实际参数 形式参数99%可以删除 图片 命名新的函数 > jimmy <- function(a,b,m = 2){ + (a+b)^m + }。#命名jimmy这个函数,自己设置 m=2是默认值 > jimmy(a = 1,b = 2) [1] 9 > jimmy(1,2) #省略写法 [1] 9 > jimmy(3,6) [1] 81 > jimmy(3,6,-2) #更改m的值 有2改为-2 [1] 0.01234568 图片 复习:绘图函数plot() par(mfrow
做单细胞数据分析的时候,我们经常会从公共数据库,或者从别人那里得到一个seurat对象,有些人可能想从这个seurat对象中提取原始的表达矩阵,自己再从头分析一遍。那么今天小编就讲讲怎么实现,我们以SeuratData这个包里面自带的pbmc3k这套数据为例。
这个是最终的结果,如果我自己拿到这个数据作图完全没有问题,但是这个推文写的内容可能是有些乱的,对于没有python基础的同学应该比较麻烦,争取花时间在研究研究,把这个脚本完善一下,写的更加具有普适性。
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。
我们直奔主题,今天给大家介绍下利用R语言去下载KEGG数据库的所有数据。这里需要用到的包是KEGGREST。首先看下包的安装以及所需要的相关包:
如题,Windows高版本系统notepad记事本默认编码不是ANSI,非常不方便,打开文件经常中文乱码
本文介绍基于R语言中的UBL包,读取.csv格式的Excel表格文件,实现SMOTE算法与SMOGN算法,对机器学习、深度学习回归中,训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。
基金首页 - 科学网 - 基金 - 构建全球华人科学社区(http://fund.sciencenet.cn/) 以“单细胞”作为关键词查询2009-2019之间的项目,总计449项, 累计金额:39285 万元。
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