的部分函数在使用的过程中会直接对原来的数据进行改写，为了防止原来的数据被改变，使用拷贝的文件。...没有的信息用上一条代替 ⚠️：roll = -Inf 没有的信息用下一条代替 可以设置多个索引 > haskey(dt)[1] TRUE > key(dt)[1] "number" "name" 可以使用索引简化计算...> dt[, sum(number), by =name] name V1 1: apple 4 2: banana 7 3: orange 9 组合data.table 按相同的列内容进行...读取或写出文件 fread(".csv", select = c("a","b")) 读取.csv或.tsv格式的文件，可以选择特定列读取 fwrite(dt, ".csv")...输出R环境中名为dt的数据框为.csv文件 foverlaps() foverlaps() 格式 foverlaps(x, y, by.x = if (!
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 这里我们跟Cufflinks的原理一致，使用总的外显子长度，并且去除过多的重叠的外显子的部分。...使用R语言,输入为基因的GTF文件 包的安装 依赖data.table, IRanges,rtracklayer install.packages("data.table") if (!...TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("rtracklayer") BiocManager::install("IRanges...") 代码 library(data.table) library("IRanges") require("rtracklayer") hg19 <- readGFF("hg19.gencodev27...(Chr,ExonStart,ExonEnd,Exon_number,Gene)]) Exon_region IRanges(ExonStart,ExonEnd
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。...，会传递给setkey showProgress TRUE会显示脚本进程，R层次的C代码 data.table TRUE返回data.table，FALSE返回data.frame 可见...寻找重叠的区域,返回index对,x是数据很大但都是小区域的data.table，用来检索，y是检索用的资料，数据较小，都是大区域。...，y需要设置key，x并不需要设置key； by.x,by.y 用来计算重叠的列名或者列号的矢量，by.x和by.y的最后两列都应该对应各自的(x,y的）start和end区间列，并且start...by.y默认key(y)； maxgap 设定两个区域空白区允许的最大值，参数尚不能使用； minoverlap 设定两个区域最小的重叠区，参数尚不能使用； type
一些基本操作 参见：https://www.omicsclass.com/article/517 安装 1、安装 install.packages()（括号内指定包的名字） 加载 加载 library()或require...() (括号内指定包的名字） 这里我们可以指定参数character.only = T 从而让library 函数接受字符串作为参数，从而方便的使用apply 族函数实现批量加载R 包： my_packages...data.table", "RColorBrewer", "paletteer") tmp <- sapply(my_packages, function(x) library..._3.6.3 [10] grid_3.6.3 data.table_1.13.2 xfun_0.18 [13] lattice_0.20-38 还可以使用...(>= 2.7.0), methods, utils, stats4, BiocGenerics (>=\n0.29.2), Biobase (>= 1.17.0), IRanges" AnnotationFilter
Getting started 如果你是第一次使用，请先用以下命令安装Biostrings包： source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite...1的索引系统，它意味着字符串或任意向量的第一个元素的索引是1。...，要是我们不要重叠呢？...一个正常的IRanges对象表现为：1. 非空 (i.e. 它的宽度不为0); 2. 没有重叠; 3. 顺序是从左到右; 4. 不会连接在一起 (i.e. 两个连续的IRanges不会有空的间隔)....CpG islands in real data GC含量是基因组或DNA片段中"G""C"的百分比。要计算GC含量，我们需要对"G""C"出现的次数计数，然后除以问题中涉及的字符串长度。
比如：0元，10小时教学视频直播《跟着百度李彦宏学习肿瘤基因组测序数据分析》 这个文献，研究者就是使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断，拿到了11个自定义的...并且制作成为 SomaticSignatures 包的输入数据的代码如下： library(data.table) b=fread('.....data.table 包的 fread函数，可以超级快的读入大于500M的CSV文件，但是也需要一点时间啦。...sca_vr = VRanges( seqnames = a$chr , ranges = IRanges(start = a$pos,end = a$pos+1), ref = a$ref...主要是R包deconstructSigs可以把自己的96突变频谱对应到cosmic数据库的30个突变特征。
因此，您可能会经常使用它们。 我们将使用Kaggle上提供的墨尔本住房数据集作为示例。我将使用谷歌Colab(Pandas )和RStudio(data.table)作为开环境。...例如，我们可以计算出不同地区的平均房价。为了使示例更复杂一些，我们还对房子类型应用一个过滤器。...我们还可以按升序或降序对结果进行排序。...我们使用计数函数来获得每组房屋的数量。”。N”可作为data.table中的count函数。 默认情况下，这两个库都按升序对结果排序。排序规则在pandas中的ascending参数控制。...对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。 总结 我们比较了pandas和data.table在数据分析操作过程中常见的5个示例。
数据读入 首先，我们需要将来自 MACS2 的峰值调用读取到 R 中。...我们将审查的 Myc peak 调用位于 peaks 目录中，因此我们在这里使用 dir() 函数列出与我们预期的文件模式匹配的所有文件。...data.frames 列表导入到 R 中。...寻找 common peaks 同样，我们可以提取复制 1 或 2 常见的峰值调用。 然而，共同的数字不同。这是因为一个样本中的 2 个峰调用可以与另一个重复中的 1 个峰调用重叠。...由于逻辑矩阵等效于 1 或 0 矩阵（1 = TRUE 和 0 = FALSE），我们可以使用 rowSums 函数在至少 2 个 Ch12 重复中提取峰。
data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...2、按条件行筛选 从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量 现在data.table与dplyr from_dplyr =...(x)] 还有 data$x 如果有很多名字很长的指标，data.table中如果按列进行遍历呢？ data[,1]是不行的，选中列的方式是用列名。...参考文献： 些许案例，代码参考自以下博客，感谢你们的辛勤： 1、R语言data.table简介 2、超高性能数据处理包data.table 3、R语言data.table速查手册 4、R高效数据处理包
--out EUR.QC 然后可以使用plink计算杂合率, plink \ --bfile EUR \ --extract EUR.QC.prune.in \ --keep...我们将删除F系数与均值相比超过3个标准差（SD）单位的个人，可以使用以下R命令执行此操作。...这可以通过以下步骤实现： a.将bim文件，GIANT摘要统计信息和QC SNP列表加载到R中: library(data.table) # Read in bim file bim 重叠的重要性的讨论，请参见本文的相关部分）。...在计算相关性之前，应进行修剪（请参见此处）。
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...，矩阵或数据框。...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： datadata.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。
()使用 arrange(): 按行排序 （2）关联表查询 inner_join(x, y): 匹配 x + y left_join(x, y): 所有 x + 匹配 y semi_join(x, y)...我遇到过一个非常头疼的apply函数的问题：apply内的表达式计算结果不一致。 于是改成分步计算才能得到正确答案。 如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。...参考 Wisdom's Quintessence: Purrr package for R is good for performance 的例子： 具体使用可以参考Rstudio Blog:purrr...在R中使用DDF，我们不需要修改之前任何的代码，并且绕过Hadoop的绝对限制，就可以让data frame格式的数据，自动获得分布式处理的能力！...3.R Tutorial: Data Frame 4.Python Pandas 官方文档 5.知乎：R语言读大数据？ 6.知乎的高分问答：如何使用 ggplot2？
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...data.table的基本语法是dt[i, j, by]，简单说就是使用i选择行，用by分组，然后计算j。接下来我们看看data.table继承了什么，增强了什么。...我们知道R存在复制修改机制，这在进行大数据计算时开销很大，data.table提供了一系列支持语义的set函数，它们可以原地修改data.table，因此避免不必要的复制。...data.table内部或外部预定义的符号。...(year = year(date))] } 这里我们使用.SD[[x]]提取x列的值，这跟通过名字从列表中提取成分或元素相同。
bim filefwrite(bim, "EUR.QC.adj.bim", col.names=F, sep="\t") 4.确定在 base 和 target 上有不同等位基因的 SNPs (通常是由于使用不同参考基因组或...")[FID%in%valid$FID]fwrite(dat[STATUS=="OK",c("FID","IID")], "EUR.QC.valid", sep="\t") q() # exit R 样本重叠...•EUR.covariate 更新效应量 这里为了简化计算，我们使用 OR 的自然对数，这样可以用求和来计算 PRS。...="\t")q() # exit R 由于数值的四舍五入，使用 awk 来进行转换可能会导致不太精确的结果。...确保使用最接近反映 base 样本的人群数据。 计算 PRS 在 plink 中我们可使用 --score 和 --q-score-range 计算 PRS。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。...会将非数字转化为字符 data.table数据框也可使用dplyr包的管道，这里不作阐述。...将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...当使用dt_names = names(DT)的时候，修改dt_names会修改原data.table的列名，如果不想被修改，这个时候应copy原data.table，也可以使用dt_names <-...参考文献 data.table包manual：https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf
从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。...而许多人也对 Python 和 R 的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对 Python 和 R 中做了一个详细的比较。...参数传递 数据读取 基本数据结构对照 矩阵转化 矩阵计算 数据操作 参数传递 Python/R 都可以通过命令行的方式和其他语言做交互，通过命令行而不是直接调用某个类或方法可以更好地降低耦合性，在提高团队协作的效率...np.r_[A,B] rbind(A,B) 矩阵按列拼接 np.c_[A,B] cbind(A,B) 矩阵计算 Pyhton R 矩阵乘法 np.dot(A,B) A %*% B 矩阵幂指 np.power...我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table
fread中nThread 参数的使用 注意默认nThread=getDTthreads()，即使用所有能用的核心，但并不是核心用的越多越好，本人亲自测试的情况下，其实单核具有较强的性能，只有在数据大于...参数，设置为T可以将行名保留下来作为data.table的一列 不建议set和for循环一起使用 虽然set可以在内存上直接改变数值，但在R中用for循环比批量列运算慢的多，因此首选:=或者apply...等 在处理浮点数时会有一些准确性的问题 比如用seq函数numeric类型的数值时，会存在不准确的问题，比如seq(0,1,by=0.2)中的0.6就不等于0.6， 虽然很费解，但这是因为计算机在存储浮点数时出现的一些问题...中fintersect, fsetdiff, funion，fsetequal函数能对不同数据框的行求交集，差集，并集等 可以直接对列按分隔符进行分割 应用tstrsplit函数可以将一列按照分隔符分成多列...1.11.2 manual：https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时，可以采用以下策略（其他编程语言同理）：使用数据压缩技术：将数据进行压缩，减小占用的内存空间。...可以使用R的数据压缩包（如bigmemory、ff、data.table）来存储和处理数据。逐块处理数据：将数据集拆分成较小的块进行处理，而不是一次性将整个数据集加载到内存中。...可以使用data.table包或readr包的分块读取数据的功能。使用索引：为了加快数据检索速度，可以在处理大型数据集时使用索引。...可以使用readr或data.table包的函数将数据集写入硬盘，并使用时逐块读取。数据预处理：在加载数据之前，对数据进行预处理，删除或合并冗余的列，减少数据集的大小。...使用其他编程语言：如果R无法处理巨大数据集，可以考虑使用其他编程语言（如Python、Scala）或将数据导入到数据库中来进行处理。
导读：R语言有许多种方法去获取数据，最常用的是读取CSV文件。 作者：Jared P. Lander 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...如前面所述，第一个参数是文件名（或字符型变量）。注意我们如何显式地使用参数名file、head和sep。函数的参数能够按位置顺序赋值，而不用显式指定参数名，但指定参数名是最佳实践。...这样既节省计算时间（当大数据集包含许多字符列，也意味着有许多唯一值），又能保留列为字符。 stringAsFactors参数也可以用在data.frame中。再次创建“Sport”列。...read_delim或者fread函数读取文件都非常快，具体使用哪个函数取决于dplyr或者data.table包中哪个更适合数据处理。 关于作者：贾里德 P. 兰德（Jared P....在数据管理、多层次模型、机器学习、广义线性模型、可视化、数据管理和统计计算等多个领域拥有丰富经验。 本文摘编自《R语言：实用数据分析和可视化技术》（原书第2版），经出版方授权发布。
从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。...而许多人也对 Python和R的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对Python和R中做了一个详细的比较。...参数传递 数据读取 基本数据结构对照 矩阵转化 矩阵计算 数据操作 参数传递 Python/R都可以通过命令行的方式和其他语言做交互，通过命令行而不是直接调用某个类或方法可以更好地降低耦合性，在提高团队协作的效率...np.r_[A,B] rbind(A,B) 矩阵按列拼接 np.c_[A,B] cbind(A,B) 矩阵计算 Pyhton R 矩阵乘法 np.dot(A,B) A %*% B 矩阵幂指 np.power...数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table来处理大数据，然后喂给spark和hadoop进行进一步的分布式处理
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