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[]...2 分组的变量可以不止一个，例如由type和class确定一个分组： product_info[, .N, by = ....中，by所对应的组合中的值是唯一的，虽然实现了目标，但结果中没有设置键： key(type_class_test0) #> NULL 这种情况下，我们可以使用keyby来确保结果的data.table自动将...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。...("volume") #> year average #> 1: 2015 4000 #> 2: 2016 4003 我们可以利用此包专门的语法创造一个列数动态变化的组合，并且组合中的列是由动态变化的名称决定的
写在前面 从这期开始，大猫课堂将会推出一个新的系列：R练习50题，目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作，例如寻找每组最大的N个观测等。...只可惜Renkun并没有提供答案，所以我们在这里提供我们的版本。 我们的所有答案都将使用data.table这个包。我们认为data.table是最优秀的数据处理工具，没有之一。...和date组合决定了一个唯一的观测。...它是data.table内置函数之一，和unique几乎执行相同的操作，唯一不同的是，unique返回的是不重复的item（是一个向量），而uniqueN返回的是不重复的数量（是一个数字）。...如果你愿意，data.table允许你把所有的代码都写在同一行，就像这样： 下期预告 在下一期，我们会继续带来剩余题目的解答~ 大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的
截至2016年12月30日，data.table 是 StackOverflow上有关 R 的第三大 tag，下面一共4912个帖子，而 dplyr 为4063。...data.table 也是 github 中第八大受关注的 R 开源项目。此外，data.table是目前 RStudio CRAN 镜像中下载最多包。...2014年洛杉矶会议上的演讲。在这段21分33秒的演讲中，Matt 回顾了自己在伦敦大投行的工作经历（雷曼兄弟以及所罗门兄弟）、自己与 R 的偶遇以及开发 data.table 的动机。...采 访节选：初见 R （三年后） 有一天 S-PLUS 闪退了。我很确定这不是我代码的原因，而是 S-PLUS 的问题。 客服：你确定不是你自己 XJB 操作？ Matt：当然不是。...后来我下载了 R，在几乎没有任何改动的情况下把 S-PLUS 的代码粘贴了过去。代码的主要任务是生成许多随机资产组合，因此它包含一个很长的 for 循环。
1.文档编写目的 ---- Cloudera的新产品CDSW（Cloudera Data Science Workbench）集成了R、Scala、Python2、Python3等语言进行统计和数据分析...本文档主要讲述如何在CDSW中使用R语言绘制直方图和饼图，并使用Hive数仓作为数据源。...R的示例。...data.table数据集 VDT data.table(tabledata) ## 设置直方图的横坐标和纵坐标及类型 p data.table数据集 VDT data.table(tabledata) ## 用order()让数据框的数据按 scope 列数据从大到小排序 VDT = VDT[order(VDT$scope
合理选择一套自己的数据处理工具组合算是挺艰难的选择，因为这个涉及到使用习惯和迁移成本的问题，比如你先熟知了R语言的基础绘图系统，在没有强大的驱动力的情况下，你可能不太愿意画大把时间去研究ggplot2，...data.table 1、I/O性能： data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指，这里以一个1.6G多的2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何，...可怜的机器呀，内存和磁盘要撑爆了~ 使用data.table内的I/O函数进行导入： rm(list=ls()) gc() library("data.table") system.time(...data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大，data.table的列索引摒弃了data.frame时代的向量化参数，而使用list参数进行列索引。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,.
在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...另一方面，data.table仅使用列名就足够了。 示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。...我们求出了房屋的平均价格，但不知道每个地区的房屋数量。 这两个库都允许在一个操作中应用多个聚合。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。
最近学员提问了一个有意思的数据集，他使用我们授课的示例代码发现跑降维聚类分群是没有问题，但是在后面的特异性基因的可视化的时候就全军覆没了。...我让学员发来一下对应的gse数据集，然后去下载这个这个文件，自己读取看了看； counts data.table::fread('GSE190482_UMIsMatrix.txt.gz',data.table...Gene Symbol：Gene Symbol 是一种更为常见的基因命名体系，使用了类似于 "TP53"（编码 p53 蛋白的基因）的简短字母数字组合来表示基因。...Gene Symbol 是根据基因的功能、研究历史等因素确定的，易于记忆和使用。许多基因都有常用的 Gene Symbol，例如 "BRCA1"、"EGFR"、"MYC" 等。...的子图：(J) Normalised expression levels of Il20rα and Il20rβ in annotated cell types from the scRNA-seq
网络上充斥的是data.table很好，很棒，性能棒之类的，但是从我实际使用来看，就得泼个水，网上博客都是拿一些简单的案例数据，但是实际数据结构很复杂的情况下，批量操作对于data.table编码来说，...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...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...于是只能借助get+names的组合。 for (i in 1:5){ data[,....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
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...，然后读入R，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。...NMF确定denovo的signature数量 我们都知道，sanger研究所科学家【1】提出来了肿瘤somatic突变的signature概念 ，把96突变频谱的非负矩阵分解后的30个特征，在cosmic...，所以使用SomaticSignatures 包的identifySignatures函数哦，代码如下： # 预先设定待探索的 signature 数量范围，文章最后选定11个 if(F){ n_sigs
接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...（贼笑中） dplyr包 R语言中最为重要的包（之一）！ 它可以让数据分析功能更加强大，代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它，使用它获取你想要的数据，而且它的语法非常简单，非常直白。...作为课代表的我来帮大家简单的总结一下： 我们都知道R有个令人诟病的缺点就是跑起来耗内存，data.table相对于dplyr 更快、更节省内存了！...data.table把我们刚刚用group_by和summarise组合才能实现的功能，直接在一句代码里面就实现了，而且代码的可读性和可扩展运用性非常强！...（反正我用了data.table以后就再也不想用R里面基础包自带的函数了，今天就黑到这里，匿了~） ——Copyright Reserved by Erin
在R语言中，可以使用列表（list）来处理这种不规则的数据结构。列表可以包含不同长度的元素，非常适合处理不整齐的数据。...如下所示的沟通过程： 在R语言中，如果有一个列表（list），其中每个元素都是向量，并且你想要将这个列表转换成一个数据框（data frame），可以使用do.call函数结合rbindlist函数从data.table...方法1：使用 data.table 包的 rbindlist 函数 首先，确保安装并加载了data.table包： install.packages("data.table") # 如果尚未安装 library...选择哪种方法取决于你的具体需求和偏好。如果你已经在使用data.table包进行数据处理，那么使用rbindlist可能是一个更直接的选择。...如果你希望使用基础R的功能，那么Reduce和cbind是一个很好的选择。
超过60万，比如细胞数量到达100万，在我的mac里面的使用r来处理就会报错了。...细胞数量到达100万 如果说大家拿到了自己的服务器，只需要简单的安装必备的R包，然后就可以一劳永逸的使用下面的代码对任意单细胞转录组数据集进行处理了。...= 1) phe=data.table::fread('GSE236581_CRC-ICB_metadata.txt.gz',data.table = F) rownames(phe)=phe[...step5: 确定单细胞亚群生物学名字 ###### # 一般来说，为了节省工作量，我们选择0.1的分辨率进行命名 # 因为命名这个步骤是纯人工 操作 # 除非0.1确实分群太粗狂了，我们就选择0.8...单细胞亚群绝对数量和相对比例的探索 为什么胃癌并不使用拷贝数来判断恶性的肿瘤上皮细胞呢 没有绝对正确的单细胞转录组质量控制指标 学习单细胞亚群命名的层次结构 单细胞转录组降维聚类分群过滤基因和过滤细胞的区别
写 在前面 本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得，希望大家能够继续支持村长！！...首先，变量的数量实在太多，如果输这34个变量名尚且能接受的话，那万一要是有100个变量呢，“输”了你赢了世界又如何；再者，未经过清洗和结构化的变量名存在着太多难以预计的问题，我们来看代码中这个示例的变量名...批 量处理法：用lapply批量处理变量 在此时lapply的妙用就显现出来了，在R中lapply用来对list中每一个element进行相同处理，如何把它运用到data.table，话不多说先上代码：...而我们要处理的变量是第3个到第34个，所以在.SD中选出3至34列，运用lapply对选中的.SD[, 3:34]里面每一个element使用as.Date函数。 再看，':='的左边。...下 期预告 下期的大猫R语言课堂还是由村长来进行撰写和推送，届时将会给大家带来一个比较有趣的data.table发现，敬请期待！！ ?
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。...> 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...data.table组合 ?...(b = y, c > z)] a b c x 1: 3 b 4 3 2: 1 c 5 2 3: NA a 8 1 bind组合两个data.table ?...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 (!
作为微软的粉丝，大猫花了一整天的时间来研究MLS对比开源的Microsoft R Open究竟有什么提高。...什 么是DataCamp DataCamp虽然仍旧是个创业公司，但目前几乎已经成为在线学习R与Python数据科学的最佳途径，连data.table包的官方主页都将它作为学习data.table的最快方式...Datacamp目前一共有104门课，以R与Python为主，涉及数据处理、数据可视化、机器学习、时间序列分析、投资组合分析、社交网络分析等。...课程 Network Analysis in R 的主页 ? 交互式的学习界面 ? 如 何获得微软送的订阅？...下 期预告 在下一期中，大猫会为大家带来自己对于Microsoft Machine Learning Server的研究笔记，主要探索MLS的设计哲学、性能提升、与data.table包如何互补等问题。
在这里通过链接中的推送的lapply使用原理，再加上stringr包中str_match这个函数的使用，截取出诊断结果中出现过的继发性醛固酮或者醛固酮，没有出现过的自动记为NA。...:=’ 左边格式的问题： ':=' 左边的格式应该是一个向量，一个带有需要被处理变量的字符格式的向量，这一点从colnames这个函数的使用可以得知。...str_c(colnames(clinic)[2:23], "_xtrct") 最后我们把 ':=' 左右两边的代码组合在一起，放入data.table语句的j中就是我们在一开始所讲述的代码。...大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的Finance Ph. D Candidate。 我是村长，一个玩了9年指弹吉他，却被代码深深吸引的博士候选人。...大猫的微信号是： iRoss2007 村长的B站主页是：http://space.bilibili.com/40771572 大猫的R语言课堂关注R语言、数据挖掘以及经济金融学。
(): 按列变量选择 filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合...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？
通过从每家公司的官方推特下载5000条推文来分析这两家公司的客户情绪，并在R中进行分析。在这一分析中，我们可以了解如何从品牌的社交媒体参与（在本例中为推特）中分析客户情绪。...目录 涉及的软件包及其应用 什么是情绪分析？ 清除文本 词云 在一天和一周内发布推文 推特数据的情感评分 客户推特的情感分析 结论 R中使用的软件包 ? 什么是情绪分析？...在R中，可以使用worldcloud2包来实现，以下是它的输出代码。...当每日推文显示在条形图上时，对于百事来说，周四是推特数量最多的一天，这是因为他们发布了季度报告，但就可口可乐而言，周二我们看到的推特数量最少。...上面的输出是所有情绪在条形图上的显示，因为从条形图可以很清楚地看出，积极性对两家公司都起主导作用，这进一步加强了我们的上述假设。继续跟踪图表中的变化可以作为对新产品或广告的反馈。
（肿瘤样品和正常组织对照）做一个简单的差异分析，然后基于差异分析后的基因列表进行go和kegg的数据库注释，以及使用WGCNA算法构建网络，然后挑选合适的网络看里面的hub基因而已。...使用WGCNA算法构建网络 我们分两步走，完成这个数据挖掘的复现。...),] rownames(symbol_matrix) = ids$SYMBOL #symbol_matrix = ensembl_matrix symbol_matrix[1:4,1:4] 然后确定样品的分组后差异分析...在这里居然也是很明显的差异基因，在肿瘤里面上调了 ： image-20230828201428942 差异分析的结果也可以看到，上下调基因数量实在是太多了： 上下调基因数量实在是太多了 所以，我们的阈值必须变化...无论是使用什么样的转录组差异分析算法，都不太可能使用这样的阈值可以拿到这样的数据量的差异基因。
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