)#替换所有的英文双引号（"），因为双引号在R中有特殊含义，所以要使用三个斜杠（\\\）转义 代码解读：英文单引号（'）、英文双引号（"）、波浪号（~），都会引起读取时发生警告，带来csv文件或txt...setdiff与%in%都是集合运算符号，可见其他的一些符号：R语言︱集合运算 ———————————————————————————————————————————— 3、文档之间匹配 3.1 有主键的情况...其他关于主键合并的方法有，dplyr包等，可见博客：R语言数据集合并、数据增减 3.2 词库之间相互匹配 1、集合运算（%in%/setdiff()）——做去除数据 在2.3的三级停用词清理的过程中，...is.na(testterm$weight), ] head(testterm) 代码解读：join，以term进行左关联合并，在A表中，会多出来weigh的一列，但是会出现（1,NA,2，3，NA）...5.2 情感分数 有了图2的id+weight列，就可以直接分组汇总，比如aggregate，其他汇总函数可见比博客：R语言数据集合并、数据增减 dictresult <- aggregate(weight
读写过程中需要将一个GSE数据集中多个样本的seurat对象合并成一个大的seurat对象1 10X标准格式1.1 10X数据读取#清空环境 加载需要的R包rm(list=ls())options(stringsAsFactors...sceList = lapply(samples,function(pro){ if(...)}通过遍历一个样本列表，将每个样本的原始数据文件加载到R中，然后创建一个Seurat对象，最后将所有Seurat...这个函数的功能与上面的直接访问方法相同，但可以在代码中显式指定你想访问的assay和数据层，更加灵活。...如果你对某些层进行了操作，比如过滤掉了一些基因或细胞，而没有对其他层进行相同的操作，JoinLayers 会通过同步这些层来修复这个不一致性。...换句话说，JoinLayers 会对所有数据层进行检查，并确保它们的维度（基因数和细胞数）一致。如果有任何层在之前的操作中缺失了某些基因或细胞，JoinLayers 会根据现有的层来补全。
正文 在实际操作中，我们经常会遇到需要对两个或多个单细胞RNA数据进行整合的情况，例如同一批实验中的多个样本/生物学重复/技术重复，来自不同研究项目、不同建库策略、不同测序平台的数据集合并等。...以下代码示例均来自于Seurat v4.0.1教程【1，2】。 01 简单数据整合 简单的数据整合，即没有对数据集做任何校正处理。使用函数seurat::merge()，适用于整合两个或多个数据集。...# merge()函数会合并两个对象的原始表达数据；两个数据集的细胞barcode可能会重复， # 为了区分细胞来源，通过`add.cell.ids`给不同样本的细胞barcode添加一个id pbmc.combined...另外，在常规的流程中都是对所有数据集寻找两两间的锚点细胞，当合并的数据集数目非常大时，可以考虑Reference-based integration作为替代方案，即选取一个或多个数据集作为“参考”数据集...，只寻找其他数据集合和参考数据集之间的锚点，而不关注其他数据集之间锚点，从而减少计算量， 比如合并5个数据集时，设置其中一个为参考，那么只需要进行4次比较操作了。
前言 在[[15-R编程01-基本数据类型及其操作之向量]] 中，我就已经简单的提过，可以通过unique 或duplicated 非常暴力的实现去重。 那么我们可不可以有更好的策略呢？...对重复数据取均值或中位数 太懒了，这里就不造假数据了： > head(gistics_final_1) fdr G_Score Cytoband Unique_Name 1: 14.838026...：[[35-R数据整理07-使用tidyr和dplyr处理数据框2]] 将重复名称进行顺序标记 比如给重复的这三个名称加上1:n,n 是重复的次数： 思路如下： 将表格元素按照是否重复拆分； 将重复元素的表格...，按照名称进行拆分为列表； 利用lapply 遍历列表中的每个数据框，按照顺序给数据框添加1:n 标记，并加上名称列中； 合并先前的内容； ## duplicated or not duplicated_label...duplicated df then mark them with order label_list <- split(for_label2_du, for_label2_du$Unique_Name) tmp lapply
单细胞专题 | 1.单细胞测序（10×genomics技术）的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题...使用Seurat提供的Read10X函数可以很方便的将10x结果读入到R矩阵中。使用CreateSeuratObject生成Seurat对象，后续分析都是在该对象上进行操作。...)并重命名文件 setwd("data/GSE106273_RAW/") library(R.utils) lapply(unique(samples),function(x){ y <- fs[...apply系列函数教程，可以查阅一下， # lapply是对列表或向量进行循环，而apply是对数据框或矩阵操作) library(Seurat) sceList lapply(folders,function...是一个包含8个10X对象的集合，下一步需要将其合并 sceList # 合并： sce_big <- merge(sceList[[1]], y = c(sceList
，或者说，其他人可以重复我们执行涉及到随机数的函数，可以用内置的set.seed 提前声明： > set.seed(33) > runif(2) [1] 0.4459405 0.3946503 > set.seed...换句话说，如果你的循环调用了随机函数，则这个seed 一定要设定在循环内部，否则你永远无法重复出自己的代码。...那么如果不在lapply 中特别声明，或者仅仅在全局声明了一次set.seed，那么你就等着无法重复的随机结果吧： > set.seed(32) > lapply(1:3, function(x) runif...此外，我也推荐大家在写涉及到随机数的代码时，使用withr::with_seed，起码告诉并且提醒自己，哪个种子，对应哪个随机函数。防止被吞，或者吞了其他人的种子。...额外补充 并不是所有R 的使用者都会注意到随机数的问题了。因此，考虑是否发生随机数的一个方法是，既然set.seed是即用即废，那么这也是个用来判断某个步骤是否调用了随机数的方法。
2向量的循环补齐 两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...3向量化及向量化函数 3.1向量输入，向量或矩阵输出 向量输入，向量输出 向量化就是对向量的每一个元素应用函数，如果一个函数使用了向量化的运算符，那么它也被向量化了，代码运行速度会提升。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。...lapply和sapply 因为数据框技术上就是列表，所以lapply和sapply可以应用于数据框。...假如我们以25岁为条件，那么需要把年龄转化为因子，比如大于25的为1，小于25的为0，或其他，用前面的ifelse函数进行赋值 排列组合，性别2个因子，年龄2个因子，所以会将收入分为4组，每组代表性别和年龄的一种组合
obj %do% ex obj %dopar% ex times(n) 参数解读： （1）%do%严格按照顺序执行任务（所以，也就非并行计算），%dopar%并行执行任务，%do%时候就像sapply或lapply...此外，我们可以使用“cbind”将生成的多个向量组合成矩阵,例如生成四组随机数向量，进而按列合并成矩阵： foreach(i=1:4, .combine="cbind") %do% rnorm(4) #...iter(function()rnorm(1))，使用nextElem可以无限重复；但是iter(rnorm(1))，只能来一下。...当然还可以使用一些其他包，使用.packages参数来加载包,比如说：.packages = c("rms", "mice") 3、参数.export——将doParallel并行写入函数 写入函数有个问题就是...（参考：R语言︱函数使用技巧（循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）） 2、并行的时候，如何导入多个数值型变量？
本文节选自张丹的《R的极客理想》系列。 1. apply的家族函数 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得，我严重鄙视只会写for的R程序员。...，用for循环实现的计算是耗时最长的，apply实现的循环耗时很短，而直接使用R语言内置的向量计算的操作几乎不耗时。...通过上面的测试，对同一个计算来说，优先考虑R语言内置的向量计算，必须要用到循环时则使用apply函数，应该尽量避免显示的使用for,while等操作方法。
在本教程中，我们将研究如何将Nelson-Siegel-Svensson（NSS）模型拟合到数据1引言由于我们将使用随机技术进行优化，因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。...其他约束NS（和NSS）模型的参数约束是要确保所得的零利率为非负数。但实际上，它们不能保证正利率。...q = working_papers----点击文末 “阅读原文”获取全文完整代码数据资料。本文选自《R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson模型》。...R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析R语言和QuantLib中Nelson-Siegel模型收益曲线建模分析R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson...使用LASSO回归预测股票收益R语言数据的收益率和波动性交易R语言用线性模型进行预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus
但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...简介 由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...$c[1] 0 0 1 1 1 可以看到，lapply很方便地把list数据集进行循环操作了，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用...lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。
（2）毫无疑问，如果不追求高大上的算法的话，词典法不失为一种好方法，其实有时候我们使用了很多方法，结果发现并没有什么质变，也浪费了大量时间； 比如在优化词典的时候，我希望使用高大上的算法解决问题，自动分辨出情感词...然后进行正向、逆向词典的合并。...用duplicated语句，保留重复的第一个词语，详细可见博客： R语言︱数据去重。...nchar(sentence) R语言里的“非”函数 2、分词 每次可能耗费时间较长的过程，都要使用少量数据预估一下时间，这是一个优秀的习惯...参考 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）第四节 temp lapply(x, length) #每一个元素的长度,即文本分出多少个词
❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...❞ 下面是 lapply 的基本语法： lapply(数据, 函数) 其中，数据是一个列表或其他数据类型，函数是要对数据执行的操作。...另外，apply 函数用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...总结 ❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。它们包括 lapply、sapply、apply 和 tapply 函数，每个函数都有各自的用途。
在R中读取下载的TCGA数据 下载完成后，可以使用R加载这些数据，并进行整理。...读取所有的RNA序列数据 可以使用lapply来读取所有的.tsv文件： # 使用 lapply 读取所有文件 all_data lapply(allfiles, read.delim, header...你可以使用以下代码将列名设置为样本ID： # 设置列名为样本ID（假设文件路径中包含样本ID） colnames(full_expression_matrix) 使用以下代码提取这些信息： # 提取样本ID与文件路径的映射 sample_file_map <- data.frame( Sample = substr(allfiles...具体操作包括： 下载数据：使用gdc-client工具从GDC下载TCGA数据。 读取数据：在R中读取下载的.tsv文件。 整理表达矩阵：将数据提取并合并成一个统一的表达矩阵。
首先参考群主的WGCNA教程的合并方法 当时群主的代码是linux的shell脚本+R里面的dcast函数，如果大家感兴趣群主的WGCNA教程，见： 一文看懂WGCNA 分析(2019更新版) 通过WGCNA...作者的测试数据来学习 重复一篇WGCNA分析的文章（代码版） 重复一篇WGCNA分析的文章（解读版）（逆向收费读文献2019-19） 关键问题答疑：WGCNA的输入矩阵到底是什么格式 我仔细看了看代码其实...然后在R里面读取后，使用reshape2包的dcast函数即可，如下所示，一句话搞定！...我猜想应该是那个WGCNA教程已经是四年前的啦，当时群主的主要编程语言并不是R，所以这样的文本合并需求，会采取LINUX+R的方式搞定！...第二种方法是lapply循环读取文件 这个是纯粹的R语言解决方案，我也是在群主的指点下完成的，可以看到里面使用了 do.call 和 lapply 函数 批量读取txt文本文件： rm(list = ls
01 apply() 这个函数是对数组，矩阵或数据框的一个变量使用函数生成列表或者数组/向量。 apply(x,MARGIN ,fun,….) x是数据对象，类型可以为数组/矩阵/数据框。...02 lapply() lapply(x,FUN,….) x是数据对象，类型可以为向量/列表/数据框。 FUN是指使用的函数。 ?...（）函数依然能够运行，R会把非因子用as.factor（）强制将其转为因子。...MoreArgs是FUN函数的其他参数的列表。 #使用mapply函数重复生成列表list(x=3:6),重复次数times=1:4,而且生成的结果是列表。 ?...#使用mapply函数重复生成列表list(x=3:6),重复次数times=1:4,而且生成的结果是矩阵。 ?
在R中做数据处理时，数据导入导出是常见操作，对于导入而言，如果源数据保存在多个文件中，那么导入后首先就需要进行合并操作。 这个读取及合并操作可以使用lapply和do.call来完成。...先模拟几个数据文件，以用于导入### # 创建6个文件，每个文件有一个数据框，为一行三列数据，列名a,b,c dir.create("test") lapply(1:6, function(x){...读入6个文件，并使用do.call来调用rbind去合并6个文件### library(magrittr) # 读入数据 file_list %lapply(function(x){ read.table(x, header = T) }) # 使用rbind合并 do.call(rbind, file_list) #结果如下...，由于matrix内的格式都是一样的，一旦原文件包含字符和数字，那么数字也会转换为字符，此时需要as.numeric来手动将数字转换回来。
其他的一些市面上的免费语料库可见博客：情感分析︱网络公开的免费文本语料训练数据集汇总 train重复的第一个词语，详细可见博客： R语言︱数据去重。...nchar(sentence) R语言里的“非”函数 2、分词 每次可能耗费时间较长的过程，都要使用少量数据预估一下时间，这是一个优秀的习惯...参考 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）第四节 temp lapply(x, length) #每一个元素的长度,即文本分出多少个词...这时候需要进行词库之间的匹配，可见博客R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）第五节。 用plyr包中的join函数就可以匹配、并合并。
/com_go_kegg_ReactomePA_human.R')，调用函数1.2 com_go_kegg_ReactomePA_human.R这段代码会出5张关于富集分析的的图，分别是KEGG通路富集...unique()函数会返回所有不同的细胞类型，即去重后的细胞类型列表。lapply() ：是R中的一个循环函数，作用是对列表中的每个元素应用同一个函数，并返回一个列表。...：rbind()函数用于将多个数据框或矩阵按行绑定在一起。do.call()用于将rbind应用到lapply()生成的结果列表中，将不同细胞类型的统计结果合并为一个矩阵或数据框。...最终，这两段代码生成了两个矩阵，分别显示了每个细胞类型中基因表达显著上调或下调的基因数量。执行完之后，每个细胞群只剩下了avg_log2FC 1的基因。...x = 'avg_log2FC：使用avg_log2FC作为x轴变量，表示基因的log2倍数变化。y = 'p_val_adj：使用p_val_adj作为y轴变量，表示调整后的p值。
-1组子集作为训练集,以此重复k次，这样会得到K个模型,用这K个模型在k个测试集上的准确率（或其他评价指标）的平均数作为模型的性能评价指标。...答：K折交叉验证中，比如150个案例，分成了5折，则lapply(x, function(x) dataseq[temp==x])中，temp==x不可能出现temp==6的其他数字，所以最多生成了5个...图1 第二种方法：apply家族——lapply 当测试的循环数较少或单任务耗时较少时，apply家族并不比循环具有效率上的优势，但一旦比赛由百米变成了马拉松，apply家族的优势就展现出来了，这就是所谓的路遥知马力吧...，cbind合并上去。...，那我们不妨将三个指标随树数的变化趋势可视化，使用折线图分析一下它们的差异。
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