dplyr 是 tidyverse 包的一部分，提供了许多操作数据框的工具，常用的有：
如今数据分析如火如荼，R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么，你还在用spss整理数据么。
R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能，今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。 R语言： transform mutate aggregate grouy_by+summar
汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为 神经网络。 神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例，对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。函数功能：summarize()可以将数据框折叠成一行：
本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示，大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。也可后台回复“R-桑基图”获得示例数据以及R代码。
所以在画图的时候，也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果，我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组，就可以得到BP，CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
箱型图不显示原始数据点，而是采用样本数据，根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外，它们用星号显示落在箱须之外的离群值
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
dplyr包在数据变换方面非常的好用，它有很多易用性的体现：比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹，也不需要绝对引用，而这在多数baseR函数中都不是这样的，比如：
针对某个科学问题，通常会在一段时间内对多个同一研究对象进行多次或重复测量，这类数据一般称为纵向数据。纵向数据具有两个特点，一是研究对象重复；二是观察值可能存在缺失值。上述两个因素导致在探索结果和观测指标相关性分析时，一般线性（linear regression model）或广义线性模型（generalized regression model）以及重复测量方差分析（repeated ANOVA）均不适用。因此，广义估计方程(generalized estimating equations，GEE) 和混合线性模型(mixed linear model，MLM) 被广泛应用于纵向数据的统计分析。
dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
arrange函数按给定的列名进行排序，默认为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
使用 ggplot2 包画箱线图通常使用 geom_boxplot() 函数。箱线图（Boxplot）是一种用于展示一组数据分布特征的图形，它能够提供以下信息：
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：
R^2越大，越接近无标度网络，选择使R^2第一次到达0.8/0.85/0.9的β值
在分类问题当中，数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题，样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。举例来说，在银行或者金融的数据中，绝大多数信用卡的状态是正常的，只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象。
写论文画图的时候小提琴图，热图，箱线图，画来画去都长得差不多，是不是觉得很烦恼？今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包：ggstatsplot。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于比较两组或多组数据之间的均值差异。在R语言中，实现方差分析主要涉及到以下步骤：
最近在研究excel透视图，想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅，顺便学习分享一下。R自带数据集比较多，今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算（操作）。
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。
TCGA数据下载就易用性来说，RTCGA包应该更好用，且由于是已经下载好的数据，使用比较稳定。但是也由于是下载好的数据，不能保证数据都是全新的。TCGAbiolinks包是实时调用GDC的API，所以可以获取最新的数据。
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用，但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
https://github.com/Tom-Jenkins/utility_scripts
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例：
在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用，以在结果中添加额外的行，显示分组的合计值。
本期“大猫的R语言公众号”由“村长”供稿。村长，数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者，浙大金融学博士在读，在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
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今天我们继续做题，由于整个题目按照从易到难排列，所以今天的题目并不会很难。先看一下预览：
软件成分分析(SCA)旨在识别和管理软件项目中包含的开源组件，其中组件指的是重用的 TPL 及其对应的版本。基于 SCA 的结果，开发人员可以有效地跟踪软件项目的潜在威胁，如漏洞传播和许可证违规。
芯片的差异分析需要输入表达矩阵（数据分布0-20，无异常值，如NA，Inf等；无异常样本）、分组信息（一一对应，因子，对照组的levels在前）、探针注释（gpl编号，对应关系）。
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集（变量）。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
合作协同进化已经引入协同进化算法，目的是通过分而治之的范式解决日益复杂的优化问题。理论上，协同改 变子成分的想法是十分适合解决大规模优化问题的。然而在实践中，没有关于问题的先验知识， 问题应如何分解是尚不清楚的。在本文中，我们提出一个自动分解策略，称为差分分组，可以揭示决策变量的底层交互结构和形成子成分，以使它们之间的相互依存关系保持到最低限度。我们在数学上展示这样一个分解策略如何从部分可分性的定义中产生。实证研究表明，这样的近最优的分解可以大大提高大规模的全局优化问题的解决方案的质量。最后，我们展示了这样一个自动分解是如何产生对多样的子成分的分布的更好的近似，导致一个对多样的子成分的计算预算的更高效的分配。
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。
一个新数据框，其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键：
本文通过多元方差分析和典型相关分析研究微生物（species）、细胞因子（cytokine）和短链脂肪酸（SCFA）之间的相关关系。以下是两种分析的定义：
分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据
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。
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。
R包直接在Rstudio页面下载的3大来源：官网CRAN、Biocductor、github
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