一起复习一下吧~ 函数有3个好处： 更容易看清代码意图 更容易对需求变化做出反应（改变） 更容易减少程序bug 除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作...$cyl) %>% map(function(df) lm(mpg ~ wt, data = df)) 因为在R中创建匿名函数的语法比较复杂，所以purrr提供了一种更方便的快捷方式——单侧公式...1] 0.0 2.3 NA quietly()函数与safely()的作用基本相同，但前者结果不包含错误对象，而是包含输出、消息和警告： x = list(1, -1) x %>% map(quietly...因为长度都相同，所以将各个参数保存在一个数据框中： params = tibble::tribble( ~mean, ~sd, ~n, 5, 1, 1, 10, 5, 3,...reduce结合dplyr中的full_join()将它们轻松合并为一个数据框。
JSON、YAML等格式转换为R对象就经常具有这种嵌套结构。一般这种类型的数据，导入的R 后就表现为嵌套列表的格式，也就是列表中的每个元素也都是列表。...除此之外，map 还有其他的变种： modify()，输入一个数据自变量和一个函数， 输出与输入数据同类型的结果； map2()可以输入两个数据自变量和一个函数， 将两个自变量相同下标的元素用函数进行变换...但是对于列表、数据框等多个自变量则不能自动进行向量化处理。...purrr包的pmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是将多个列表等作为多个自变量， 而是将它们打包为一个列表。...算法 Map-reduce是大数据技术中的重要算法， 在Hadoop分布式数据库中主要使用此算法思想。
R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环的使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list的新函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...这篇文章是快速教你使用purrr。 因为Purrr的操作对象基本上都是关于list，所以对R的基本Number，Vector，dataframe及list又个了解。...但是，您需要确保在每次迭代中都返回一个具有一致列名的数据框。 map_df将自动绑定每次迭代的行。...Modify（） 要注意的是另一个函数是Modify（），它与map函数一样，但是始终返回与输入对象具有相同类型的对象 library(tidyverse) modify(c(1, 4, 7), addTen
学习目标 使用扩展包“ggplot2”绘制图表。 使用“map”函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用的图片。...1.设置数据框以进行可视化 在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。 观察rpkm数据。...使用R base包提供的函数'mean（）'： mean(rpkm_ordered[,"sample1"]) 只想要其中一个样本（数据框中的1列）的平均值，可以这样实现，但要从所有12个样本中获取此信息该如何实现...例如，用这些函数对向量中的每个元素或数据框中的每列或列表的每个组件执行某些任务/函数，依此类推。 map() 创建一个列表。 map_lgl() 创建一个逻辑向量。.../Intro-to-R/lessons/map_purrr.html)。
以下是构建的列表示例： # 创建一个班级学生名单的字符型向量 student_names <- c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eva") # 创建一个包含学生考试成绩的数据框..., 'S100a8', 'Cxcl3') ) 这个r里面的list有多个元素，每个元素里面的都是向量，我首先问人工智能大模型：如何把这个list变成数据框，然后之前的元素名字是一个列？...如果列表中的向量长度不相等，直接使用 rbindlist 或者 Reduce 结合 cbind 会遇到困难，因为这些函数通常要求所有向量具有相同的长度以便能够形成一个规则的数据框。...(df) 使用 purrr 包的 map_dfr 函数：map_dfr 可以应用于列表的每个元素，并将结果合并为一个数据框。...= c(7) ) # 使用 map_dfr 转换每个向量为数据框，然后合并 df map_dfr(mylist, ~data.frame(.x, check.names = FALSE))
其中，readr包用于读取数据，tidyr包用于整理数据，dplyr包用于数据转换，ggplot2包用于数据可视化，purrr包用于函数式编程。...包：函数式编程 用R写循环从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...(.x, .f): 返回整数型向量 map_dfr(.x, .f): 返回数据框列表，再 bind_rows 按行合并为一个数据框 map_dfc(.x, .f): 返回数据框列表，再 bind_cols...按列合并为一个数据框 library(purrr) infos <- tibble( born=c(1990, 1992, 2000, 1985), family=c("张", "李",...NA NA ---- 参考资料 [1] R如何实现更快读取数据——使用redr包: https://www.jianshu.com/p/71b4fd0f0a19 [2] Writing Data
img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？....- attr(*, ".Environment")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...purrr 可以写出更简洁的代码： df3 purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)) 我们检查下两种操作是否结果相同： identical(df2...identical( purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)), purrr::map_df(df, ~ (. - mean(.)) / sd(....)) ) #> [1] TRUE 在理解了上述操作后多个参数的使用也就不难理解了，接下来我们看一个更加实际的例子。
3. purrr purrr向Scala这样的具有高级类型系统的函数式编程语言学习，为data frame的操作提供更多的函数式编程方法，比如map、lambda表达式。...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...数据可视化 ggplot2/ggvis 1. ggplot2 ggplot2 是一个增强的数据可视化R包，帮助我们轻松创建令人惊叹的多层图形。...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？
, sex, age, treatment也可以添加到这个数据框中，这样在构建seurat对象的时候就可以添加到里面。...使用load_scfile()函数加载刚刚设置的m，读进来之后为一个list对象：list中每一个样本都为seurat对象。...subset参数的语法与Seurat对象的subset()函数相同。将自动绘制一个条形图，以显示筛选前后的细胞数量。...) %>% purrr::map(.f = FindVariableFeatures) %>% purrr::map(.f = CellCycleScoring,...该函数接受数据m作为参数，并使Seurat对象的metadata数据具有与m中相同的因子水平。如果没有提供metadata参数，Seurat对象元数据中的所有字符向量都将被因子化。
我们将使用与其余工作流相同的数据集，现在已将其多路分解为单个样本，以便使用复制来进行差异表达分析。我们将把它作为 SingleCellExperient 对象导入。...我们正在使用的数据集已作为RData对象保存到RDS文件。...EI数据框保存样本ID和条件信息，但是我们需要将该信息与群集ID结合起来。 首先，我们将为每个细胞类型群集创建一个样本名称组合向量。...(1:length(kids), get_cluster_ids) %>% unlist() 最后，让我们使用集群ID和相应的样本ID创建一个数据框。...DESeq2对象 现在，我们可以创建DESeq2对象以准备运行DE分析。
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。...map map(.x, .f, ...) map函数接受一个向量、列表，对其每一个元素执行函数。 数据框其实是一种格式化表示的列表，所以也可以使用map迭代。 map函数默认返回列表。...# 公式：用于简化R的匿名函数格式 # 例如如下两种方式是等价的 iris %>% map(function(x) mean(x, na.omit=T)) iris %>% map(~mean(., na.omit...系列函数，还有一批形式类似的walk函数，如walk、walk2、pwalk等等，他们用于一些不需要返回值的操作，如绘图和读写文件。...、累乘： reduce(1:100, `+`) #[1] 5050 reduce(1:5, `*`) #[1] 120 有些时候，reduce是很方便的，比如可以使用它计算数据框的最大值和最小值： reduce
假如将新的单细胞数据集整合到现有数据中，使用这些FCS方法需要重新计算每个细胞的基因集富集分数。这个步骤可能是繁琐且资源密集的。...相反，基于单个细胞表达等级的FCS，如AUCell、UCell、singscore、ssGSEA、JASMINE和Viper，只需要计算新添加的单细胞数据集的富集分数，而无需重新计算所有细胞的基因集富集分数...因此，在整合不同样本的情况下，即使使用相同基因集为相同细胞打分，也会产生不同的富集评分； SCSE 使用基因集所有基因的归一化的总和来量化基因集富集分数； Vision 使用随机签名的预期均值和方差对基因集富集分数进行...1.irGSEA支持Seurat 对象（V5或V4），Assay对象（V5或V4） # 我们通过SeuratData包加载示例数据集（注释好的PBMC数据集）作为演示 #### Seurat V4对象...下面的例子中，我将介绍如何筛选血管生成相关的基因集。
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。 本文将讨论 3 种常见的使用案例： 按行聚合（例如，计算 x, y, z 的均值）。...为了查看它是怎样工作的，我们从创建一个小的数据框开始： df <- tibble(id = 1:6, w = 10:15, x = 20:25, y = 30:35, z = 40:45) df #>...它们允许你避免显式的循环和/或使用 apply() 或 purrr::map 家族函数。...分组数据框（每个组恰好有一行）和行数据框（每个组总是有一行）之间有一个重要的区别。...作为替代方案，我们建议使用 purrr 的 map() 函数执行逐行操作。但是，这很有挑战性，因为您需要根据变化的参数数量和结果类型来选择映射函数，这需要相当多的 purrr 函数知识。
1 加载R包 library(easypackages) packages <- c('ggplot2', 'cowplot', 'Seurat') libraries(packages) 2 挑选所有细胞中表达水平相同的基因...# 引入内置数据pmbc_small pbmc_small ## An object of class Seurat ## 230 features across 80 samples within...::map(gene_set, feature_plot_fun) VlnPlot_plot purrr::map(gene_set, VlnPlot_plot_fun) featureplot1...::map(gene_set, feature_plot_fun) VlnPlot_plot purrr::map(gene_set, VlnPlot_plot_fun) featureplot1...in R with tryCatch(): https://www.r-bloggers.com/2020/10/basic-error-handing-in-r-with-trycatch/ [3]
❝最近看到一篇论文通过系统发育树添加饼图来展示数据，本节来简单介绍一下如何绘制一个类似的图。下面小编通过一个小案例来进行展示，图形过程仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢，代码可直接复制粘贴运行。...❞ 论文 加载R包 library(ggtree) library(tidyverse) 构建数据 set.seed(1234) # 设置随机数种子以确保结果的可重复性 num_tips <- 15...# 设置叶子的数量 # 生成一个随机树 tr <- rtree(num_tips) p <- ggtree(tr) + xlim(0, 3) 构建饼图数据 # 使用dplyr创建数据框，包含四个变量...dat_long % mutate(id = row_number()) %>% gather(key = "variable", value = "value", -id) # 使用...purrr的map函数创建饼图列表 # 对于每个叶子，都创建一个饼图 pies map(1:num_tips, ~{ filter(dat_long, id == .x) %>% ggplot
今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。...相同的数据，不同的操作函数存在差异 在进行连接操作时，我们会发现 dplyr 的结果会报错！...如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？ 一般工作情况下，不同的数据子集都存在可以连接的列，所以无论上述哪种方法都可以胜任工作。...::map(G, colnames) check_list <- combn(seq_along(cnames), 2, simplify = FALSE) common purrr::map...= 0) if (any(ri)) { purrr::map2(check_list[ri], common[ri], .f = function(x, y) { if (!
purrr替代循环 1 purrr循环 引用知乎张敬信的说法： ❝用 R 写 「循环」 从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...❞ R写循环有三个境界： 手动for循环 apply循环 purrr泛函式编程 其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。...*_dfr, 返回数据库行合并 *_dfc, 返回数据框列合并 5 匿名函数写法 一元的map，可以写为 .x，或者..1 二元的map2，可以写为.x,.y，或者..1,..2 三元的pmap，可以写为...，其中 .x 为对象 .f 为函数 ...为.f函数的其它参数 所以，计算每一列的平均值，也可以写为： > map(dat,mean,na.rm=T) $x1 [1] -0.1100182 $x2 [...1] -0.2338953 $x3 [1] -0.3660053 $x4 [1] 0.02137338 7 map的用法1：批量建模 这里使用我的R包learnasreml中的MET数据，进行测试
，在ggplot2图层中代替数据使用。...这些对象在创建HOPs时很有帮助。...可使用stat_smooth_draws()中是自动化完成的，其工作原理与stat_smooth()类似，但生成的是多个可能性相同的拟合线，而不是一条最佳拟合线。...) library(glue) plist map( c(2, 5, 10, 20), ~ ggplot(mtcars, aes(disp, mpg)) + geom_point...喜欢的同学可以安装使用一下~~
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...dplyr：用于将多个数据表连接成一个整齐的数据集 purrr：函数式编程工具，在做数据整理时非常有用。...broom：用于将统计模型的结果整理成数据框形式 zoo：定义了一个名zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。...自动化分析 以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品： shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。...详见统计之都文章 R6：R6是R语言的一个面向对象的R包，可以更加高效的构建面向对象系统。
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。...在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...broom：用于将统计模型的结果整理成数据框形式 zoo：定义了一个名zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。...自动化分析 以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品： shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。...详见统计之都文章 R6：R6是R语言的一个面向对象的R包，可以更加高效的构建面向对象系统。
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