生信菜鸟的编程开胃菜 CellMiner数据库，主要是通过国家癌症研究所癌症研究中心(NCI)所列出的60种癌细胞为基础而建立的。...大家后期在使用该数据库记得应用相关文献。...NA缺失值，通过impute.knn()函数来评估并补齐药物数据。...其中，impute.knn()函数是一个使用最近邻平均来估算缺少的表达式数据的函数。...= exp[,g],dr = drug[,dr]) med df$exp) df$group ifelse(df$exp > med,"High","
作者：科研猫 | 西红柿 责编：科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。但是，它目前仅接受由coxph()，lm()和glm()函数返回的回归对象。...因此，为了绘制竞争风险模型的列线图，我们需要对原始数据集进行加权，以创建用于竞争风险模型分析的新数据集。mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估，例如计算C指数和绘制校准曲线等。
，用于计算一个字符串中的字符数（包括空格和标点符号）。...R语言中，select函数用于选择数据框中的列，可以使用列名或者向量来指定要选择的列。...例如，若要选择数据框df中的列x和y，可以使用以下代码：library(dplyr)，df df, x, y)，filter函数用于筛选数据框中的行，它接受一个逻辑条件作为参数，返回符合条件的行...例如，若要选出数据框df中满足条件x>10且y的行，可以使用以下代码：df df, x > 10 & y 使用多个逻辑条件组合...# 2.如何把上一题结果中的Control和Vemurafenib改成全部小写？
R语言基础学习笔记-Day71. 复习R包stringr字符串操作的几个函数-长度、拆分、提取、字符检测、替换和删除。...2.3 if条件语句控制代码运行elseif(F){}啥都不敢if(F){}elese{}#运行else后的{}中的代码2.4 ifelse函数只有3个参数ifelse(x,yes,no)x：逻辑或逻辑值向量...yes：逻辑值T时返回的值no，逻辑值F时返回的值ifelse函数和str_detect()函数连用，王炸炸炸！！！...-lapply,批量操作### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)x = list(a = 1:10,...right_join(test1,test2,by="name")#右连接full_join(test1,test2,by="name")#左右数据都保留思考题如何挑出30个数里最大的5个？
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一个案例使用「gggibbous」包绘制月亮散点图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜...= max(df$N2) # 计算'df'数据框中'N2'列的最大值 # 根据'kind'和'.pred_class'列创建新的'class'列，用于描述组合类型 df$class = paste0(...packing lapply(df, function(x) { # 按'detector'列对子数据框进行排序 x = x[order(detector)] # 从子数据框中提取...'detector'和'N2'列，并保留唯一的行 radius = x[, c("detector", "N2"), with = FALSE] |> unique() # 计算用于圆形布局的值....pred_class` |> as.numeric() # 计算x数据框中每个元素的纵坐标，并存储在'y0'列中 x$r = out[index]$radius # 将x数据框中每个元素的半径信息存储在
该博客由一群数据科学家所运营，专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术（从机器学习和人工智能到业务领域）。 1 引言 前面已经介绍了一些数据分析的技巧，主要是用Python和R实现。...2 R 2.1 对不同元素进行累积计数 有时，我们会遇到有重复元素的列表（或向量），并需要对其中包含的不同值进行累积计数，这时只需要累加列表（或向量）中新元素出现的次数。...在R中，可以利用na.omit=True删除缺失值，这种方法适用于缺失值较少的情况；若数据缺失值较多，可利用样本信息进行补齐，方法如下： df[sapply(df, is.numeric)] lapply...(df[sapply(df, is.numeric)], function(x) ifelse(is.na(x), mean(x, na.rm = TRUE), x)) df ?...relocate()是dplyr1.0.0中的新添加的。
），不可以是多个逻辑值组成的向量； -（2）当逻辑值为TRUE时执行大括号内的代码，如果为FALSE就不执行； -（3）如果要执行的代码只有一行可以不加大于号； -（4）实例：安装R包的满分操作——根据一个包是否已安装来决定要不要安装这个包...(stringr) a = read.csv("group.csv") g = str_split(a$title," ",simplify = T) g[,4] # 2.如何把上一题结果中的Control...()函数【重点】 -（1）三个参数：ifelse(x,yes,no) -（2）x：逻辑值或逻辑值向量 -（3）yes：逻辑值为TRUE时的返回值 -（4）no：逻辑值为FALSE时的返回值 -（5）支持单个的逻辑值...(x>0,"+","-") 4. ifelse()+str_detect()【王炸】 str_detect()可以检测样本中是不是含有某个字符，然后返回逻辑值，ifelse()对逻辑值T/F进行替换 samples...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个 图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图
上周的公众号处理了不同时间序列的数据集，但因为是内置的数据集，很多分析流程都已经被pipeline函数包装了，那如果是自己的时间序列数据集该怎么分析呢？...lapply(fs, function(f){ ceiling(fread(file.path(d,f ),data.table = F)[,5])#Ceiling函数返回最接近输入值但大于输入值的值...同时间序列的表达值取平均 avereps_df[1:4,1:4] colnames(avereps_df...所以得引进它⬇ Package ‘maSigPro’ 安装 # BiocManager::install('maSigPro') library(maSigPro) 读取原始文件 # 1.读取原始数据...rsq = 0.6, # 逐步回归中的R-squared截至值 # vars ="each") ##会给出时间点和实验条件的所有组合对应差异基因列表 save
更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...向量有哪些基本类型 两大类，原子向量和列表（又叫递归向量） 原子向量有6种类型：逻辑型，整型，双精度型，字符型，复数型和原始型。整型和双精度型统称为数值型向量。...3.3向量化的ifelse函数 ifelse(b,u,v) b是布尔值向量，u和v是向量。返回向量。...其中进行的是x中的每一个元素一次进行ifelse中的逻辑判断，返回相应的值，自动进行了循环补齐。所以ifelse是向量化的。...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。
#新增列名为new，值为Sepal.Length * Sepal.Width的一列 2.4 管道符 #原始代码 x1 = select(iris,-5) #选择除了第5列的iris数据集 x2 = as.matrix...条件和循环，if，for 碎碎念：这个东西每次好久不用就想不起格式要重新查，脑子是个好东西，就是漏的厉害 rm(list=ls()) #if的格式 if (){ #if后面的括号里只能是一个逻辑值...，不可以是多个逻辑值组成的向量 } #if+else的格式 if (){ }else{ } #ifelse的格式 ifelse( , ,) #第一个逗号前是逻辑值 #for的格式 for(){...(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #=rnorm(1),rnom(2),rnorm(3),rnom(4)，得到一个分别是...2种方法 2.如何把数据框某列的“ ”转换为NA iris$Species[iris$Species=='']=NA 3.如何删除多余的信息 #这里示例数据中，a$tumor_stage.diagnoses
参考： Seurat::LabelClusters 前言 继续上回的内容[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]。...准备工作做好了，如何实现这样的label 操作呢？...median 点最近的点在data 中的下标和距离。...labels 长度是否等长； 将外部等长labels 名称和labels 的内部id 替换； 绘图函数 在ggplot 家族中，我们介绍过两种label 方式：[[66-R可视化10-自由的在ggplot...上添加文本（柱状图加计数）]] [[67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记（火山图的实现）]] 这里seurat 利用ifelse 非常巧妙的将函数作为输出。
R语言的综合应用tidyverse：集成化R包转换-可视化-模型1 字符串"stringr"str_length()str_split()str_sub()1.1 检测字符串长度str.length()...# 空格和标点也会被计入字符数1.2 字符串的拆分x 和循环*3.1 if语句if(1){ }1：为一个逻辑值，不能为多个逻辑值组成的向量#若为T，则继续执行后续语句；若为T，则不继续执行长脚本管理方式...)#x：逻辑值或逻辑值向量#yes：逻辑值为T时的返回值#no：逻辑值为F时的返回值i = 1ifelse(i>0,"+","-")1 "+"多个条件仍适用ifelse(i>0,"+",ifelse(i...#对列表/向量中每个元素实施相同的操作e.g.lapply(1:4,rnorm)[1] 1.13[2]1 0.78 1.13[3]1 1.81 -0.04 -0.17[4]1 0.04 1.22 -1.13
除了在网上找到的一些过度清理的数据集之外，缺失值无处不在。事实上，数据集越复杂、越大，出现缺失值的可能性就越大。缺失值是统计研究的一个令人着迷的领域，但在实践中它们往往很麻烦。...的Y_i和节点2中所有X_ij ≥ S的Y_i扔进去。...我们现在修复 x 并估计给定 X=x 的条件期望和方差，与上一篇文章中完全相同。...，使用 NA 获得的值与上一篇文章中未使用 NA 的第一次分析得到的值非常接近！...结论 在本文[1]中，我们讨论了 MIA，它是随机森林中分裂方法的一种改进，用于处理缺失值。由于它是在 GRF 和 DRF 中实现的，因此它可以被广泛使用，我们看到的小例子表明它工作得非常好。
原文地址 Lyric Analysis with NLP & Machine Learning with R 原文的主要内容 深入挖掘Prince音乐的歌词，通过文本挖掘和探索性数据分析来进一步了解这位伟大艺术家的职业生涯...同时，Prince颇具实验精神，音乐风格横跨黑白乐界，几乎每次出新专辑都会融合新的音乐元素。上世纪80年代初，他所开创的独特音乐风格，被称为“明尼阿波利斯之声”，影响了许多音乐人。...US.Pop 和 US.R.B （peak positions for the US Pop and R&B charts）我理解为另外两个排行榜上的排名 prince...== "controversy") glimpse(prince[138,]) 3、 查看数据维度 dim(prince) 我用到的数据和原文有些出入少了两行，因为读入原始数据的时候有提示 Warning...37年 year和peak变量中有一些缺失值 缺失值可以先保留，根据后续的具体分析内容在做处理 8、将年份划分为年代 library(dplyr) prince% mutate(
在linux系统命令行，我们可以使用“Rscript”命令来调用运行写好的程序，并添加一些必须的命令行参数；在Windows系统的Rstudio中，可以使用source()函数来调用写好的R脚本。...1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...lapply()通过对x的每一个元素运用函数，生成一个与元素个数相同的值列表： lapply(X, FUN, ...)...# Function body：函数体包含定义函数是使用来做什么的语句集合。 # return：一个函数的返回值是在函数体中评估计算最后一个表达式的值。...我们可以直接在R中运行上面程序然后使用这个函数，也可以保存为R脚本然后使用source()函数调用。
最近在微信群看到了一个交流，如何使用最少的代码完成GSEA分析，并且绘制美图！...的向量，它是排序好的基因列表，而且是entrezID形式，使用 gseKEGG 函数即可做gsea分析啦 ： lapply(c('clusterProfiler','enrichplot','patchwork...：富集的P值 p.adjust ：校正后的P值 qvalues ：FDR （false discovery rate）错误发现率 rank ：排名 core_enrichment：富集到该通路的基因列表...这个时候可以看看msigdbr 这个 R 语言包，它提供了对 MSigDB（Molecular Signatures Database）的直接访问。...MSigDB 是一个广泛使用的基因集合注释数据库，它包含了大量关于基因集的注释信息，这些信息可以用于各种基因表达分析，尤其是在癌症生物学、免疫学和其他基因组学研究领域。
其实陆陆续续也有过学习的念头，但在对自己的各种纵容下，想法又逐渐隐没。直到2月前，机缘巧合参加了生信技能树培训，才进一步强化了自己学习生信技术的信念。...几天前，曾老师在群里给我布置了一份学徒作业，比较不同流程（limma/voom，edgeR，DESeq2 ）差异分析的区别，拟使用的数据集是TCGA-BRCA的counts值矩阵。...作为非肿瘤口的生信新人，秉着无知者无畏的态度试了一试。以下是具体过程。 代码主要来源于小洁老师（不是我吹，听了小洁老师的课，傻子也能学会R代码）。 R包安装 # R包太多，这里略了。...2.使用gdc-client工具下载 因使用的是Rstudio-Server Rstudio_3.6.3_CentOS7，gdc-client的安装有点波折，解决方法参考https://my.oschina.net...0.60, 0.40), text.scale = c(2, 3, 4, 1.5,1.5, 2)) png("upset.png") p1 dev.off() 第一个是3大R包的火山图和如图
返回的是一个列表dat = lapply(bs, r1)#新函数 do.call 对列表进行批量操作，对dat中每个元素按照列拼接在一起exp = do.call(cbind,dat)在额外添加列名，获得完整的表达矩阵...这里使用常用过滤标准2。...#过滤之前基因数量nrow(exp)#常用过滤标准1：仅去除在所有样本里表达量都为零的基因exp1 = exp[rowSums(exp)>0,]nrow(exp1)# 常用过滤标准2(推荐)：仅保留在一半以上样本里表达的基因...给样本分组（tumor和normal），其他地方的数据分组方式参考芯片数据。...){ rownames(df)[df$change=="UP"]}DOWN=function(df){ rownames(df)[df$change=="DOWN"]}up = intersect(
plot(my_deg[ids,'logFC'],paper_deg[ids,'FC']) plot(my_deg[ids,'logFC'],log2(paper_deg[ids,'FC'])) 我和作者的...）基因，否则为stable基因 ) table(paper_deg$g) 而我们的表达量芯片默认的差异分析需要同时卡logFC，所以有火山图如下所示： 火山图 从火山图可以看到我给出的阈值是很奇怪，...$group) symbols_list = dfl[-4] df= melt(dat[unlist(lapply(symbols_list, head)),]) df$group = rep(group_list...这个时候，虽然我们搞清楚了，确实是两个方法有冲突，而且冲突的原因就在于对统计学p值的容忍度以及对变化倍数的阈值选择。...，比如胰岛素信号转导通路： 胰岛素信号转导通路 可惜的是这个文章完全就没有使用下调的基因列表或者生物学功能，感兴趣的可以去读一下：Systems Analysis of the Human Pulmonary
这个包的功能很简单，但是却很具创意性，它颠覆了R语言data.frame数据表的呈现方式，允许在表格内自定义视觉化元素，比如对某一列数据进行字号、颜色、背景、以及图形化处理，整体的版式仍然保留表格的样式...，但是已经具有了表和图结合的意味。...接触过R语言的都知道R中没有数值形式的百分比，只有浮点型，如果要在数据框中自定义某一列为百分比，则需要使用文本拼接函数将其格式化，但是这样格式化之后，该列便会失去数值格式，转换为字符型变量，无法参数数学运算...是不是很神奇呀，仔细观察以上表格中，一共使用了三种自定义可视化类型，分别是字体大小和颜色自定义、字体背景自定义、以及文本自定义。 color_tile函数用于输出按照数值量级进行颜色背景填充的列。...是不是很神奇呀，一个小小的包竟然可以做这么有趣的事情，这种表格在财务数据、营销数据或者绩效数据表中是经常会用到的可视化形式，简单明了，非常醒目。 DT::datatable(df) ?
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