)以dplyr包为例 官方包的文档dplyr示例数据test 行?...group_by使用实用性强\ 将多个值减少到单个值summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length的平均值和标准差...的平均值和标准差dplyr两个实用技能1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)向右传递test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))R中的管道操作符2：count统计某列的unique值count(test,Species)分类变量每个变量值的频数dplyr处理关系数据将...,每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join交集表中test1部分的列semi_join(x = test1,
使用 select( ) 选择列 函数 select( ) 用于选择数据框中的列（变量）。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新的数据框。...select(birthwt, bwt, age, race, smoke) 请注意，MASS 包里有一个同名函数 select( )，如果同时加载了 dplyr 包和 MASS 包，R 会默认使用较后加载的包里的函数...为了避免混淆，我们可以使用符号 :: 特别指明使用某一个包里的函数，例如 dplyr::select( )。之后我们将会对函数 select( ) 作进一步介绍。...# 当然如果想要用新变量替换原来的变量，只需把新变量命名为原来的变量名： mutate(birthwt, lwt.kg = lwt*0.4536) 5.使用 summarise( ) 计算统计量 函数...bwt 的平均值。
filter() 会自动舍弃行名，如果需要行名只能将其转换成数据框的一列。...2.4 drop_na 效果和na.omit 一样，但是高级之处在于，其可以指定列，对数据框某列存在NA 的行直接删除： > library(tidyr) > drop_na(X,X1) X1 X2...1 A 1 2 B NA 3 C 3 4 D 4 5 E 5 如果不特定指定列，则和na.omit 效果一样。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。
> exp_max2 行平均值对表达矩阵的进行排序 > exp_max2 dplyr包(思路与上述相近) exp_max3 % #合并探针的信息 inner_join(anno,by="ID") %>% #去掉多余信息,select支持按列名和列号同时选择...select(c(GeneName,2:7)) %>% #·增加一列，内容为每一行的平均数 mutate(rowMean =rowMeans(.[,-1])) %>% #把表达量的平均值按从大到小排序...，如果调用tidyverse的函数应该都是可以省略的， # 默认第一个参数，如果调用其他函数，用.代替就行。...如果含有NA值 data_NA <- data # Create data containing NAs data_NA
注意，使用rev()函数反序的话，参数只能为矩阵的行名称，如果想使用某一列作为反序的参考，需要使用sort()函数，后面介绍。...首先，x与y有两列完全相同，那么着这两列肯定是交集了，那么必须有的，也就是对应下面的1、2两行；接下来因为是以k1列为参考， > x[,'k1'] ## 可以看到，除了完全相同的4、5两行，还有x中的两个...随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失(MAR)。...x的平均值，然后用向量x中的每个元素都减去平均值 > x_mean # 如果发现这个时候新的向量差值还是很大，那么就可以再次计算标准差 [1] -2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5...，然后计算每一类的Sepal.Width的平均值，然后对其按照平均值排序（终于感受到R语言的牛逼之处了！！！）
")library(dplyr)3.加载library()dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列2.select(),按列筛选(1)按列号筛选(2)按列名筛选3.filter()筛选行4.arrange...summarise()：汇总对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强summary(test)#区分base包里的summary和dplyr包里的summarise函数summarise(test..., mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差...Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species)## # A tibble: 6 × 5## # Groups: Species...> full_join( test1, test2, by = 'x') x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA5 a NA>
/CRAN/")) options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") install.packages("dplyr")library(dplyr...)#使用内置数据集iris的简化版作为示例数据test 行筛选...6.7 0.4243 virginica 6.05 0.354#2. count 统计某一列中不重复的数据以及其个数...> left_join(test2, test1, by = 'x') x y z1 a 1 NA>2 b 2 A3 c 3 NA>4 d 4 NA>5 e 5 B6 f 6
data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...nomatch用来设置未匹配到的数据如何处理，nomatch=0则认为未匹配到的删除。 melt用来设置是否都显示匹配内容。...2、on=""方式 DT[X, on="x"] 这里的on指的是DT变量中的变量名称，X还是按照key，如果没设置就会默认第一行为key。...(x)] 还有 data$x 如果有很多名字很长的指标，data.table中如果按列进行遍历呢？ data[,1]是不行的，选中列的方式是用列名。
，NULL是“什么都没有”test ## 得到一个只有6行的数据框# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #将“Sepal.Length...”列从小到大排序，并扩展到其他列，会将排序的结果返回至数据框。...***arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小sort(test$Sepal.Length) #只排这一列，因为取完子集后变成了一个向量# distinct，数据框按照某一列去重复...) #“new”为新增列的列名，其内容为这两列的乘积# select()、filter()筛选列、行# 连续的步骤# 1.多次赋值，产生多个中间的变量x1 = select(iris,-5) #去掉iris...，最终返回一串数值型的向量，并会继承每个元素的名字apply(test, 1, sum) #对test的每一行求平均值向量/列表的隐式循环：lapply两个数据框的连接注：NA为缺失值，有但是不知道转自生信技能树
加载 library和require，两个函数均可，加载后才可以使用包 整个流程的代码 options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...Sepal.Length * Sepal.Width) # 新增一列new b. select(),按列筛选 # (1)按列号筛选 select(test,1) select(test,c(1,5))...Petal.Length, Petal.Width) vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width") select(test, one_of(vars)) c. filter()筛选行...# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species) ## # A tibble: 6 x 5 ## # Groups:...## 5 a NA> 1 ## 6 c NA> 3 ## 7 d NA> 4 d.
R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...R解法 #换手率这一列属性为chr，需要先强转数值型 #如果转换失败会变成NA，判断即可 df[is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),] 63 异常值处理 题目：打印所有换手率为...R解法 rownames(df) <- NULL # 如果是tibble则索引始终是按顺序 备注 有时我们修改数据会导致索引混乱 65 异常值处理 题目：删除所有换手率为非数字的行 难度：⭐⭐⭐...题目：按行计算df的每一行均值 难度：⭐⭐ R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算 题目：对第二列计算移动平均值 难度：⭐⭐⭐ 备注 每次移动三个位置，不可以使用自定义函数 R语言解法...- '高' 100 数据计算 题目：计算第一列与第二列之间的欧式距离 难度：⭐⭐⭐ 备注 不可以使用自定义函数 R语言解法 # 可以利用概念计算 res <- (df$col1 - df$col2)
#取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor，可以在歌搜到install.packages("dplyr")library(dplyr) #在使用前需要调取‘dplyr’包dplyr...包的使用> test mutate(test,new= Sepal.Length * Sepal.Width) #新增加列 Sepal.Length...0.4243 virginica 6.05 0.354> count(test,Species) #count计算某列的...a NA> 16 c NA> 37 d NA> 4> semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')#半连接，返回能够与y表匹配的X表的所有记录 x...3004 400> bind_rows(test1, test2) x y1 1 102 2 203 3 304 4 405 5 506 6 60> bind_cols(test1, test3) #行合并时需要两个数据框的列数相同
❝在近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...本文是第一篇，介绍的是「列式计算」，后续还会有一篇介绍按行处理数据。...： df %>% group_by(g1, g2) %>% summarise(a = mean(a), b = mean(b), c = mean(c), d = mean(d)) （如果你想要计算每一行...然后我们将展示一些其他动词的使用。...对于 _if()，原来的第二个参数包裹进 where() 对于 _at()，原来的参数，如果有 vars() 包裹则移除 对于 _all()，使用everything() 例如： df %>% mutate_if
Rstudio最重要的两个配置文件：在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，其中一个就是.Renviron，它是为了设置R的环境变量（这里先不说它）；而.Rprofile就是一个代码文件，如果启动时找到这个文件...mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源# 当然可以换成其他地区的镜像最后保存...()：汇总结合group_by使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照...Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species) #test按照Species分组summarise(group_by(test, Species...与NA>的区别：前者为数字型NA，后者为字符型NA全连full_joinfull_join( test1, test2, by = 'x') #不在乎test1与test2是否匹配半连接：返回能够与y
；若数据不含列名，则设定 header = None。...如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。 nrows：需要读取的行数（从文件头开始算起） tabledata = pandas.read_excel("....hotel.xlsx", header=None, sep=',', nrows=10) print(tabledata) 2、对读取的数据重新定义列名 相关参数简介： names：用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行...tabledata['类型'] = tableline print(tabledata) 6、修改某一列，用平均值代替缺失值 这个的思路和上面一个基本一致，区别在于我们需要线求出平均值。...平均值的求解肯定不需要缺失值参与，于是我们先取出某一列不存在的缺失值的所有数据，再取出这一列数据，通过mean函数直接获取平均值。
Rstudio最重要的两个配置文件：在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，其中一个就是.Renviron，它是为了设置R的环境变量（这里先不说它）；而.Rprofile就是一个代码文件，如果启动时找到这个文件...,首先得知道你要安装什么包，安装包完成后，才可以使用包里面的函数已安装dplyr为例options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...) #dplyr下载的是一个安装包，解压在输，要不报错示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test dplyr 的五个基础函数mutate...引用自微信公众号生信星球图片count统计某列的unique值计算数据对象（vector、dataframe）的unique独特值： unique函数 从vector向量、dataframe 中 删除重复项...、删除dataframe重复行> count(test,Species) Species n1 setosa 22 versicolor 23 virginica 2dplyr处理关系数据即将
3.函数后面跟括号，括号里第一个参数是都数据框名 4.字符串要加双引号，行名和列名不用加，其他单元格（姑且这么叫了）里出现的字符串要加。...这是一种组织表格数据的方式，提供了一种能够跨包使用的统一的数据格式。 有多统一？ 每个变量（variable）占一列，每个情况（case，姑且这么翻译）和观测值（observation）占一行。...二、Dplyr能实现的小动作 1.arrange 排序 按某一/两列值的大小，按照升/降对行排序。...3.distinct 去除重复行（其实就是列出某一列所有的不同值） distinct（frame1，geneid） distinct（frame1，geneid，Sampleid）#列出这两个值都重复的行...") 两种办法拼起来~ 一个是R自带的rbind，一个是dplyr里的bind_rows 按行拼接时，列数、列名需要一致 rbind(frame1,frame4)# frame1 %>%bind_rows
test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小2.5.summarise()：汇总, 结合group_by使用...summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 先按照Species分组，计算Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test...%>% (cmd/ctr + shift + M)3.2 count统计某列的unique值count(test,Species)4. dplyr处理关系数据#将2个表进行连接4.1.內连inner_join...,取交集inner_join(test1, test2, by = "x")4.2.左连left_joinleft_join(test1, test2, by = 'x')#以test1的x列为列，取交集...left_join(test2, test1, by = 'x')#以test2的x列为列，取交集4.3.全连full_joinfull_join( test1, test2, by = 'x')#将test1
包中的join函数进行数据框的合并，它们数据框合并的原理同样是数据框的合并原理是这样的：首先在A数据框某一指定列的每一行内容在B数据框表的指定列进逐行匹配，直到A中所有行匹配完为止。...type为合并方式 inner，行：显示x，y中共有的行; 列：显示x，y中的所有列 left，行：显示x中所有的行; 列：显示x，y中的所有列，未匹配到的值，不论字符数字，全显示为NA right，...行：显示y中所有的行; 列：显示x，y中的所有列，未匹配到的值，不论字符数字，全显示为NA full，先显示x中所有的行在y中的匹配结果，接着显示y中未匹配上的内容 match匹配的规则 first，...匹配 inner_join函数 函数结果, 行：显示x中所有能在y中匹配到行; 列：显示x，y中的所有列 library(dplyr) # 单指标匹配 inner_join(data1,data2) inner_join...(data1,data2, c('city' = 'city')) left_join函数 结果, 行：显示x中所有的行; 列：显示x，y中的所有列，未匹配到的值，不论字符数字，全显示为NA。
大于1则表示危险因素） 不用于估计生存率，用于因素分析，找到某一个因素对结局事件发生的贡献度 只有他离散数据和连续数据都可以接受。...表达矩阵里有的样本在突变数据maf里不一定有，要把没有突变的病人去掉 得到的小提琴图表示：VHL基因的突变是否影响PBRM1的表达 如果影响则小提琴组会有较大的差别 分组：基因表达量的高级？...Hubhub基因代表强关联度的基因，往往有高的MM值 模块内连通性：某一基因的的模块内连通性同于该基因与模块内其他关联度之和，值越大说明这个基因在这个模块越处于核心位置 整体连通性等于给定基因和整个网络中其他基因关联度之和...2.细胞表型信息phenoData：第一列细胞编号，其他列是细胞的相关信息。 3.基因注释featureData：第一列是基因编号，其他列是基因的对应信息。...，处理条件等等, 行是细胞，列是属性
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