将dplyr slice_sample函数转换为基R - 腾讯云开发者社区

dplyr 包的 select 系列函数在这里可以派上用场，尤其是将这些函数与 tidyselect 包的 starts_with( )、ends_with( ) 和 contains( ) 等函数联合使用会带来诸多便利...先加载这两个包： library(dplyr) library(tidyselect) 接下来举例说明如何使用 select 系列函数选择或剔除变量。...R 中有几个包可以用于处理 TB 级数据集，例如 RHIPE、RHadoop 和 RevoScaleR 等。...# 使用 slice_sample( ) 进行处理 sampledata1 slice_sample(subdata5, n = 500) nrow(sampledata1) sampledata2...slice_sample(subdata5, prop = 0.02) nrow(sampledata2)

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R tips：使用最近邻算法进行空间浸润带的计算

cells_position <- arrow::read_parquet("Xenium_V1_FFPE_Human_Breast_IDC/cells.parquet") # 然后根据ROI边界坐标，将细胞分配到...[chull(.), ] %>% map(range) %>% map(~ .x + c(-500, 500)) # 定义用于筛选细胞的函数 filter_points <- function...x_idx & y_idx, ] } # 绘图 ggplot() + geom_point( # left area data = tumor_area_1 %>% dplyr...使用最近邻算法往下寻找浸润区域假设需要以250um为单位，分别找到250um 500um及750um的浸润区域，则可如下操作：先定义一个最近邻的工具函数： # reduceFindNN find all...::slice_sample(prop = 0.1) %>% filter_points(boundary_df_for_plot) %>% ggplot(aes(x = x_centroid

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dplyr_下篇

dplyr_newversion sunqi 2020/6/9 ##概述 dplyr下篇 library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following...50 x 5] 0.284 0.209 0.232 提取模型诊断信息 # 现在模型建好了，另外还有诊断信息，包括bic，p值等统计量的提取 # 使用summarise函数..., n, prop) # 根据order_by选择最小的若干行 # slice_max(df, order_by, n, prop) # 根据order_by选择最大的若干行 # slice_sample...2.0 virginica 123 ## 5 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica 136 relocate() 更换位置函数...# 将数字放在Species之后 iris %>% relocate(where(is.numeric), .after = Species) %>% head() ## Species Sepal.Length

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使用dplyr进行数据分析：入门篇

R数据科学就是专门讲这个系列的，但是对于很多函数的用法和细节问题，都没有说，所以在使用时还是会经常遇到各种问题。...我根据R数据科学和tidyverse官网的教程，整理了几篇笔记，主要是对tidyverse的各种函数的用法进行详细的演示。...下面介绍dplyr包。在处理数据时，要明确以下几个问题：明确你的目的用计算机程序的方式描述你的任务执行程序 dplyr包可以帮你又快又简单地处理这些问题。...tidyr包主要聚焦于把数据变成整洁数据，dplyr包主要功能在于对整洁数据进行各种操作，比如新增、筛选、汇总、合并等。...library(dplyr) ## ## 载入程辑包：'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ##

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

全文并非是对数据整理的实操整理,主要整理在数据整理/清洗中常用的R包介绍 library(tidyr) library(dplyr) library(stringr) library(tibble) 1...) #半连接基本不用近似于 %in% anti_join(test1,test2,by="name") #反连接基本不用 6.表达矩阵画箱线图 6.1操作过程图示 step1 对matrix进行转置...) #加载数据整理需要的包 dat = t(exp) %>% #将matrix进行行列转置 as.data.frame() %>% #将matrix转为data.frame rownames_to_column...7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的ID的方法 ## (1)分步解法 a = colnames(y) b = x$...dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists

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100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理之GSE126848（003）

，但是GEO、ArrayExpress等数据库储存并公开大量的基因表达芯片数据，还是会有大量的需求去处理芯片数据，并且建模或验证自己所研究基因的表达情况，芯片数据的处理也可能是大部分刚学生信的道友入门R语言数据处理的第一次实战...，作用是一次性加载多个R包，不用写双引号，并且不在屏幕上打印包的加载信息，可以参考之前的推文using的定义；函数名字using是在模仿Julia语言中的包加载函数geo_accession 换为Symbol基因名，可以使用到我自己写的几个函数genekit、bioquest...pdata.Sample2]]fdata.columns = pdata.index.to_list()保存一份原始Count数据信息fdata.to_csv("GSE126848_count.csv.gz")Count 转...TPMfdata = gk.countto(fdata, towhat='tpm', geneid='Ensembl', species='Human')Ensembl ID转换为Symbol基因名fdata

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R语言第二章数据处理③删除重复数据目录总结

R语言第二章数据处理③删除重复数据 ================================================ 这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。...主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...包删除数据框中的重复行函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...它是R base函数unique（）的高效版本。...总结根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素

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「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

/geek-r-tutorial/base.html 内容：基础语法控制与循环结构函数与包数据读取和保存 read....:: lag lead 聚合 dplyr:: cumall cumany cummax cummean cummin cumprod cumsum 排序 dplyr:: cume_dist dense_rank...汇总计数 dplyr:: n n_distinct base::sum(!...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...宽转长 pivot_longer, gather ?

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ggalluvial|炫酷桑基图（Sankey），你也可以秀

载入R包，数据本文使用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。...#install.packages("ggalluvial") library(ggalluvial) library(ggplot2) library(dplyr) #读入LIHC临床数据 LIHC...绘制桑基图 1 宽数据示例对临床数据进行简单的处理，得到后四个变量的频数，整理成宽数据：以下处理过程可参考数据处理|R-dplyr，数据处理|数据框重铸 #分组计算频数 LIHCData <-...axis参数设置待展示的节点信息（柱子）； geom_alluvium参数设置组间面积连接，此处按生存状态分组； 2 长数据示例 ggplot2通常处理的都是长表格模式，使用to_lodes_form函数即可转换...4 更多细节 vignette(topic = "ggalluvial", package = "ggalluvial") 以上就是如何使用R-ggalluvial包绘制桑基图的简单介绍，可以自己动手展示了

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R||R语言基础（三）_R包

今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...#务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com.../s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101...(1,2,3,4,5,6), stringsAsFactors = F) stringsAsFactors = F意味着在读入数据时，遇到字符串之后，不将其转换为...rbind()函数）需要注意：bind_rows()将行连接起来，需要两个表格的列数相同；同理bind_cols()将列连接起来，需要两个表格的行数相同。

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R tips：使用!!来增加dplyr的可操作性

的这种易用性是有代价的，假如想要对分析工作稍微增加一些编程属性时，就会发现dplyr的异常情况，比如将分组变量赋值给一个变量，使用变量来进行分组： ### 分组变量group_var无法完成工作 group_var...expression的对应函数为expr，substitute的对应函数为enexpr。 eval的对应函数为eval_tidy。转换为Symbol的函数as.name的对应函数为sym。...辅助dplyr完成编程工作上面的例子中，之所以group_var不起作用，是因为dplyr直接将group_var当做变量名，然后去mtcars中寻找名字叫做group_var的列，这肯定是会报错的。...sym是指的将group_var变为Symbol，这是由于上面code的所有操作层面都是上面提到的R代码运行阶段中的语句阶段，对于变量而言，其需要变为Symbol才可以操作。...这里有一个小改动，由于var_name求值后是一个Symbol，在baseR是中无法将数据赋值给Symbol的，因此需要将=替换为:=。其他细节和上述例子都是类似的。

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5R语言综合运用

，str_to_lower()函数是由stringr包提供的函数，而tolower()函数是R的基础函数之一。...这两个函数都用于将字符串转换为小写字母，但是它们有以下区别：库依赖：str_to_lower()需要先安装和加载stringr包，而tolower()是R的内置函数，不需要任何额外的库。...总的来说，两个函数都可以用于将字符串转换为小写字母，但str_to_lower()更具特定性，而tolower()则更通用且直接可用。...library(tidyr) library(tibble) library(dplyr) dat = t(exp) %>% #转置 as.data.frame() %>% rownames_to_column...load("test2.Rdata") class(test)#矩阵 1 "matrix" "array" ```r z 换为数据框 z <- mutate

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R语言入门（一）之数据处理

这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。...a1 = read.csv("R11.csv", sep = ",", header = T) #读取R11.csv文件，header = T表示将数据的第一行作为标题 a2 = read.table(..."R11.txt", sep = "\t", header = T) #读取R11.txt文件，header = T表示将数据的第一行作为标题 ?...e = t(a1) #t（x）转置 ?...write.table(f, "R11.txt", sep = "\t", row.names = FALSE) write.csv(f, "R11.csv", row.names = F) #将f的内容写入

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GEO数据挖掘-基于芯片

解析4.2.1 dat = as.data.frame(t(exp))将表达矩阵 exp 转置后转换为数据框。...如果你只想提取前 n 个基因，可以将 Inf 替换为具体的数字，比如 100 表示提取前100个基因。...rownames(exp) = deg$symbol：将表达矩阵 exp 的行名设置为 deg 数据框中的 symbol 列。这一步将表达矩阵中的探针 ID 替换为对应的基因符号，使得矩阵更加易读。...ekk 函数将KEGG富集结果中的基因ID转换为更容易理解的基因符号...readable = TRUE：将富集结果中的基因ID转换为基因符号。6.2.3 barplot(ego,split...)使用 barplot 函数绘制GO富集结果的柱状图。

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【C++】一文掌握C++的四种类型转换 --- static_cast、reinterpret_cast、const_cast、dynamic_cast

reinterpret_cast操作符通常为操作数的位模式提供较低层次的重新解释，用于将一种类型转换为另一种不同的类型 3.3 const_cast 去常转换 const_cast 只能改变运算对象的底层...> (s2)); return const_cast(r); } 这样就简单通过一个const版本的函数，通过去常操作实现了非const版本的函数！...3.4 dynamic_cast 动态转换 dynamic_cast用于将一个父类对象的指针/引用转换为子类对象的指针或引用(动态转换) 向上转换：子类对象指针/引用->父类指针/引用(不需要转换，赋值兼容规则...但是对于基类转换为子类就有点复杂了！...void func(A* pa) { B* pb = (B*)pa; } 对于这样一个函数，基类指针会强制类型转换为子类指针，当pa指针本来就是指向的是一个B对象，在转换回去，没有问题。

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R语言之数据框的合并

包中的 full_join( ) 函数也能实现上述功能上面的命令等价于： options(warn=-1) # 清爽显示 library(dplyr) mydata 将宽格式数据 wide 重新转换为长格式： long <- reshape(wide, idvar = "Subject", varying = list(2:12), v.names...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式...pivot_wider( ) 中，我们用函数 as.data.frame( ) 将数据 Indometh 转换成了数据框，这是因为其默认类型不是数据框。...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。

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ggtextcircle绘制环状文本

, start = 45, end = -45) { dplyr::mutate( data, theta = seq(((pi * start) / 180), pi...函数功能：这个函数的主要目的是生成每个文本标签在圆上的坐标和角度，以便它们可以围绕圆形排列。...这些角度是以弧度表示的，因为三角函数（cos 和 sin）接受弧度作为参数。...2.计算 x 和 y 坐标：使用极坐标公式将角度转换为笛卡尔坐标： • x = x0 + r * cos(theta)：根据角度和半径计算每个标签的 x 坐标。...• y = y0 + r * sin(theta)：根据角度和半径计算每个标签的 y 坐标。 3.计算角度 (angle)：将角度转换为度数，并调整为适合文本标签的角度。

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快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

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。...去重与找重unique 10.转置 ---- 1. 初识R语言支持的数据类型开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。...dplyr包中的*_join等函数，另外sqldf函数（SQL）亦可以实现数据连接功能。...可参考↓↓ R语言 | 第一部分：数据预处理 7.数据筛选和8.抽样 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 5 dplyr中5.1筛选filter和5.3选择select R...转置是一个数学名词，把行和列进行互换，一般用于对矩阵的操作。

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R语言基础提升与总结

3.2.2 第二种循环方式：下标循环x 将for...转置t把原来的行名变为第一列宽数据变长数据代码实现：set.seed(10086)# 随机种子，让rnorm的结果变固定exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6)exp = round...paste0("gene",1:3)colnames(exp) = paste0("test",1:6)expexp[,1:3] = exp[,1:3]+1exp#tidyverse系列不认矩阵矩阵转换为数据框...library(tidyr)library(tibble)library(dplyr)dat = t(exp) %>% #t()转置 as.data.frame() %>% rownames_to_column...7.1 match()7.2 一些处理文件的函数dir() # 列出工作目录下的文件dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 $表示以……结尾dir(pattern =

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R&Python Data Science 系列：数据处理(4）长宽格式数据转换

特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...R语言中，主要介绍pivot_wide()和pivot_long()这两个函数，另外4个函数可以参考【R语言】长宽格式数据相互转换这篇文章。...3 长转宽函数 Python实现两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数；方法一： ##构造数据...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data...中使用dfply库中函数，R中使用tidyr包中函数，因为key键和value值比较明确。

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