Dplyr用于计算均值、SD和绘制多变量图 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R语言之数值型描述分析

例如，计算变量 age 的样本量、样本均值和样本标准差： length(cont.vars$age) mean(cont.vars$age) sd(cont.vars$age) 我们还可以用函数 sapply...例如，计算数据框 cont.vars 中各个变量的样本标准差： sapply(cont.vars, sd) 基本包中没有提供计算偏度和峰度的函数，我们可以根据公式自己计算，也可以调用其他包里的函数计算，...psych 包里的函数 describe( )可以计算变量忽略缺失值后的样本量、均值、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、全距、偏度、峰度和均值的标准误等。...yes 2771.91891891892 epiDisplay 包里的函数 summ( )也可以实现类似的功能，不同的是该函数里的统计量是固定的，而且函数的输出包含一个按照分类变量绘制的有序点图，如下图所示...实际上，在第 3 章介绍的 dplyr 包里的函数 group_by( )和 summarise( )就能非常灵活地计算分组统计量。

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R语言学习 - 柱状图

柱子有点多，也可以利用mean±SD的形式展现首先计算平均值和标准差，使用group_by按gene分组，对每组做summarize # 获取平均值和标准差 data_m_sd_mean <- data_m...在柱子中标记百分比值首先计算百分比，同样是group_by (按照给定的变量分组，然后按组操作)和mutate两个函数(在当前数据表增加新变量) # group_by: 按照给定的变量分组，然后按组操作...# mutate: 在当前数据表增加新变量 # 第一步增加每个组的加和，第二步计算比例 data_m % group_by(variable) %>% mutate(count...长矩阵分面绘制再复杂一些的矩阵 (除了有不同时间点的信息，再增加对照和处理的信息) library(ggplot2) library(reshape2) library(dplyr) data_ori...获取平均值和标准差 # 分组时不只Gene一个变量了，还需要考虑Condition data_m_sd_mean % group_by(Gene, Condition) %>%

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R数据科学-1（dplyr）

忘记保存，白费时间效率低，时间长现在，我们将学习对处理数据有用的两个软件包： dplyr是用于简化表格数据操作的软件包。 tidyr使您可以在不同的数据格式之间快速转换。...# … with 22 more rows 3.数据-变量条件筛选 dplyr::filter()函数对上述新产生的变量的数据df，进行筛选。...new=mpg*cyl) df %>% dplyr::filter(am==1) df %>% dplyr::filter(am==1 & gear==4) 5.数据分组计算有时候，需要分组计算均值标准差...譬如，对不同gear计算mpg的均值及标准差。或者根据am及gear分组计算mpg均值标注差。...这时候就需要用到ifelse函数（转换成二分类变量），或者cut函数转换成多类别变量。

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数据科学24 | 回归模型-基本概念与最小二乘法

图3.孩子身高的均值证明孩子身高的均值是使公式最小的?值： ? 即?等于孩子身高均值时，残差平方和最小。...图4.父母身高及相应的孩子身高的散点图这个图中有许多点被重复绘制，数据的频数信息没有被展示出来。...图7.添加回归线 ---- 基本概念 1. 经验均值定义经验均值为样本数据点减去平均值会得到均值为0的数据，定义，则的均值为0。这个过程称为"居中"随机变量。...1,] 23.94 0.6463 [2,] 23.94 0.6463 在R中检查计算，根据公式计算的斜率和截距与lm()函数拟合回归线得到的结果一样。...(Intercept) y [1,] 46.14 0.3256 [2,] 46.14 0.3256 用变量Y预测X，计算结果一致。

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Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

)以dplyr包为例官方包的文档dplyr示例数据test 计算Sepal.Length的平均值和标准差summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length...)) # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length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...)分类变量每个变量值的频数dplyr处理关系数据将2个表进行连接1.內连inner_join,取交集inner_join(test1, test2, by = "x")满足两个条件：有相同变量名，相同变量名的列里有相同元素...= test1, by = 'x')6.简单合并bind_rows(test1,test2)函数需要两个表格列数相同bind_cols(test1,test2)函数则需要两个数据框有相同的行数思维导图生信星球打卡任务

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手把手教你R语言方差分析ANOVA

在R语言中，实现方差分析主要涉及到以下步骤：数据导入数据清洗ANOVA计算结果解析ANOVA评估首先，你需要一个数据集，其中包含至少一个分类变量（通常是因子类型）和一个或多个数值型变量。...这些数值型变量是你要分析的目标，而分类变量则用于将数据分成不同的组。...(变量中的水平数减1)和残差的自由度(观察总数减1和自变量中的水平数减1)； Sum Sq列显示平方和(即组均值与总体均值之间的总变化)。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。

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从头学R语言——DAY 3

包dplyr作为tidyverse中的核心包之一，主要用于数据转换。...因为用ggplot等进行可视化，必须要求数据格式完全符合要求，但这种情况极其罕见，所以我们需要dplyr来转换数据。...此处先掌握dplyr的5个基本函数：mutate()，select()，filter()，arrange()，summaries()；1个重要的管道工具%>%#用dplyr包进行数据转换#5个核心函数test...(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)...：int：整数型变量dbl：双精度浮点数型变量，即实数chr：字符串dttm：日期+时间型变量lgl：逻辑型变量fct：因子，R中具有固定数目的值的分类变量date：日期型变量深刻感受不同连接的区别存疑问题

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数据框的列名居然会影响绘图

"Group1", "Group2"), each = 100), Value = c(rnorm(100, mean = 50, sd = 10), rnorm(100, mean = 60, sd...第二次提问；还有ggpubr包，ggstat等吗在R语言中，除了ggplot2包之外，还有几个扩展包可以用于绘制包含统计信息的图形，包括箱线图。...这个包简化了为ggplot2图形添加p值和显著性标记的过程，并且支持多种图形的绘制，如箱线图、点图、条形图和线图等。...例如，如果你在创建一个自定义函数来绘制图形，并且函数内部使用了select()，你需要确保传递给select()的变量名在数据框中不是重复的。...= 10), rnorm(100, mean = 60, sd = 15)) ) library(ggplot2) # 使用ggplot2绘制箱线图 ggplot(data, aes(x = Category

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DAY6-学习R包

/")) #对应清华源options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源保存文件，重启运行options()$repos和options...加载 library和require 使用一个R包需先安装再加载 library(dplyr）dplyr五个基础函数mutate(),新增列——mutate(test, new = Sepal.Length...*Sepal.Width)要修改的数据框的名称将创建的新变量的名称将分配给新变量的值select()按列筛选select(test,1)#筛选test中的第一列select(test,c(1,5))#筛选...(Sepal.Length))mean（）计算平均值sd（）计算标准差group_by(test, Species)#按照Species分组并汇总summarise(group_by(test,Species...),mean(Sepal.Length),sd(Sepal.Length))#按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差并汇总dplyr两个实用技能管道操作 %>% ——

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配色神器R-grafify

19张图这里面一共又可以分为6个大类，接下来我们就针对6大类来绘制一下 1.双变量图（x是分类变量）(花式秀箱线图与小提琴图) 双变量需要的是长数据形式，默认顺序是data，xcol，ycol 柱状图...：可以画散点图plot_dot...或者抖动图（针对稍微多的数据）plot_scatter... plot_scatterbar_sd & plot_dotbar_sd那就可以加上标准差下面介绍常用参数...& plot_point_sd都是只展示均值和标准差。...2.多变量图（还可以加统计信息额）可以绘制多于两个变量的柱状图箱线图等，还可以加上ANOVA统计!!!...定量x-y图三个变量都是数值型变量：plot_xy_NumGroup plot_xy_NumGroup(dplyr::filter(diamonds, cut == "Premium" & clarity

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R语言安装R包DAY6-Gaozsi

(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)...summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))4.dplyr两个实用技能#管道操作 %>% (cmd/ctr...))#计算#count统计某列的唯一值count(test,Species)5.dplyr处理关系数据#将2个表进行连接内连接: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：x left_join(x, y, by = "key")#如果x中的key变量，在y中有多个同样的key，那么所有的结合可能都会罗列出来left_join(x, y1, by = "key")#右连接

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Day-6 香波🐟

desc(Sepal.Length))#用desc从大到小5.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group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length...(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差## mean(Sepal.Length) sd(Sepal.Length)##1 5.916667...0.8084965# 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 × 5## # Groups

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tidyverse|数据分析常规操作-分组汇总（sumamrise+group_by)

多合一 Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接本次介绍变量汇总以及分组汇总。...一 summarize汇总汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用 1.1 summarise完成指定变量的汇总统计均值，标准差，最小值，个数和逻辑值...library(dplyr) iris %>% summarise(mean(Petal.Length), #无命名 sd_pet_len = sd(Petal.Length...summarise() 的组合构成了使用 dplyr 包时最常用的操作之一：分组摘要 2.1 按照Species分组，变量汇总 iris %>% group_by(Species) %>...这使得 sum() 和 mean() 非常适用于逻辑值：sum(x) 可以找出 x 中 TRUE 的数量， mean(x) 则可以找出比例 . iris %>% group_by(Species

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生信代码：数据处理（ tidyverse包）

同样也可以用start_with 或 end_with筛选出具有前缀或者后缀的列 df %>% select(start_with("n")) 3 filter() filter()是对数据行方向的选择和筛选...filter( type== "english", score>85) df %>% filter( between(score, 80, 90)) 4 summarize() summarize()主要用于统计...，往往与其他函数配合使用，比如计算所有同学考试成绩的均值： df %>% filter(type=="english")%>% summarize( mean_english...() R base包中涉及到排序的包括 sort()，rank()，order()，而在dplyr包中与排序相关的是arrange()包，默认是从高到低进行排序，如果变换排序顺序则可以使用-(变量)或者...desc(变量)。

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dpois函数_frequency函数

此图的形状非常有特色：无论何时绘制平均值（或其他摘要）与组大小，都会看到随着样本量的增加，变化会减小。...在查看此类图时，过滤掉具有最少观察数的组通常很有用，因此可以看到更多的模式，而不是最小组中的极端变化。这就是下面的代码所做的，并向您展示了将ggplot2集成到dplyr流中的便捷模式。...5.6.4 实用的汇总功能只使用平均值，计数和求和就可以获得很长的路要走，但R提供了许多其他有用的汇总函数：衡量定位：我们使用均值mean(x)，但中位数median(x)也很有用。...均方根偏差或标准差sd(x)是离散的标准度量。四分位数范围IQR(x)和中位数绝对偏差mad(x)是稳健的等价物，如果有异常值可能会更有用。...A tibble: 1 x 2 #> year flights #> #> 1 2013 336776 逐步汇总时要小心：总和和计数都可以，但是需要考虑加权平均值和方差

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Nguyen的评估代码复现

library(dplyr) #包含对dataframe数据的函数 load("/Users/narcissus/Desktop/bioinfomatics/Data/HealthPool_20824...Desktop/bioinfomatics/Data/method_assess/GSVA_output5367.RData") #保存结果 #rm(GSVA_output) #可将该变量删除节省空间...使用样本偏度（skewness）进行某一对象（方法-基因集对）偏向0或者偏向1的判断 library(ggplot2)#进行图像绘制 # 数据加载 - - - - - - - - - -...SkewValue<-array(0,SetNum) # 以0初始化容器 for (k in 1:SetNum){ mean<-mean(P_distribution[k,]) # 计算均值...sdsd(P_distribution[k,]) # 计算标准差 SkewValue[k]<-mean(( ((P_distribution[k,]-mean))/ sd )

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R语言ggplot2堆积柱形图添加误差线的简单小例子

最近有人在公众号后台留言问到这个问题，今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2)...library(dplyr) library(see) df<-read.csv("penguins.csv") head(df) df %>% na.omit() %>% group_by...，部分数据如下 image.png 我们只用到其中的三列 species 企鹅的种类 sex 企鹅的性别 bill_length_mm 企鹅嘴的长度解释代码用到的R语言包 ggplot2 画图 dplyr...整理数据 see 用来配色读取数据,查看前六行 df<-read.csv("penguins.csv") head(df) 按照种类和性别分组计算平均值和标准差 df %>% na.omit()...给数据集添加新的一列用来控制误差线的位置 df1 %>% group_by(species) %>% mutate(new_col=cumsum(mean_value)) -> df2 给映射颜色的变量赋予水平

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Day6-橙子

R包本文内容均来自花花老师生信星球学习小组R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。...")#安装library(dplyr)#加载dplyr示例数据使用内置数据集iris的简化版赋值给变量testtest dplyr五个基础函数...(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)...summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))dplyr两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr +...sd找R包介绍页面网页搜索Vignettes作者写的网页版教程，不是每个R包都有browseVignettes("limma")

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数据分析：RT-qPCR分析及R语言绘图

然后，将这些Ct值对数转换后与相应的DNA浓度绘制成图，形成标准曲线。样本的Ct值测定：接下来，对实验样本进行qRT-PCR，记录目标基因的Ct值。...这里可以得到公式：计算 -ΔΔCt：内参基因分为对照组和处理组内参基因先计算对照组和处理组的内参基因Ct的均值： $$Mean_{内参基因}=mean(对照组或处理组内参基因)$$计算对照组待检测目的基因减去对照组内参基因的平均...Ct{处理组目的基因i} - Ct_{处理组内参基因的平均值}$$计算基于对照组的-ΔΔCt，处理组待检测目的基因的ΔCt减去对照组待检测基因的ΔCt的平均值：$$-ΔΔCt{处理组目的基因i} = ΔCt...{处理组目的基因i} - ΔCt_{对照组目的基因i的平均值}$$相对表达量计算，也就是相对于对照组: 2^-ΔΔct: $$2^{-(-ΔΔCt)}$$条形图或相关性点图可视化结果R代码加载R包knitr...sampleid % select(sampleid) # step1: 计算对照组和处理组的内参基因平均值

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ggplot2实现分半小提琴图绘制基因表达谱和免疫得分

最近看到很多人问下面这个图怎么绘制，看着确实不错。于是我查了一些资料，这个图叫split violin或者half violin，本质上是一种小提琴图。...这里利用上期处理好的TCGA HNSCC的配对数据进行练习，数据包含43个肿瘤样本和43个癌旁样本。除了基因表达量绘制的结果展示，最后还附带一个ESTIMATE计算免疫评分的例子。...这里加载包装好的2个函数,用于后面的统计和绘图 source("./assist/Function_for_violin_plot.R") 计算均值和误差 ## 4....Data_summary,aes(x= gene, y= expression),pch=19, position=position_dodge(0.5),size= 1)+ #绘制均值为点图...ESTI_Data_summary,aes(x= status, y= score),pch=19, position=position_dodge(0.4),size= 1)+ #绘制均值为点图

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