设置工作路径 setwd("D:/sc-seq") 根据自己的数据存放位置自定义路径 4. 读取数据 该数据为harmony后的数据。...细胞注释 5.1 识别每个类群的全部标记物 函数格式：FindAllMarkers(object, test.use="……", only.pos = True,logfc.threshold = "…...…") object：harmony整合后的对象； test.use：检验方法； only.pos：仅返回表达倍数大于0的基因（默认为 FALSE）； logfc.threshold：类群中基因的平均表达量相对于所有其他类群的平均表达量的最小...CellMarker数据库：https://panglaodb.se/index.html PanglaoDB数据库：https://panglaodb.se/index.html 步骤： ① 在官网红框处输出你要查找的...maker基因； ② 查看结果 这里数据库匹配的是"Stem cell"，实际情况下每个cluster需要多搜索几个基因再确定细胞类型，这在里因为我比较懒，所以仅以"IBSP"基因为例，展示网站使用方法
在概念上 相当于关系数据库中的 table 表或 R 中的 data frame，但在该引擎下有更多的优化....SparkDataFrames 可以从各种来源构造，例如: 结构化的数据文件，Hive 中的表，外部数据库或现有的本地 R data frames....启动: SparkSession SparkR 的入口点是 SparkSession, 它会连接您的 R 程序到 Spark 集群中....您可以从 RStudio, R shell, Rscript 或者 R IDEs 中连接你的 R 程序到 Spark 集群中去....软件包上建模的，因此SparkR中的某些函数与dplyr中同名.
基因组在开始搜索任何这些数据库之前，您应该知道使用了哪个基因组来生成您的基因列表，并确保在功能分析期间使用相同的进行注释。...当获得新的基因组时，基因组特征（基因、转录本、外显子等）的名称和/或坐标位置可能会发生变化。...注释工具在 R 中，有许多流行的包用于基因/转录本级别的注释。这些软件包提供的工具可以获取您提供的基因列表，并使用上面列出的一个或多个数据库检索每个基因的信息。...从这些数据库中提取数据时，可以参考文档。虽然 AnnotationDbi 是一个流行的工具，但我们不会通过代码来使用这个包。...AnnotationHub 获取注释数据框，我们将使用 genes() 函数，但只保留选定的列并过滤掉行，以保留与我们的基因标识符相对应的那些在我们的结果文件中：# Create a gene-level
使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...非标准计算 代码中没有引号包裹的原始名字，这种方式叫做非标准计算（NSE），高效交互使用函数，减少键盘输入，允许Rstudio中自动完成。还是函数名多个_。...R会把所有数据加载到内存中，数据库是从硬盘中获取数据的。...dbConnect()函数连接数据库，dbSendQuery()查询，dbFetch()加载到R中。mongolite包可以连接MongoDB，MonetDB也可以。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。
基因组 在开始搜索任何这些数据库之前，您应该知道使用了哪个基因组来生成您的基因列表，并确保在功能分析期间使用相同的进行注释。...当获得新的基因组时，基因组特征（基因、转录本、外显子等）的名称和/或坐标位置可能会发生变化。...注释工具 在 R 中，有许多流行的包用于基因/转录本级别的注释。这些软件包提供的工具可以获取您提供的基因列表，并使用上面列出的一个或多个数据库检索每个基因的信息。...从这些数据库中提取数据时，可以参考文档。 虽然 AnnotationDbi 是一个流行的工具，但我们不会通过代码来使用这个包。...AnnotationHub 获取注释数据框，我们将使用 genes() 函数，但只保留选定的列并过滤掉行，以保留与我们的基因标识符相对应的那些在我们的结果文件中： # Create a gene-level
在可视化前的数据处理技巧中，导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加，并且这里根据所依赖函数的处理效率，给出诺干套解决方案。...(x, y, by = NULL, type = "left", match = "all") 当两个数据集主字段有相同名称时，by参数可以省略（by="name"）,当名称不同时，需指定左右两个数据集匹配的主字段名称...以上连接类型中，前四个（内连接、外连接、左连接、右连接）最为常用，大家可以将dplyr和plyr以及merge函数三种连接方式进行对比记忆。...下面聊一列为啥要专门讲一节数据连接方式： 因为…… 在excel中…… 这种数据连接真的……真的……真的……太费劲了 我所知道的连接方式—— 第一：手动复制黏贴；（大家不要随便作死） 第二：最古老的Microsoft...我是一个比较懒、嫌麻烦但注重效率的人，很多关于数据处理上的需求，如果能用简单的方式解决（比如VBA、R或者效率函数）,我都不会去选择安装插件或者外部软件，一方面太浪费时间，操作麻烦；另一方面，使用插件大多需要用菜单点选
应用样式：使用“开始”选项卡中的“样式”快速应用预设的单元格样式。 11. 数据导入与导出 导入外部数据：使用“数据”选项卡中的“从文本/CSV”或“从其他源”导入数据。...使用函数 使用逻辑、统计、文本、日期等函数：在单元格中输入如=SUM(A1:A10)、=VLOOKUP(value, range, column, [exact])等函数进行计算。...数据导入和处理 从外部数据源导入：如从数据库、网站或文本文件导入数据。 Power Query：用于数据清洗、转换和加载的强大工具。...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。 在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...然而，基础包的函数非常强大，对于简单的数据处理任务来说，它们是完全足够的。此外，对于复杂的数据处理任务，或者当需要编写自定义函数时，基础包的函数也非常重要。
celltype的平均表达矩阵 ，通过subset.row函数指定待计算均值的基因。...，在之前的多个推文中scRNA分析|单细胞GSVA + limma差异分析-celltype分组？...使用过了。...首先group到celltype维度 ，然后计算每种celltype的 AUCell 均值。...::filter(Freq>0) %>% dplyr::group_by(celltype) %>% dplyr::count(name = "sample") %>% column_to_rownames
本节课涉及到的R包主要有三个：stringr、dplyr、tidyr 课前准备工作： options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...以上操作根据此前学过的知识新增列的话这么写： 图片 4.简单了解：select() 、filter()筛选列、行 5.补充知识：管道符%>% -（1）当遇到连续的步骤时：多次赋值，会产生多个中间的变量；...-（2）用多次嵌套避免中间变量不直观，且容易出错； ——设置彩虹括号，可以在多层嵌套时看清楚哪个括号和哪个括号是一对： options -- code -- display --use rainbow...apply(iris[,1:4], 2, plot) #如果有写不下的参数，可以继续写在apply的括号里 apply(iris[,1:4], 2, plot,col = iris[,5]) #或者也可以自定义函数...4. full_join 保留所有的，缺失的位置填充NA 5. semi_join 半连接，效果是取子集：以右边表格为参考对左边取子集 6. anti_join 保留左边表格在右边表格里没有的东西 test1
[320ghku1ob.png] 在过去的几年里，我们总是在听说大家需要一个连接Spark的源生的dplyr（https://github.com/tidyverse/dplyr）接口，于是我们开发创建了一个...读取数据 ---- 你可以使用dplyr的copy_to函数将R的data frames拷贝到Spark。（更典型的是你可以通过spark_read的一系列函数读取Spark集群中的数据。）...") batting_tbl <- copy_to(sc, Lahman::Batting, "batting") 使用dplyr ---- 针对集群中的表，我们现在可以使用所有可用的dplyr的verbs...函数与你在使用R的data frames时是一样的，但如果使用的是sparklyr，它们其实是被推到远端的Spark集群里执行的。...sas7bdat（https://github.com/bnosac/spark.sas7bdat）扩展包可以并行的将SAS中的sas7bdat格式的数据集读入到Spark的DataFrames。
适用场景：多表连接同一数据库：当需要从StarRocks连接到多个外部表，且这些外部表都指向同一个外部数据库时，使用RESOURCE可以提高效率和可维护性。...频繁变更连接信息：如果连接信息可能会频繁变更，使用RESOURCE可以在一个地方更新，而不需要修改每一个外部表的定义。...使用限制创建 JDBC 外部表时，不支持索引，也不支持通过 PARTITION BY、DISTRIBUTED BY 来指定数据分布规则。查询 JDBC 外部表时，不支持下推函数。...AND ...等下推到外部数据库执行，但是不支持将函数下推到外部数据库执行。...不支持下推函数的原因可能是因为外部数据库可能不支持这些函数，或者StarRocks与外部数据库之间的数据类型映射和函数兼容性存在问题。创建JDBC资源注意：名字中不能带'-'。
plyr 包中的 ddply()等函数进一步分离强化,专注接受dataframe对象, 大幅提高了速度, 并且提供了更稳健的与其它数据库对象间的接口。...dplyr包的功能主要包括： 变量筛选函数 select 筛选函数 filter 排序函数 arrange 变形（计算）函数 mutate 汇总函数 summarize 分组函数 group_by 多步操作连接符...dplyr-cli设计的初衷就是让我们能够方便快速的在不打开R的情况下，在命令行中运行 dplyr，处理csv的文件。...使用 {littler}在终端中的CSV文件上运行dplyr命令。...目前的不足： 仅在 OSX和 YMMV的bash下测试过 每个命令的实质是在单独的R中运行 安装 虽然 dply-cli是可以直接在命令行中直接使用，但是其执行时候还是会依赖到R包。
而依赖注入则是实现控制反转的一种常见方式，通过将对象所依赖的其他对象在外部创建并注入到该对象中，而不是由对象自身创建。...依赖注入的优势提高代码的可测试性 在测试时，可以轻松地为被测试对象注入模拟的依赖对象，从而隔离测试对象，使其更易于进行单元测试。...增强代码的可维护性 当依赖关系发生变化时，只需修改注入的配置，而无需在代码内部进行大量的修改。促进代码的解耦 对象不再负责创建和管理其依赖对象，降低了对象之间的直接耦合，使得系统更易于扩展和修改。...PHP 中实现依赖注入的方式构造函数注入 在对象的构造函数中接收依赖对象作为参数。...数据库操作 将数据库连接或数据访问对象通过依赖注入提供给业务逻辑层，便于切换不同的数据库实现或进行模拟测试。服务层设计 不同的服务之间可能存在依赖关系，通过依赖注入可以更好地组织和管理这些依赖。
目前gtExtras包还处于快速开发中，大家需要及时更新。...styled like the NY Times") image-20220514202910276 给特定行或列上色 gt_hulk_col_numerical()，数值从小到大，颜色渐变为从紫色到绿色...gt() %>% gt_color_rows(mpg:disp, palette = "ggsci::blue_material") image-20220514203028550 还支持自定义颜色...然后使用gt_plt_bar_stack()函数画出百分比堆积条形图。...，暂时没想到在医学领域有什么用。。。
R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在着性能和效率的绝大差异...合理选择一套自己的数据处理工具组合算是挺艰难的选择，因为这个涉及到使用习惯和迁移成本的问题，比如你先熟知了R语言的基础绘图系统，在没有强大的驱动力的情况下，你可能不太愿意画大把时间去研究ggplot2，...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....如果想要运行的同时进行输出则可以在结尾加上[] setorder(mydata,carrier,-arr_delay)[] ? 这个功能有点儿类似于基础函数中，在语句外部加上圆括号。...就是如此简单，连接的执行逻辑是，内侧是左表，外侧是右表，所以是DX left join DT 如果没有设置主键，需要显式声明内部的on参数，指定连接主键，单主键必须在左右表中名称一致。
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。...R包 RPostgres：用于连接PostgreSQL数据库的R包 bigrquery用于连接Google BigQuery的R包 PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和...HAWQ数据库中的数据 dplyr：提供了一个访问常见数据库的接口 data.table：data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集 git2r：用于访问git仓库 数据整理 以下...R包主要用于数据整理，以便于你后续建模分析： tidyr：用于整理表格数据的布局 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。
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。具体如下： ?...在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...R包 RPostgres：用于连接PostgreSQL数据库的R包 bigrquery用于连接Google BigQuery的R包 PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和...HAWQ数据库中的数据 dplyr：提供了一个访问常见数据库的接口 data.table：data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集 git2r：用于访问git仓库 数据整理 以下...R包主要用于数据整理，以便于你后续建模分析： tidyr：用于整理表格数据的布局 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
连接不在乎是针对同一个立即表还是一些其他对象，然后再循环回开始。当指定了 join_depth 时，任何类型的贪婪加载链都可以在自身上循环。当不存在时，贪婪加载在遇到循环时会自动停止。...这样，当您针对基类调用 get() 时，它可以在当前标识映射中定位子类实例，而无需查询数据库。...这样，当您针对基类调用get()时，它可以在当前标识映射中定位子类实例，而无需查询数据库。...连接不在乎它是针对同一即时表还是针对某个其他对象，然后又回到开头。当指定了join_depth时，任何类型的贪婪加载都可以在自身上循环回来。当不存在时，贪婪加载在碰到循环时会自动停止。...这样，当您对基类进行 get() 查询时，它可以在当前标识映射中定位子类实例，而无需查询数据库。
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。...rvest：网页数据抓取包 xml2：读取HTML和XML格式数据 webreadr：读取常见的Web日志格式数据 DBI：数据库管理系统通用接口包 RMySQL：用于连接MySQL数据库的R包 RPostgres...：用于连接PostgreSQL数据库的R包 bigrquery用于连接Google BigQuery的R包 PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据 dplyr...： tidyr：用于整理表格数据的布局 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。
即可解析数据； 11：Hive的数据模型-数据库： （1）类似传统数据库的DataBase （2）默认数据库"default" 使用#hive命令后，不使用hive>use 数据库名>... Partition 分区表 External Table 外部表 Bucket Table 桶表 13：Hive的数据模型-内部表： （1）与数据库中的 Table 在概念上是类似...删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除； （4）外部表 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。...当删除一个 外部表 时，仅删除该链接； CREATE EXTERNAL TABLE page_view ( viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING...（1）基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力； （2）支持SQL like查询语言； （3）统一的元数据管理； （4）简单编程； 20：导入数据 （1）当数据被加载至表中时，不会对数据进行任何转换
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