data_frame() is a better way than data.frame() for creating data frames. Benefits of data_frame():
代码来自《r-data-science-quick-reference-master》的内容。
上面的例子summary的变量是disp,分组变量是cyl和am,使用三个点这里传递了任意个参数
所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
最近在研究excel透视图,想到好像自己在R-分组操作并不是很流畅,顺便学习分享一下。R自带数据集比较多,今天就选择一个我想对了解的mtcars数据集带大家学习一下R语言中的分组计算(操作)。
这部分介绍一下R语言中的聚合窗口函数,R语言中的聚合窗口函数与sql中的窗口函数有点差异,R语言中的相同记录的累计求和累计平均不再相同。
虽然与summarize()函数结合起来使用是最有效的,但分组也可以与mutate()和filter()函数结合,以完成非常便捷的操作。示例如下:
有5个基础的函数: - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus)
最近做实验太累,感觉没有特别多的时间好好读文献了。可能这一段时间更新的会比较慢。今天先来点轻松地~
这么久以来,这是我最喜欢的一个R脚本,解决了我一直以来函数编写的问题,以前都是使用eval(parse(text=“代码字符串”))来实现自定义函数的传递功能,另外R for data science,这本书贵不贵?,想买一本看看。
https://www.nature.com/articles/s41564-022-01270-1
这个问题是数据分析的一个基本问题:成本函数。作为分析人员,我们之所以对航班延误感兴趣,是因为对乘客来说代价高昂。在许多情况下,到达延迟更重要。在大多数情况下,迟到对乘客来说成本更高,因为这可能会打乱其下一阶段的旅行,例如转机或预定的会议。如果出发在不影响到达时间的情况下延迟,则此延迟不会影响计划,也不会影响旅行总时间。如果在飞机上狭窄的范围内花费更少的时间,如果这种延迟时间仍然花在跑道上的狭窄范围内,那么这种延迟可能是有益的。
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
这里用到 group_by()和 summarise()函数。一个简单的小例子理解这两个函数的用法
在现实生活中我们经常会遇到非常多需要分组汇总的情况,单个的汇总价值不大,只有分组之后,才能看出差异,才能表现出数据的价值。
已经介绍了R语言中的排名窗口函数,本节介绍一下R语言中的偏移窗口函数,如果使用纯R语言语句实现“偏移”效果,很是复杂,可以说偏移窗口函数是处理“偏移”数据问题的利器。
上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
这里用到的是R语言的内置数据集sample_n_by()函数很有用,能够分组随机抽样%>% 是管道符 是将前面的结果传输给后面的函数
除了选择已存在的列,另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示,需要计算出每个变量组合中的观测数量。常用的两种方法有:
rlang v0.4.0引入了新的非标准计算操作符 {{。这大大方便了dplyr重编程。
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
春风得意马蹄疾,一日看尽长安花 作为快速开始,本章将简单展示SCP三个模块(前处理、下游分析、可视化)的大致功能,各模块各函数的使用细节将在后续教程中详细说明。 目录: 1. 数据探索 9. RNA
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
重复测量方差分析 sunqi 2020/7/26 概述 双因素的重复测量资料方差分析 代码 数据获得 library(tidyverse) library(ggpubr) library(rstatix) rm(list=ls()) set.seed(123) data("selfesteem2", package = "datarium") # 抽样 selfesteem2 %>% sample_n_by(treatment, size = 1) ## # A tibble: 2 x 5 ## id
从结果发现d1也就是用match的速度非常快! 而在tidyverse方法中, d3的summarize显然更好。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.202110625
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
6.简单合并:在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意,bind_rows()函数需要两个表格列数相同,而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
https://www.kaggle.com/datasets/kjanjua/jurassic-park-the-exhaustive-dinosaur-dataset?resource=download
在使用 Prometheus 进行监控的时候,通过 AlertManager 来进行告警,但是有很多人对报警的相关配置比较迷糊,不太清楚具体什么时候会进行告警。下面我们来简单介绍下 AlertManager 中的几个容易混淆的参数。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
今天遇到一个分组求均值的问题,愣是看不出问题出在哪了,大家帮我看看文末的代码是哪里出问题了,或者留言说一下自己分组求均值在R语言里是如何实现的。
在数据处理和分析过程中,可能会涉及到数据的聚合操作(可理解为统计汇总),如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题,将会显得非常简便,如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢?
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(species,sex) %>% summarise(mean_value=mean(bill_le
R包是多个函数的集合,具有详细的说明和示例,学习生信R语言必学的原因是丰富的图表和biocductor的各种生信分析R包,包的使用是一通百通的,以dplyr为例,讲解一下R包
dplyr的函数由于使用tidy evaluation(R中的一种非标准执行(NSE)实现方式)的方法,可以使得其具有更好的易用性:变量不需要绝对引用和引号包裹。
关于dplyr的基本操作我已经写过很多笔记了,不再赘述,这篇文章重点介绍 dplyr 的一个函数 do() 的用法。
之前写过一篇博文(汇总统计?一个函数全部搞定!),介绍R中编写一个函数,进行汇总统计。效果很不错。今天用tidyverse包实现一下,多角度尝试,然后尝试中学习。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
filter()函数用于筛选出一个观测子集,第一个参数是数据库框的名称,第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
r1 = session.query(News).all() print(r1)
三因素重复测量资料方差分析,在这项研究中,研究人员想要评估饮食和运动对10个久坐的人减肥的影响。参与者参与了四项试验:(1)不节食,不锻炼;(2)节食;(3)锻炼;(4)节食和锻炼相结合。
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