一般情况下我们需要分析的数据都是存储在文件中，那么利用 R 分析数据的第一步就是将输入读入 R 语言。如果分析的数据是记录在纸质载体上，还需要将数据手动录入，然后保存为一个文件。在 R 中分析文件一般是文件文件，通常是以逗号分隔的 csv 文件，如果数据本身包含逗号，就需要使用制表符 tab 分隔的文件。有些情况下还有需要处理其他统计软件生成的文件，例如 Excel 生成的 xlsx 格式文件等。R 可以很方便地读写多种格式文件。
xlsx文件，是2007,2013,2016版本的Excel文件，R语言中可以通过openxlsx包进行读取。
上一节课我们熟悉了R语言中的各种数据类型，帮大家复习一下，这些数据类型包括了向量（vector）、矩阵（matrix）、数组（array）、数据框（data.frame）和列表（list），还提到了因子（factor）。这些数据类型在我们运用R语言解决实际问题的时候都非常有用，在上节的例子中我们是在R里面直接生成的数据，但是实际数据分析中，如何快速灵活的读取和处理多种格式的外部数据呢？这节课的主要内容，我们就来讲讲R语言中数据的读取。
最傻的方法：一个个导出呗，导到不同的excel表格中。但是问题来了，我要模拟10组参数，每个参数有5个表格，这样做的话会产生50个表格！这多让人头大。
实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。而在实际工作中，数据分析者更多时候面对的是来自多种数据源的外部数据，即各式各样扩展名的数据文件，如 .txt、.csv、.xlsx、.xls 等。不同扩展名的文件代表不同的文件格式，这常常会给分析者带来困扰。
rownames(a) #查看行名,默认值的行名就是行号，1.2.3.4...dim(a)#几行几列
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作为专业人员，要不断的学习新事物，多多读书思考，克服浮躁情绪，才可以让自己的内心清澈如池水。不断的注入活水（新知识），才能滋润心灵焕发神采，才能达到比较高的境界！
上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程，本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作，主要涉及的知识点如下：
解决的痛点，安装一个R包时，需要一行命令，安装很多R包就需要很多命令。另外，安装前，如果想要判断是否已经安装了，又要更多的命令代码。
ggballoonplot（气球图）可用于多分类数据的可视化展示，其中每个单元格都包含一个点，其大小反映了相应组件的相对大小。
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包（例如gdata，xlsx，xlsReadWrite）相比，readxl没有外部依赖性，因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
本教程是针对The more mindfulness practice, the more post‐trauma stress symptoms? Trait mindfulness and PTSS during the COVID‐19 pandemic文献的结果复现。
今天做了下因子分析中的东东，本来想找一些公共网站的数据，限于时间和要做一些数据整理，时间来不及，就找了一个现成的数据源。
现在rio包支持读取multi object的文件例如(Excel workbook, .Rdata file, zip directory, or HTML file)
oncoplot （瀑布图）经常出现在肿瘤研究中的Fig1 ，可以展示多种变异类型的全景图。
发表论文一般需要三步，写，投，改。好不容易定好了题，好不容易算完了数据，好不容易改完了稿，却不知道如何选择最适合自己的期刊，实在有一些可惜。因此，对本领域发文情况做一次检索是非常必要的。
肿瘤分型分析是生信文章中的常客，大致是通过将基因的表达量进行聚类或者非负矩阵分解，发现新的亚型，然后对不同亚型的临床特征，免疫特征等进行比较分析，文章末尾简单的列了一些应用。
想要实现一个功能, 将不同的数据写入一个Excel中, 不同的数据对应不同的sheet表, 看了一下R语言, 找到的解决方法如下.
偶尔我们会遇到将多个sheets合并为一个的需求, 但是如果有几十个sheets合并起来既容易出错又麻烦, 有些时候文档内格式还不统一, 所以用代码跑就对了.
虽然如此，这样的方法还是仅仅能适合安卓4.4下面的手机，若是4.4以上的手机就会报错。因此建议採用另外一种方式来写。
https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap
大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
这里有三个cluster，接下来找其marker基因，并合并成大的dataframe
Aspose.word是一款非常好用的用于word操作的dll，你可以无需安装MicrosoftOffice软件就能进行工作，在学习Aspose.word导出word之前，你最好了解一下Doc的树结构图，这有利于你更好的了解掌握，可以先看一下Aspose word编程指南了解一下。
简介 多元统计分析：多维标度 MDS 分析 案例 各地区工资水平的多维标度分析 library(openxlsx) Case12 = read.xlsx("../Res/mvcase5.xlsx", "Case12", rowNames = T) head(Case12) image-20201212193858279 # isoMDS 需 MASS library(MASS) D = dist(Case12) mds = isoMDS(D, k = 2);mds image-20201212
火山图（Volcano Plot）常用于展示基因表达差异的分布，横坐标常为Fold change（倍数），越偏离中心差异倍数越大；纵坐标为P value（P值），值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧!
机器学习构建预后模型的文章很多，且越来越卷，动不动就是10种模型的101种组合，这个系列会逐一的介绍这些常用于预后模型变量筛选和模型构建的机器学习方法。
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肿瘤免疫浸润分析是一个文献中的网红分析内容，分析软件有很多，本次先介绍一下cibersort ，xCELL 和 ESTIMATE ，这几款软件在文章中的出镜率都很高 。
前段时间拿到一个RNA-seq测序数据（病人的癌和癌旁样本，共5对）及公司做的差异分析结果（1200+差异基因），公司告知用的是配对样本的DESeq分析。
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https://www.froala.com/wysiwyg-editor/docs/options
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最近有些用户反映保存图片之后在系统图库找不到保存的图片，遂决定彻底查看并解决下。 Adnroid中保存图片的方法可能有如下两种： 第一种是自己写方法，如下代码： public static File saveImage(Bitmap bmp) { File appDir = new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), "Boohee"); if (!appDir.exists()) { appDir.mkdir(
前面的文章讲到了基于语雀的在线文档编辑器的实现，在本文，将基于v-md-editor实现在线文档的编辑。
有些人可以成功，也有很多人各种报错，这里介绍一下常见的问题以及解决方法。帮到别人，记录一下，能帮到更多的人，毕竟：
给向量按照逻辑值取子集，scores>60输出结果是逻辑值（比较运算的输出结果是逻辑值
因子旋转方法： - 正交旋转（Orthogonal Rotation） - 斜交旋转（Oblique Rotation）
注意：这个数据使用了ensemble id作为基因名，后续需要换为gene symbol
说明 ZXing，一个支持在图像中解码和生成条形码(如二维码、PDF 417、EAN、UPC、Aztec、Data Matrix、Codabar)的库。ZXing(“zebra crossing”)是一个开源的、多格式的、用Java实现的一维/二维条码图像处理库，具有到其他语言的端口。 GitHub地址，猛戳：https://github.com/zxing/zxing API文档，猛戳：https://zxing.github.io/zxing/apidocs/index.html 介绍文档，猛戳：htt
第一步，在pom.xml加入依赖，如下 <dependency> <groupId>com.google.zxing</groupId> <artifactId>core</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.google.zxing</groupId> <artifactId>javase</artifactId>
本期推文我们介绍一个可以绘制颇具“艺术”风格地图的可视化包-cartography，主要涉及的内容如下：
经过RNAseq|批量单因素生存分析 + 绘制森林图分析后得到了预后显著的基因集。后续的常见做法是通过机器学习（lasso，随机森林，SVM等）方法进行变量（基因）筛选，然后构建预后模型。
由于 X-squared=118.1，p-value<0.001，所以 拒绝原假设 H_0，接受 H_1，认为因素A和因素B不独立，
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法，同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
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： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
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： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
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