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。...那么问题来了，如何分组取前几行。今天小编就跟大家分享一个专业处理数据框的函数dplyr。然后基于这个R包，我们用6种不同的方法来实现。...) 我们先来看看直接head的效果 #直接head，结果不对 GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% head(n = 5) 虽然，我们使用了group_by进行了分组...，但是head并没有应用到三个分组上面，而是直接应用到了整个数据框上，事与愿违。...filter(row_number() <= 5) r6 通过filter来控制行数<=5 最后我们来看看这六种方法得到的结果究竟是不是一样的，dplyr这个包里面有函数叫all_equal专门用来判断两个数据框是不是一样的
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）。...分组计算示例 3.3 aggregate分组计算补充（formula形式） 4 splite ---- 正文 首先给大家看一下mtcars数据集的基本情况，data.frame类型，32个观测对象，11...，可以是一个也可以是多个，多个的话以逗号分割group_by(mtcars, vs, am) 1.2 summarise语法 data为数据集，如果data被group_by定义分组，则根据分组变量分组计算...为数据集 .variables分组变量一定要在“点+括号中”，例如"....(group, sex)" 3 aggregate 3.1 aggregate语法 aggregate(x, by, FUN)x为数据集by为分组变量列表FUN为计算函数 3.2 aggregate分组计算示例
问题：依据group分组，按照dat（日期）升序对num列数据累计求和并生成cum_num列 ? ? 实现过程 ?...# 生成演示数据集 set.seed(1) da <- sample(1:12,12,replace = FALSE) dat <- lubridate::as_date(da) group <- rep...(letters[1:3],each=4) num <- 1:12 dft <- tibble::tibble(dat,group,num) # 演示数据集 library(dplyr) dft_c...geom_point(aes(color=as.factor(group))) + geom_text(aes(label=paste0(num,";",cum_num)))+ labs(title="如何实现分组
笔者寄语：apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，R语言中不要轻易使用循环语句。...函数名 功能 特点 apply 按行、列运算均值、求和、众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能，可以分组汇总 table结合，可以分组汇总 lapply...=list apply 都需要数据框格式，可以与list合用，返回仍是list list用法 sapply=simplify apply=unlist(lapply) 都需要数据框格式，可以与list合用...tapply(1:17, fac, range) $`1` [1] 1 16 $`2` [1] 2 17 $`3` [1] 3 15 $`4` NULL $`5` NULL 2、tapply （进行分组统计...其中X为List对象（该list的每个元素都是一个向量）， 其他类型的对象会被R通过函数as.list()自动转换为list类型。
前面给大家介绍了☞【R语言】rep函数的使用，今天我们来举几个数据分析中的应用，例如差异表达分析时，样本类型变量，我们就可以使用rep函数来生成。...我们在☞GEO芯片数据差异表达分析 中分析的GSE68840这套数据，一共有7个样本，分别是 "plx4032 sensitivity: Sensitive" "plx4032 sensitivity:...c("normal","tumor","tumor","normal","tumor","normal","tumor") 方法二、巧用因子，事半功倍 ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞【R语言...】因子在临床分组中的应用 我们不用敲完整的样本类型名字，用数字来代替，然后再用factor转回来。...参考资料： ☞【R语言】rep函数的使用 ☞ GEO芯片数据差异表达分析 ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞【R语言】因子在临床分组中的应用
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv..."),labels = c("stage I","stage II","stage III/IV","stage III/IV")) stage 可以得到跟gsub一样的结果 参考资料： ☞【R语言...】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...介绍一种按照日期范围——例如按照周、月、季度或者年——对其进行分组的超简便处理方式：R语言的cut()函数。...()函数的作用非常重要；如果没有它，R语言会认为以上内容仅仅是数字串而非日期对象 [1] "2013-06-01" "2013-07-08" "2013-09-01" "2013-09-15" vDates.bymonth...R 当中是split( ),*apply( ),aggregate( )…,以及plyr包 1、split函数 split( )的基本用法是：group <- split(X,f) 其中X 是待分组的向量...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?
当然还有其他种类，关于随机分组问题，我推荐大家看医咖会的这篇文章：10篇文章全面了解随机分组，赶快收藏！[1] 本文主要介绍如何使用R语言完成随机分组。...简单随机（simple randomization）又称为完全随机，是最简单的一种随机分组方法。医学统计学中经常会遇到完全随机设计的xxx，指的就是简单随机分组！...上述方法通过SPSS可以实现，大家可以参考这篇文章：SPSS实现简单随机分组[2] 根据这个思路，R语言也是可以实现的。...R语言在临床研究设计中的使用非常成熟，在cran task views中有两个专题都是关于研究设计的，大家感兴趣的可以自己去看一看哦。...18 0.79647582 18 C ## 19 19 0.62653890 12 C ## 20 20 0.22537775 2 T 除此之外，还有非常多的R包可以实现随机分组
数据分组，根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究，以揭示内在的联系和规律性； 在R中，我们常用ifelse函数来进行数据的分组，跟excel中的if函数是同一种用法..." "(20,40]" "(0,20]" "(60,80]" "(80,100]" [15] "(0,20]" > newData <- data.frame(data, level) 数据分组后的结果
如果缺失数据的量相对于数据集的大小非常小，那么为了不偏离分析而忽略缺少特征的少数样本可能是最好的策略，但是留下可用的数据点会剥夺某些数据的特征。...尽管某些快速修正如均值替代在某些情况下可能很好，但这种简单的方法通常会向数据中引入偏差。 在这篇文章中，我们将使用airquality数据集（在R中提供）来推测缺失值。...查看缺失的数据模式 该mice软件包提供了一个很好的功能md.pattern()，可以更好地理解丢失数据的模式 输出结果告诉我们，104个样本是完整的，34个样本只错过臭氧测量，4个样本只错过了Solar.R...左边的红色方块图显示Solar.R的分布与臭氧缺失，而蓝色方块图显示剩余数据点的分布。 如果我们假设MCAR数据是正确的，那么我们预计红色和蓝色方块图非常相似。...completedData < - complete（tempData，1） 首先，我们可以使用散点图并将臭氧对所有其他变量进行绘图 xyplot（tempData，Ozone_Wind + Temp + Solar.R，
数据类型 包括如下几种类型： Array Data Frame Factor Matrix Vector Complex Date/Time List Operators ---- Array 格式
<- c(1, 2, -8, 9, 16) my_vector[2:4] #矩阵 #矩阵行列命名，默认先排列 cells <- c(1, 36, 24, 12) row_names <- c(“R1...″, “R2″) col_names <- c(“C1″, “C2″) my_matrix1 <- matrix(cells, nrow=2, ncol=2, dimnames=list(row_names...(“C1″, “C2″, “C3″, “C4″) my_array <- array(1:24, dim=c(2, 3, 4), dimnames=list(dim1, dim2, dim3)) #数据框...Poor", "Improved", "Excellent", "Poor") patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status) #选取数据框中的元素
title: "数据类型和向量1"author: "YuqiCai"date: "2024-06-06"output: html_documentR Markdown CTRL+ALT+I 快捷键插入代码块...#逻辑型数据 比较运算的结果是逻辑值#>,=,5)## [1] TRUE#is函数，判断是否为某一数据类型，返回值为逻辑值is.numeric("a")## [1] FALSEis.character(4)## [1] FALSEis.logical...(TRUE)## [1] TRUE#as函数实现数据类型转化#转化为字符型as.character(5)## [1] "5"#TRUE 是1as.numeric(TRUE)## [1] 1#FALSE
a 3 2001 2 A b 4 2001 3 A c 5 2000 1 B d 7 2000 2 B e 以上是根据你的数据得到的...，R中默认的是fromLast=FALSE,即若样本点重复出现，则取首次出现的； 否则去最后一次出现的。...2、duplicated函数 在数据框中应用较为广泛。...#源数据 > data.set Ensembl.Gene.ID Gene.Biotype Chromosome.Name Gene.Start..bp....index,] #选中了非重复的数据 > data.set2 #用法与is.na()对比 x[!is.na(x)] #选中不是缺失值的数据
导出数据 由于 R 主要用于数据分析，导入文件比导出文件更常用，但有时我们也需要将数据或分析结果导出。...此外，函数 save( ) 可以将工作空间中的指定对象保存为以 .rdata 为扩展名的 R 数据文件。...load("patients.rdata") rdata 格式文件占用空间小，用 R 读入速度很快。...2.用 rio 包导入和导出数据 R 中的 rio 包以提供一个类似万能工具的包为目标，用统一的 import( ) 函数和 export( ) 函数简化了用户导入和导出数据的工作。...在 R 中，as 系列函数可以用于实现变量类型的转换。
读取数据库 如果需要在R中连接数据库，主要是使用ODBC来连接，需要安装包RODBC。如果是Linux或者Mac平台，对于MySQL数据库，可以安装RMySQL包。...因为我现在是Mac，就以MySQL为例，我在MySQL的test数据库中建立了一个表Employee，现在需要读取该表。...，那么： emp<-dbGetQuery(conn,"select * from Employee”) 查询完了数据库记得关闭连接，这是一个好习惯： dbDisconnect(conn) 如果我们连接的不是...MySQL，那么就需要安装对应的数据库连接的包。...比如： ROracle RPostgreSQL RSQLite 另外也可以用JDBC来访问数据库，包是RJDBC
我们直奔主题，今天给大家介绍下利用R语言去下载KEGG数据库的所有数据。这里需要用到的包是KEGGREST。...： ##包加载 library(KEGGREST) library(RbioRXN) ##查看KEGG数据库包含的数据 listDatabases() ?...##获取单个数据集中的数据, pathway<- keggList("pathway") ? ##对单个数据库进行组织的选择 org <-keggList("pathway","hsa") ?...从上面可以看出keggList不仅可以提取单个数据集还可以获取对应物种的信息。...write.csv(compound," compound.csv") 至此我们就可以将KEGG中的数据提取到本地进行接下来的分析处理。
Day5-芯芯数据结构（这次电脑又出了点问题，在我做完思维导图导出之后发现是day5而不是day4，而不管我怎么修改后再导出都是打不开新导出的day5，所以就只能上传写着day4的day5了，我估计是思导软件的问题...***两个重点：向量和矩阵***向量赋值提取元素数据框保存数据到工作目录读取本地数据查看行名和列名，行数和列数导出数据框变量的重新加载和保存提取元素直接使用数据框中的变量***划重点！...问题的回答：我认为是因为a这个文件或数据框没有存到工作目录下面而是存到了其他地方，导致RStudio找不到，或保存的时候不小心把a改成了其他名字解决的办法：找到自己的a存在哪里，把它存到工作目录里；重新保存
将宽数据转换为长数据 1 构建数据框df image.png 2....用reshape2::melt将2维数据转换为一维数据 df_melt<-reshape2::melt(df,id.vars="x",variable.name="year",value.name="value...If blank, will use all non-measured variables.指明<em>分组</em>变量，该列为原来df的factor列 measure.vars vector of measured...image.png 将长<em>数据</em>转换为宽<em>数据</em> 将上述df_melt转化为宽<em>数据</em>框df df_cast<-reshape2::dcast(df_melt,x~year,value.var="value")
继续我们的R语言基础学习！ 今天要学习的是R中的数据类型 在这些数据类型中，向量和数据框对于生信学习者来说较为重要。...(1,5)] #第1个和第5个元素 2.根据值 x[x==10]#等于10的元素 x[x<5] #小于5的元素 x[x %in% c(1,2,5)] #存在于向量c（1，2，5）中的元素 02数据框...1.示例数据准备 在工作目录下新建一个excel，取名为example并保存为csv格式，内容如下 千万不要直接另存为csv格式！！！...不然你会遇到以下乱码的 2.常用操作 读取数据常用read.table read.csv等函数，我们通过 ?...查询了一下发现是图中红框的部分是没有数据的，如果使用csv程序会采用NA补全，而table不会 写在最后 磨磨唧唧终于是把R语言基础的数据结构部分给发出来啦，虽然R语言基础的第三期还没写好，但是
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