本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。...library(tidyverse) #> ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ─...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。...好的模型结果残差分布和我们实际加入的噪声分布应该是差不多的： mean(df$rs) #> [1] -1.19e-15 sd(df$rs) #> [1] 1.03 提醒 tidyverse 中使用单侧公式简化匿名函数的构造
Python 中类似 tidyverse 的数据处理工具在 Python 中，有许多类似于 R 的 tidyverse 的数据处理工具包，尽管它们没有完全整合在一个生态系统中，但它们可以组合使用，达到类似...tidyverse 的功能效果。...以下是 Python 中的一些主要库及其功能，和 tidyverse 的模块相对应：1.pandas对应 tidyverse 的核心功能：dplyr（数据操作）tidyr（数据整理）功能特点：数据操作和清洗的核心库...API 设计与 R 中的 data.frame 类似，非常适合表格数据的操作。...总结虽然 Python 中没有完全整合的类似 tidyverse 的生态，但可以通过以下工具组合实现：数据处理：pandas、polars、pyjanitor可视化：seaborn、plotnine大数据支持
tidyverse作为R语言数据分析中的瑞士军刀，非常好用，一个小小的缺点就是速度慢，data.table速度快，所以他们团队又开发了dtplyr，加快运行速度。...不过今天要介绍的是另一个，基于data.table的tidyverse：tidytable。 使用起来非常简单，只需要在原有函数后面加一个.即可！！！...下面是一个常见操作的简单的速度对比，可以看到速度提升了非常多~ image-20220722204251999 安装 # 经典2选1 install.packages("tidytable") #...= z) ## # A tidytable: 2 × 2 ## z avg_x ## ## 1 a 1.5 ## 2 b 3 基本上tidyverse...中和数据分析有关的函数都可以使用，详细支持的函数列表大家可以在这里[1]找到。
library(tidyverse) #加载以下tidyverse中核心的packages: ggplot2：画图，可视化数据 dplyr：操控数据，过滤、排序等 tidyr：清理数据 readr：(...install.packages("tidyverse") #安装包 关联的包比较多，耐心等待一会儿 library(tidyverse) #使用前，记得载入包 以下讲：readr（读）、tibble...data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...例如：x %>% f(y) 等价于 f(x,y) Rstudio中快捷键： ctrl+shift+m 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： > head(iris,n=3) Sepal.Length...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-
❞ 加载R包 library(tidyverse) library(janitor) library(ggtext) library(ggforce) library(ggfx) 导入数据 df <-...Paris", "Berlin", "London", "Sydney", "New York") df_time % group_by(zone) %>% # 按时区分组 slice_max...(end) %>% # 选择每组的最大值 mutate(city = str_replace(str_extract(zone, "(?..., group = city), df_circle, colour = NA), colour = "grey20", expand = 2, sigma = 5) + # 添加带内部发光的圆形
不得不说，R语言的tidyverse是真的好，非常高效。从某种角度，只学R语言没有接触过tidyverse的用户，看到R的代码，觉得它已经脱离了R语言的范畴！！！...最近在学习tidyverse，批量方差分析之前都是用for循环，然后用formula处理模型，再把结果保存为list的形式，现在学习了tidyverse的操作，可以用pivot_longer将所有性状进行长数据转化...NA NA 然后我们看tidyverse的解决方案： head(fm) fm1 = fm %>% pivot_longer(-c(1:5),names_to = "trait",values_to...第一步：将数据转化为长数据 第二步：将数据group_by，然后nest形成列表 第三步：使用map进行批量方差分析 第四步：使用map进行结果整理 结果： 一个字：绝 二个字：真绝 …… 昨天的文章中...（统计学习心法：万物皆可回归，有时可以分类）介绍，学习心法很重要，学习框架很重要，而学习R语言高效的方法就是在tidyverse下学习，问题来了，tidyverse怎么学？
一 载入数据，R包 library(tidyverse) x <- tribble( ~key, ~val_x, 1, "x1", 2, "x2", 3, "x3" )...外连接有 3 种类型：• 左连接 left_join：保留 x 中的所有观测； 右连接 right_join：保留 y 中的所有观测； 全连接 full_join：保留 x 和 y 中的所有观测。...a 变量和 y 表中的 b 变量，输出结果中使用的是 x 表中的变量。...semi_join函数 保留 x 表中与 y 表中的观测相匹配的所有观测 ?...y 表中的观测相匹配的所有观测。
一 载入数据 R包 使用TCGA下载的数据，仅使用以下几行几列， 作为示例 library(tidyverse) data 的ID，和人为添加的ID2，名称不规则，我们只需要前面的基因名。...2.4，按照第几个字符拆 根据第几个字符拆分，适合数据规整的，，， 可以用来将TCGA中的sampleID转为常见的16位，需要先转置 data2 %>% select(Gene1,contains...列转为rownames t() %>% as.data.frame() %>% #数据转置，样本为行名 rownames_to_column(var="Sample") %>% #行名变为数据中的列...可参考：盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 Tips： 1）数据分列可以先默认试一下，如2.1所示 2）使用R的帮助，一定！
机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。...机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一，由此诞生了Python，R，SAS，STAT等语言辅助机器学习算法的实现。...在各种语言中，R语言以编程简单，方法先进脱颖而出,本次机器学习基于现代Ｒ语言，Tidyverse,Tidymodel语法。...一：基础知识1.Tidymodel,Tidyverse语法精讲2.机器学习的基本概念3.机器学习建模过程4.特征工程二：回归1.线性回归略谈2.岭回归3.偏最小二乘法4.Lasso回归与最小角度回归5....XGBOST5.总结图片五：其它方法1.支持向量机2.深度学习基础3.可解释的机器学习图片图片六：降维1.主成分分析2.广义低秩模型3.Autoenconders图片图片七：聚类与分类1.K-均值聚类2
此方法特点： 由tidyverse和graph分析工具支持的基因共表达分析工作流程，这个工作流程非常简单和整洁。...（有点类似于mfuzz的时间序列分析） 再次强调，这是一个基于tidyverse的工作流程。...在实际分析中需要包含更多的基因，但是相关性分析中的基因越多，速度就会越慢。...前面找的两个诱饵基因为PG 、PSY1，都在数据中。...Leiden方法产生的聚类中，成员之间高度相互连接。在基因共表达的术语中，它寻找彼此高度相关的基因组。 我们需要两样东西。 来自边表的非冗余基因ID。 功能注释，我已经下载了。
今天来复现这篇文章的Figure 1 ，为后续深入中性粒分群打好基础—— 先看看文章的图： BCDE 是基于t-SNE的降维map sce.all.int = readRDS('2-harmony/sce.all_int.rds...，改进一下呢 # 将p1转换为列表以便逐个应用主题 # 循环遍历p1中的每个子图，并将经过主题设置的子图添加到plots_list中 for (i in 1:length(p1)) { p <- p1...H 作者接下来的大部分篇章都是着眼于ISG来的，遗憾的是并未提到ISG基因集的来源（也有可能是我粗心的问题），总之我去2019年一篇nature 子刊上找到了一个ISG基因集合➡A protein-interaction...接下来画分组小提琴图并添加p值，参考了ggplot2绘制分组小提琴图并添加统计学显著性标识_cibersort小提琴图-CSDN博客 library(ggrastr) library(ggpubr) library(tidyverse...data %>% group_by(celltype) %>% slice_max(`ISG score`) location$x <- seq(1,10,by=1) p <- ggplot(data
不是按照top基因来选的？】...，改进一下呢 # 将p1转换为列表以便逐个应用主题 # 循环遍历p1中的每个子图，并将经过主题设置的子图添加到plots_list中 for (i in 1:length(p1)) { p <- p1...H 作者接下来的大部分篇章都是着眼于ISG来的，遗憾的是并未提到ISG基因集的来源（也有可能是我粗心的问题），总之我去2019年一篇nature 子刊上找到了一个ISG基因集合➡A protein-interaction...接下来画分组小提琴图并添加p值，参考了ggplot2绘制分组小提琴图并添加统计学显著性标识_cibersort小提琴图-CSDN博客 library(ggrastr) library(ggpubr) library(tidyverse...data %>% group_by(celltype) %>% slice_max(`ISG score`) location$x <- seq(1,10,by=1) p <- ggplot(data
tidyverse系列应该算是R语言数据分析中的瑞士军刀了，统一的格式，简洁的代码，管道符便于阅读的形式，都能让大家快速上手。...我根据R数据科学和tidyverse官网的教程，整理了几篇笔记，主要是对tidyverse的各种函数的用法进行详细的演示。...()重排列的位置 summarise()汇总 安装 install.packages("tidyverse") 数据集：starwars 下面使用星战（starwars）数据集演示基本的dplyr用法...is.na(height)) %>% slice_max(height, n = 5) # 选择的这列不能有NA ## # A tibble: 5 x 14 ## name height...light brown ## 10 auburn, white fair blue-gray ## # ... with 77 more rows 选择列名中以
r语言的一些简单操作也可以实现，但是dplyr可以实现的不止是求和的功能 批量建模 # 为iris建立id iris$id <- rownames(iris) # 按照id进行合并求和 iris %>%...，模型和预测值 计算rmse、r方和偏回归系数 # 这里的by_species为上述代码执行后产生的数据 # 对于这些统计量的计算，建议查看统计相关教材 by_species = by_species...# slice_max(df, order_by, n, prop) # 根据order_by选择最大的若干行 # slice_sample(df, n, prop)...# 随机选择若干行 # 随机选取最大的Sepal.Length 5个 iris %>% slice_max(Sepal.Length, n = 5) ## Sepal.Length Sepal.Width...，总体来说新版本还是有些都东西的，后续处理数据的时候，应该是能用的到的。
单细胞数据分析里面最基础的就是降维聚类分群，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释 ，这个大家基本上问题不大了，使用seurat标准流程即可，不过它默认出图并不好看，详见以前我们做的投票：可视化单细胞亚群的标记基因的...0.05) %>% dplyr::filter(pct.1 >= 0.5 & pct.2 % dplyr::group_by(cluster) %>% dplyr::slice_max...0.05) %>% dplyr::filter(pct.1 >= 0.5 & pct.2 % dplyr::group_by(cluster) %>% dplyr::slice_max...如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示： We thank Dr.Jianming Zeng...十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你。
tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下，我们会交替使用 tibble 和数据框这两个术语。...安装 tibble 包是 tidyverse 的核心包之一，因此安装 tidyverse 就可以了。...install.packages('tidyverse') 创建 tibble 因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一，所以 tidyverse 中几乎所有函数都可以创建 tibble...tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。
(处理因子问题) tidyverse的安装也很简单，在R中输入以下命令： #安装包 install.packages("tidyverse") #使用前，记得载入包 library(tidyverse...数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...4. summarise 下面的例子的summarise中， n() 是统计有多少行的数据，mean() 函数是计算平均值。...同样，也可以与tidyverse中的管道和group_by结合，批量的做回归分析，并且得到整理好的结果。 ? ?
csv文件用来读取和输出，简便不易出错，就是需要在excel阶段转换为csv格式 和gdata, xlsx等其他包相比，没有额外的依赖包，安装简便 安装 # 通过安装tidyverse整个包进行安装 #...在使用的时候需要额外导入readxl包 # install.packages("tidyverse") # # 单独安装readxl包 # install.packages("readxl") # #...(readxl) library(tidyverse) # 这个函数包显示示例数据 readxl_example() # 指定其中一个数据，返回文件路径 readxl_example("clippy.xls...# 通过路径读取，默认情况下读取一地个sheet read_excel(xlsx_example) %>% head() # 列出excel文件中每个表的名字 excel_sheets(xlsx_example...中的变量类型，决定读入r的变量类型，但是多数情况下，还是会出错的，后续章节再讨论 结束语 A rose will bloom It then will fade love&peace
最近做项目遇到了一个实际数据清洗的问题，如何将连续数据按从大到小分成n类？刚开始我是打算用tidyverse包的，但是找不到合适的函数。只能通过较为笨拙的方法进行了。 ?...之后通过stackoverflow网站[1]进行查询才发现原来有这么好用的窗口函数。 ? 较为笨拙的方法 使用Rbase包中的数据框操作进行，首先随机产生一个数据框作为模拟数据。...4 d 1.73359245 4 # 5 e 0.41027113 2 # 6 f 0.73012966 3 使用dplyr包中的...然后使用管道函数，利用函数ntile()构建新的列，列名为q。或者不用通道函数，直接加载dplyr包也可以。...noredirect=1 [2] tidyverse包: https://www.tidyverse.org/ [3] dplyr包: https://dplyr.tidyverse.org/
hdWGCNA的分析逻辑是跟bulkRNA数据中的WGCNA基本一样，只是hdWGCNA中多了一步metacell过程，有助于减少无用的信息(单细胞数据有很多零值，会影响分析结果)。...虽然可视化十分丰富，但其实我们需要的关键信息只是得到不同的模块，以及模块中的关键基因(所以图片花里胡哨的，但感觉蛮鸡肋)~分析流程1.导入rm(list = ls())V5_path = "/Library...：使用存储在 Seurat 对象的 VariableFeatures 中的基因。...，跟上面的软阈值图是一起必须出现在文章中的。...雷达图，这里说明了不同模块在不同样本中的百分比情况，这里可以改成更精细的细胞亚群。 不同模块之间的相关性分析。
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