本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

R语言进行数据预处理wranging li_volleyball 2016年3月22日 data wrangling with R packages:tidyr dplyr Ground rules library(tidyr) library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The foll

R语言进行数据预处理wranging li_volleyball 2016年3月22日 data wrangling with Rpackages:tidyr dplyr Ground rules library(tidyr) library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The follo

R语言 我要如何开始R语言_数据分析师 我要如何开始R语言? 很多时候,我们的老板跟我们说,这个东西你用R语言去算吧,Oh,My god!什么是R语言?我要怎么开始呢? 其实回答这个问题很简单,首先,你只需要知道R语言其实就是一种计算机语言,它很强大,它是专门用来进行计算的,它比C\C++.Perl都要强大,虽然他没有C那么的万能,没有Perl那么的文本处理能力,但是在计算和数据处理上,它绝对是一顶一的,而且当初它被提出来的初衷之一就是要让非计算机专业的人也能用计算机语言完成工作,极大程度上降低

用R语言提取数据框中日期对应年份(列表转矩阵) 在数据处理中常会遇到要对数据框中的时间做聚类处理,如从"%m/%d/%Y"中提取年份. 对应操作为:拆分成列表——列表转矩阵——利用索引从矩阵中提取第一列—— year<-strsplit(case_data2$Date,split = "-") # strsplit函数将数据拆分成列表 year1<-]# 将列表转换为矩阵,提取第一列——年份 case_data2$year1<-year1 其他办法

R语言读写数据 一般做模型的时候,从外部的excel中读入数据,我现在常用的比较多的是read_csv(file) 读入之前先把excel数据转化成.csv格式 同样的把结果输出来的时候用的是write_csv(file) 我记得加载的包是zoo.. 我目前用到的是这个,回头补充

对数据进行质量分析以后,接下来可通过绘制图表.计算某些特征量等手段进行数据的特征分析. 主要通过分布分析.对比分析.统计量分析.周期性分析.贡献度分析.相关性分析等角度进行展开. 2.1 分布分析 分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型.对于定性数据,可用饼形图和条形图直观的现实分布情况. 1.定量数据的分布分析 对于定量变量而言,选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时最主要的问题,一般按照以下步骤进行. 1)求极差. 2)决定组距与组数. 3)决定分点. 4)列出频率分布表. 5)绘制频率分

既然了解了R语言的基本数据类型,那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢?送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢?处理这些数据的方法又有那些呢?下面我们一起来探讨一下. 首先,数据输入最直接最直观的方法就是键盘输入,在上面几篇都已经讲到,利用c创建向量,利用matrix创建矩阵,利用data.frame创建数据框等,但是我们处理的数据往往比较多,键盘输入在面对如此庞大的数据时显然不现实,当然你可以花费好几天来输入数据而且保证不出错除外,而且待处理的一般都存储在Excel,网页,数据库其他中介中

0  引言 使用R语言.Python等进行数据处理的第一步就是要导入数据(也可以使用UCI数据集),下文主要根据R语言的帮助文档来介绍外部文件数据的导入方法和注意事项.下面先附上一些指令. 1 格式read.table read.table(file, header = FALSE, sep ="", quote = "\"'",dec = ".", skip = 0,strip.white = FALSE, blank.lines.s

当获取到原始数据时,我们通常的做法是对该数据进行分割成小片段,然后对各小片段进行计算统计,最后整合成最终的数据.这是统计学里数据处理的一般规律. R语言为我们提供了相应的函数来分别处理这三个阶段任务. 分割:split()和subset()函数. 计算:apply(),lapply(),tapply(),sapply() 整合:aggregate() 注意几点: 1.向量,矩阵,数组的长度就是它元素的个数,用length获取:而数据集,列表的长度则是它变量的个数,注意二者的不同. 实际上,向量和

R语言初学者,不怎么会,今天碰到的问题,查了好久才找到,原来如此简单 尼玛,下次再忘记抽自己3巴掌

Part5情感分析 这是本系列的最后一篇文章,该.事实上这种单一文本挖掘的每一个部分进行全部值获取水落石出细致的研究,0基础研究阶段.用R里面现成的算法,来实现自己的需求,当然还參考了众多网友的智慧结晶,所以也想把我的收获总结出来分享给大家,希望也能像我一样在看大家的分享时得到自己的启示. 网上翻了下中文文本情感分析的一些文章,再回忆了一下我自己做情感分析的方法,认为我的想法真的是简单粗暴直接. 这是一篇介绍中文文本情感分析倾向的论文.http://wenku.baidu.com/link?ur

利用聚类分析,我们可以很容易地看清数据集中样本的分布情况.以往介绍聚类分析的文章中通常只介绍如何处理连续型变量,这些文字并没有过多地介绍如何处理混合型数据(如同时包含连续型变量.名义型变量和顺序型变量的数据).本文将利用 Gower 距离.PAM(partitioning around medoids)算法和轮廓系数来介绍如何对混合型数据做聚类分析. -------------------------------------------------------------------------

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

> #数据框可以包含不同模式(数值型.字符型.逻辑型等)的数据,是R中最常处理的数据结构.数据框可以通过函数data.frame()创建:mydata<-data.frame(coll,col2,col3,...)> #其中的列向量col1.col2.col3等可以为任何类型(如数值型.字符型或者逻辑型)每一列的名称可由函数names指定.实例如下:> #创建一个数据框> patientID<-c(1,2,3,4)> age<-c(25,34,28,52)&

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列 2.每一个观测对象构成一行 3.每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据:   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 seto

示例图像 首先安装需要的包 install.packages("Corrplot") #安装Corrplot install.packages("RColorBrewer ") #安装RColorBrewer install.packages("showtext")#安装showtext install.packages("sysfonts")#安装sysfonts install.packages("showtex

1.在linux中安装好R 2.准备好画曼哈顿图的R脚本即manhattan.r,manhattan.r内容如下: #!/usr/bin/Rscript #example : Rscript plot_manhatom.r XXX.assoc XXX.pdf argv <- commandArgs() #define the function to plot the manhatton and quantitle-quantitle plot plot_manhatton<-function(

#数据框 > df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE))> nrow(df) #4行[1] 4 > ncol(df) #3列[1] 3 > df2 <- data.frame(id=c(1,2,3,4),score=c(80,86,90,100))> df

#----------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 10 # # Power analysis # # requires packages pwr to be installed # # install.packages("pwr") # #----------------------------------------# par(ask=TRUE) library(pwr) # t te

#----------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 10 # # Power analysis # # requires packages pwr to be installed # # install.packages("pwr") # #----------------------------------------# par(ask=TRUE) library(pwr) # t te