使用dplyr，但至少要保持组的存在 - 腾讯云开发者社区

这时候我们要考虑是直接用R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)三个变量还是要进行变换，因为R、F、M三个字段的测量尺度不同最好对三个变量进行标准化，例如：Z得分（实际情况可以选择线性插值法...结合RFM模型魔方块的分类识别客户类型：通过RFM分析将客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户、无价值客户等六个级别；（有可能某个级别不存在）。...names(sales)=c("CustomerId","Sales Value") # 查看生成的数据 # dplyr::arrange(dplyr::count(sales,CustomerId)...R=短 F=高 M=高　　这类客户可以采用“重要保持”的措施。这类消费者的消费频次和客单价都高于均值，要保持这种消费者的有效方法是给予一定的长期优惠，如给予店铺VIP资格。 2....如客户麦乐电吹风，要针对性发送浴室相关的居家用品。 4.

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小技巧：R语言里删除带有缺失值的列

如果是要去除包含缺失值的行，直接使用na.omit()函数就可以了，但是如果要去除含有缺失值的列呢？...image.png 实现目的需要借助dplyr这个R包用到的是select_if()函数这个具体的写法怎么解释我暂时还没有搞明白，先背下来再说吧 dfpra library(dplyr) dfpra...image.png 如果是要删除带有缺失值的列在any函数前加一个感叹号就可以了 dfpra<-data.frame(A=1:5, B=c(1:4,NA),...D=c(NA,NA,1:3)) dfpra library(dplyr) dfpra %>% select_if(~!...判断数据集是否至少存在一个数据满足指定的条件，返回值是TRUE或者FALSE 比如判断一组数据中是否存在负数代码 x1<-c(1,2,3,4,5) any(x1<0) x2<-c(-1,2,3) any

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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

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。...三、split – apply – combine模式——分组处理模式对数据的转换，可以采用split – apply – combine模式来进行处理： split：把要处理的数据分割成小片断； apply...1 2 [6,] 1 2 [7,] 1 2 [8,] 1 2 [9,] 1 2 [10,] 1 2 ##后续处理 ##计算组的长度和组内均值...4.分组顺序仍然要违反正常的思维习惯，必须反写成：orders[,c("SELLERID","CLIENT")]。 5.计算结果需要大幅加工，很不方便。...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： data<-data.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。

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手把手教你R语言方差分析ANOVA

这些数值型变量是你要分析的目标，而分类变量则用于将数据分成不同的组。...()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...在R中，你可以使用aov()函数来执行方差分析。这个函数需要一个公式，该公式描述了你要分析的数值型变量和分类变量之间的关系。...另一种方法：t-test仅仅适合2组比较，因此需要筛选data_ttest % dplyr::filter(D %in% c("B", "C")) #%>% #dplyr...函数TukeyHSD(one.way)该结果给出每个两组之间的结果;diff: 两组的均值之差;Lwr, upr: 95%置信区间的下限和上限(默认值) ;P adj: 多次比较调整后的P值。

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数据分析：宏基因组数据的荟萃分析

数据分析：宏基因组数据的荟萃分析介绍宏基因组数据的荟萃分析是一种综合多个独立宏基因组研究结果的方法，目的是揭示不同人群或样本中微生物群落的共同特征和差异。...固定效应和随机效应模型：根据异质性的大小，选择使用固定效应模型（假设所有研究共享相同的效应量）或随机效应模型（允许不同研究有不同的效应量）。...荟萃分析结果的合并：使用加权平均或基于模型的方法将不同研究的效应量合并，得出综合效应量估计。置信区间和显著性检验：计算合并效应量的置信区间，并进行显著性检验，以评估组间差异是否具有统计学意义。...函数用于荟萃分析，它基于单个线性模型的结果再使用meta::metagen进行荟萃分析。...ANCOMBC分析使用ANCOMBC方法对每个研究的gender（male vs female）进行差异分析，获得每个数据集的差异分析结果即每个物种的效应值和效应值标准误差。

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ggstatsplot：R统计绘图的颜值天花板

ggstatsplot和它的后台组件还可以和其他基于ggplot2的R包结合起来使用。...01 — 安装与基本介绍绘图类型统计函数作图类型描述 ggbetweenstats 小提琴图组/条件间的比较 ggwithinstats 小提琴图组/条件内的比较 gghistostats...ggpiestats 饼状图分类数据 ggbarstats 条形图分类数据 ggcoefstats 点线图回归模型和元分析安装要获得最新的稳定CRAN版本： ##下载安装### install.packages...(“ggstatsplot”) library(ggstatsplot) 02 — 函数介绍（1）ggbetweenstats：小提琴图，箱形图此函数用于创建小提琴图、箱形图或组间或组内比较的组合图...仅仅遵循默认值本身就可以生成可以发布的相关矩阵。如果所选变量中存在NA，图例将显示用于相关性测试的最小、中位数和最大对数。

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广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

纵向数据具有两个特点，一是研究对象重复；二是观察值可能存在缺失值。...广义估计方程(generalized estimating equations，GEE)：假定每个研究对象的重复观察值间存在某种类型的作业相关矩阵（应变量的各次重复测量值两两之间相关性的大小），应用准似然函数原理...除此之外，确定组内相关关系，还需要考虑到组内观测之间的相关性是相互独立还是相互依赖等各种情况。...在校正年龄和性别下，基线的GFR在micro - 正常蛋白组（micro->1; 正常蛋白组->0）估计值：-20.23 (-23.75, -16.72)；平均GFR年下降率（斜率）time（正常蛋白组...R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to Linear Mixed Effects Models for the Social Sciences

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空间转录组细胞类型和配受体的空间定位图

作者，Evil Genius空间细胞类型方向图空间细胞类型密度分布图空间转录组数据分析之近邻热图绘制10X单细胞（10X空间转录组）分析回顾之一些细节绘图操作10X空间转录组的画图操作（基础知识）文献中的热图代码实现...（热图标记感兴趣的基因,基础知识）ggplot2给并排条形图自定义添加P值这一篇我们继续来分享一点空间的个性化绘图内容，当然我知道了大家做了空间转录组拿到了公司的分析结果，但是都是标准化的结果，连图片什么的都是标准化的做法...今天我们来实现下面这张图图片好看的图片需要以下几个要素： 1、主题：一幅好照片必须有一个鲜明的主题，可以是表现一件事、一个人，也可以表现组照作品故事中的某一个细节。...主题明确的作品，要表述的内容让观众一目了然，也就是说，能够使观众很容易从照片中看明白作者的意图。 2、简洁清晰：想必大家都知道这么一句话：绘画是加法，摄影是减法。也就是说，摄影的画面越简洁越好。...= 0) %>% dplyr::select("barcodeID") %>% dplyr::left_join(metadata_ds %>% tibble

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「R」ggplot结合点图与箱线图的问题与解决

最近在使用ggplot2对箱线图叠加点图是发现奇怪的现象，只要我改变点的形状，绘图就出问题了。下面我通过一个简单的示例展示这个问题。...我们先生成一组简单的数据，并绘制一个正常的叠加图： library(ggplot2) library(dplyr) head(mtcars) ## mpg cyl...来解决点也需要分配到不同的fill组中的问题。...最后我把问题抛到了stack overflow，很快Jon Spring 进行了解惑：在这种情况下，我们希望位置抖动“意识到”存在填充美学映射的两个分类。...几何对象无法利用fill这个属性，那么需要让因此我们可以手动指定数据的分组，让绘点的这个图层意识到分组的存在。

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R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案

连续型数据的的分组比较在科研生活中非常常见，比如：实验组和对照组基因表达量的比较、临床病人存活组和死亡组某项检查指标的比较等等。检验两组连续型数据之间是否存在差异通常会使用T检验。...对数据进行展示通常可以使用柱形图，箱线图，小提琴图，直方图，散点图等几种方式。今天的推文分别介绍一下以上5种图形的ggplot2实现代码。...以下代码用到3个R语言包分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据 ggplot2和dplyr如果是第一次使用需要安装，安装用到的命令是 install.packages...("ggplot2") install.packages("dplyr") 首先是模拟数据集 set.seed(1234) crp1<-round(abs(rnorm(200, mean = 150,...image.png 接下来我们就来看看分别可以用哪些图来展示这样的数据带误差线的柱形图首先是对数据集进行转换 library(dplyr) df1<-summarise(group_by(data,

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比较微生物组中的差异分析方法

在微生物组研究中我们常常需要根据某些感兴趣的表型来找到与其相关的特征（比如菌群、OTU、基因家族等等）。...但微生物组学的数据结构导致了这必然是一项相当艰巨的任务，因为他们： •高维特征集（通常超过 100 到 10,000 个特征）；•高度稀疏（许多特征仅在少数样本中被发现）；•特征间复杂的相关性结构；•计数的组成性...虽然这并不完美，但至少会证明一些结果的鲁棒性，增加我们对结果的信心。下面我将基于一个用 MetaPhlAn2 注释的公共宏基因组数据，使用五种不同算法进行差异分析。...最后，DESeq2 拟合负二项分布的模型，并使用 Wald 检验或似然比检验进行假设检验。...ANCOM-BC ANCOM-BC 引入了一种包含偏差校正的微生物组组成分析方法，该方法可以估计未知的抽样比例，并校正由样品之间的差异引起的偏差，绝对丰度数据使用线性回归框架建模。

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...到底需不需要引号，对于要处理的列（无论分离还是合并）不用；对于待生成的列则需要。...extract 除了seperate 外，函数 extract() 可以按照某种正则表达式表示的模式从指定列拆分出对应于正则表达式中捕获组的一列或多列内容。...nest 与unnest 对于数据框，我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。

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数据分析：RT-qPCR分析及R语言绘图

数据归一化：由于qRT-PCR可能会受到实验操作和样本制备的影响，因此需要使用一个或多个内参基因（通常是表达水平相对稳定的基因）来归一化数据，以消除这些潜在的变异。...由于在PCR扩增的指数时期，模板的Ct值和该模板的起始拷贝数存在线性关系，所以可以定量。Ct值Ct值的含义是：每个反应管内的荧光信号达到设定的域值时所经历的循环数 (cycle)。...这里可以得到公式：计算 -ΔΔCt：内参基因分为对照组和处理组内参基因先计算对照组和处理组的内参基因Ct的均值： $$Mean_{内参基因}=mean(对照组或处理组内参基因)$$计算对照组待检测目的基因减去对照组内参基因的平均...Ct{处理组目的基因i} - Ct_{处理组内参基因的平均值}$$计算基于对照组的-ΔΔCt，处理组待检测目的基因的ΔCt减去对照组待检测基因的ΔCt的平均值：$$-ΔΔCt{处理组目的基因i} = ΔCt...=mean(CT_delta)) %>% dplyr::rename(Sample_Name_treat=Sample_Name) # step3: 计算对照组检测基因的平均Δ值 dat_double_delta

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一网打尽转录组差异分析！！！

在差异分析结果上，DESeq2、limma和edgeR与t检验/Wilcox秩和检验之间存在一定的异同点。...从这图能看出还是有部分区块基因是存在富聚集的。 DESeq2 DESeq2包输入的数据需要是counts矩阵，它使用负二项分布广义线性模型处理测序深度影响。...countData的列名保持一致并且都是样本名字。...(counts数目)几乎都为0，这说明这些基因是某组独有的基因（需要进一步查看出现率判断是否是独有还是仅仅低丰度而已，因为Tumor组样本数目要远远大于Normal组），而DESeq2通过标准化因子能区分出来...；在基因的平均标准误基础上，使用经典贝叶斯算法缩小基因组间比较结果的最大最小标准误差；提取最终差异结果。

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Python从零开始第三章数据处理与分析①python中的dplyr（1）

前言我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。...dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外，dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。...现在，Python是我的主要语言，pandas是我用于数据分析的助手，但我经常希望有一个Python包允许直接在pandas DataFrame上进行dplyr风格的数据操作。...于是我找到了一个名为dfply的软件包，由Kiefer Katovich开发。与dplyr一样，dfply也允许使用管道运算符链接多个操作。...例如，要选择diamonds中除cut以外的所有已经选择列： (diamonds >> select(X.carat, X.cut, X.color) >> select(~X.cut) >>

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下..._if, _at, _all 「dplyr」以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。你如何转移已经存在的代码？...幸运的是，将已有的代码转换为使用 across() 实现通常是非常直观的：去掉函数 _if(), _at() and _all() 后缀调用 across()，第一个参数如下：后面如果还有参数，保持原样即可...」的开发者们通过 across() 简化了「dplyr」对于一些数据复杂操作的处理逻辑，提高了整体的学习和使用效率，让我们使用者更关注于逻辑而非实现上。

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生信星球学习小组Day6笔记--学习R包高小能

认识 R 包R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。　包的使用是一通百通的，我们以dplyr为例，讲一下R包。...取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor，存在于哪里？可以谷歌搜到。...图片加载library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate...图片2.select(),按列筛选(1)按列号筛选图片(2)按列名筛选图片3.filter()筛选行图片4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序图片5.summarise()：汇总图片dplyr...两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)count统计某列的unique值dplyr处理关系数据图片1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连

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数据分析：假设检验方法汇总及R代码实现

以下是假设检验方法使用时需要考虑的三个条件的书面化表述：一、数据分组数目（处理组数目）的考虑在进行假设检验时，首先需要考虑的是数据的分组数目，尤其是处理组的数量。通常，我们以2为阈值进行初步判断。...值，当p值小于0.05时，我们有足够的证据拒绝零假设，即认为相应的组之间不存在差异。...值，当p值小于0.05时，我们有足够的证据拒绝零假设，即认为相应的组之间不存在差异。...当比较三组或更多组的数据时，如果数据满足正态分布和方差齐性的假设，我们可以使用ANOVA（方差分析）来评估组间差异。...对于三组数据的初步检验，如果结果显示组间存在显著差异，我们通常需要进行后置检验来解析具体的组间差异。后置检验可以帮助我们识别哪些特定的组对之间的差异是统计学上显著的，从而提供更深入的分析结果。

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学习R包

://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")安装R包安装命令：install.packages()或者BiocManager::install()具体使用哪一个命令取决于要安装的包存在于...使用一个R包：先安装，再加载，最后使用实操代码（依旧以dplyr为例）options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...)dplyr两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)同时执行三件事（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将...但即使在内表中找到多条匹配的记录，外表也只会返回已经存在于外表中的记录。

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Day6-蓝色柠檬

今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。...取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor，存在于哪里？可以谷歌搜到。...二、dplyr五个基础函数2.1mutate(),新增列test 使用内置数，据集iris的简化版，test是内置数据集的1/..., by = 'x') #把数据全部展示出来，同时能够从x处找到交集的放在上面，不能找到的放在下面，但是要都表现出来4.4半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinsemi_join(x...的镜像设置，练习了dplyr的使用。

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