2.aggregate函数不能对分组后的数据进行多种汇总计算，因此要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。显然，上述代码在性能和易用性上存在不足。...事实上，为了使计算结果更符合业务逻辑，上述的代码还要继续加工才行。 总结：aggregate函数勉强可用，但在性能和方便性上存在不足，代码的写法、计算结果、业务逻辑这三者不一致。...data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...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。
R语言： transform mutate aggregate grouy_by+summarize ddply Python: groupby pivot.table 在R语言中，新建变量最为快捷的方式是通过...aggregate是专门用于分组聚合的函数： aggregate(value~class,data,fun) #表达式左侧是要聚合的目标度量，右侧是分组依据，紧接着是数据框名称，最后是聚合函数。...library(dplyr) 使用group_by函数结合summarize可以方便的完成分组聚合功能。...R语言中的分组聚合如果使用矢量函数来进行操作，会大大提升其执行效率： tapply(iris$Sepal.Length,iris$Species,mean) tapply(iris$Sepal.Length...只聚合一个变量可以直接使用对应聚合函数，需要聚合多个变量则可以 借助agg函数完成。
在R语言中提供了几种实现数据聚合的常用函数，它们分别是基于stats包中的aggregate函数、基于sqldf包中的sqldf函数以及基于dplyr包中的group_by函数和summarize函数。...通过上方的例子，并不是说aggregate函数的第二种用法就比第一种用法好，这要根据实际的数据形式而定，如果待聚合的数值变量和分组变量不在同一个数据源，则使用第一种用法会相对便捷一些，否则推荐使用第二种用法...基于sqldf函数的聚合 ---- 尽管aggregate函数可以非常方便地实现数据的分组聚合，但是它存在两方面的缺点，一个是无法直接对数据集中的单个数值型变量使用不同的聚合函数（除法FUN为自定义函数...为了弥补aggregate函数的缺点，使用sqldf包中的sqldf函数是一个不错的选择，它可以允许用户写入SQL语法，并基于SQL实现数据的聚合统计，关于该函数的用法和参数含义如下： sqldf(x,...基于group_by和summarize函数的聚合 ---- 结合dplyr包中的group_by函数和summarize函数实现数据的分组聚合可以避开aggregate函数和sqldf函数的一些缺点，
通常，我们想要研究的是哪些基因对群体水平(而不是个体水平)的某条件下很重要，所以我们需要从不同的生物/样本（而不是从不同的细胞）中获取样本。...6小时后，将每个条件下的8个样本混合在两个最终池(刺激细胞和对照细胞)中。 对照和刺激混合样本分别鉴定了12,138和12,167个细胞(去除二倍体后)。...我们可以使用SingleCellExperient包中的函数来提取不同的组件。首先我们可以查看一下实验数据的计数和元数据。...在将细胞聚合到样本级之前，如果尚未执行此步骤，我们希望确保移除质量较差的细胞。...DESeq2首先将计数数据归一化，以消除样本之间文库大小和RNA组成的差异。然后，我们将使用归一化计数在基因和样本水平上为QC绘制一些曲线图。
b1=aggregate(a1air.hole, list(a1chemical), mean) #aggregate(需要被计算的内容，分类项，计算函数） aggregate(air.hole~chemical..., data=b1, mean) #aggregate(因变量~自变量，数据，计算函数） ?..."R11.txt", sep = "\t", header = T) #读取R11.txt文件，header = T表示将数据的第一行作为标题 ?...= mean, margins = T) #左边为行标签，右边为列标签；fun.aggregate：聚集函数，如 mean、median、sum；示例 为对行和列进行求平均数；margins=T，加上后显示平均数这一列和行..." = "Journal")) #merge 函数类似于 Excel 中的 Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列
epiDisplay 包的函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式的汇总输出，它将变量按行排列，把最小值和最大值放在最后两列以方便查看数据的全距。...除了上面提到的函数 summary( )，R 中还有很多用于计算特定统计量的函数（见第二章）。...在 R 中完成这个任务有多种方式，下面先从基本包的函数 aggregate( )和 tapply( )开始介绍。...如果直接使用 list(birthwt$smoke)，则上面分组列的名称将会是“Group.1”而不是“smoke”。...实际上，在第 3 章介绍的 dplyr 包里的函数 group_by( )和 summarise( )就能非常灵活地计算分组统计量。
数据框的创建 手动创建 数据框可通过函数data.frame()创建，使用方式如下： #创建数据框 df <- data.frame( Name = c("Alice", "Bob", "Charlie...# 数据统计摘要 dim(df) # 数据框的行和列数 read.csv()函数是 R 的基础函数，功能强大，但对于文件的要求较为严格，比如：文件必须是 CSV 格式（用逗号分隔的数据）；文件的分隔符必须是逗号...数据访问与操作 访问数据 数据框和向量不一样，向量是一维的，数据框既有行也有列，数据框是二维的，所以在使用方括号时，我们也要指定行和列，行和列之间用,隔开，,前面表示行，后面表示列。...#使用 `aggregate` 聚合 aggregate(Score ~ Gender, data = df, FUN = mean) # 按“Gender”分组求均值 #使用 `dplyr`...拼接行：把行拼起来，也就是对多个数据框垂直堆叠，也就是在一个数据框的下方添加另一个数据框，要求列数相同。
超纲练习题不超纲 下面继续来看优秀学员Dr.luka的分享： R语言超纲练习题 (生信技能树优秀学员Dr.luka) 数据挖掘（GEO,TCGA,单细胞）2022年6月场，快速了解一些生物信息学应用图表...$ID内容相同，可以直接合并 #dplyr包inner_join()和base包merge()用法相近 #2.删除重复基因 exp_new 函数详解见下方 ❞ 方法3.重复基因的表达量取最大值 > library(tibble) > library(dplyr) > colnames(exp)[1] <- 'ID' > exp_new...dplyr包(思路与上述相近) exp_max3 % #合并探针的信息 inner_join(anno,by="ID") %>% #去掉多余信息,select支持按列名和列号同时选择...❝方法3参考：超纲练习题不超纲 ❞ 【补充】aggregate()函数 1.
数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法： 将符合目标的重复行全部删掉； 存在重复的行，根据需求保留一行 数据准备 使用...删除了ID_REF列和GSM74876列均重复的行，Done！ 择“优”录取 存在重复，但是不想完全删除，根据数据处理的目的保留一行。...1. aggregate函数 A : ID_REF重复行，保留其均值 data3 aggregate( . ~ ID_REF,data=data, mean) ?...保留其最大值如下即可： data3 aggregate( . ~ ID_REF,data=data, max) 2 dplyr函数 A : ID_REF重复行，保留其均值，同aggregate函数结果一致...library(dplyr) data4 % group_by(ID_REF) %>% summarise_all(mean) ?
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。...tibble会打印每个变量的类，data.frame不会 stringAsFactors默认不转换 输出时，只输出前10行 使用tidyr与正则表达式整理数据 整理数据包括数据清理和数据重构，前者是重定格式与标记脏数据...只是函数名多了个下划线那么简单吗？ 正则表达式 R与stringr分别使用grepl()和str_detect()来进行，我比较喜欢基础R的，不知你喜欢安装包还是用基本的。...使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。
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）。...目录 1 dplyr包中的group_by联合summarize 1.1 group_by语法 1.2 summarise语法 1.3 group_by和summarise单变量分组计算 1.4...group_by和summarise多变量分组计算 2 ddply 2.1 ddply语法 2.2 ddply分组计算示例 3 aggregate 3.1 aggregate语法 3.2 aggregate...Useful functions拓展中英语不解释了，应该懂得 1.3 group_by和summarise单变量分组计算示例 > library(dplyr) #加载dplyr包 > by_cyl <-...(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
R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在着性能和效率的绝大差异...合理选择一套自己的数据处理工具组合算是挺艰难的选择，因为这个涉及到使用习惯和迁移成本的问题，比如你先熟知了R语言的基础绘图系统，在没有强大的驱动力的情况下，你可能不太愿意画大把时间去研究ggplot2，...::select+filter 聚合运算：aggregate——plyr::ddply+mutate——dplyr::group_by+summarize 数据联结：merge——plyr::join—...rm(list=ls()) gc() 2、索引切片聚合 data.table中提供了将行索引、列切片、分组功能于一体的数据处理模型。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,.
谓词下推，优化的思路大致为尽量地将过滤条件下推到离数据源近的位置。提前过滤掉减少数据量，减少不必要的IO。记录数和IO同时都是HiveCostModel成本模型的关键构成指标。...Fileter过滤器操作和Aggregate聚合操作调换顺序，也是谓词下推一种的优化规则。...matches方法返回此规则Rule是否可能与给定的操作数operands匹配，但是此方法的任何实现都可以给出误报，也就是说虽然规则与操作数匹配，但随后具OnMatch（ReloptRuleCall）而不生成任何后续任务...首先分别获取Filter和Aggregate对象，使用RelOptUtil.conjunctions把Filter对象谓词条件分解成有AND连接行表达式列表。...聚合操作调换顺序，把谓词Filter过滤器下推到Aggregate聚合操作之下。
注意：Python排列顺序使用参数ascending控制；R语言中使用desc函数； 1.2 rename函数 重命名函数，Python和R语言中使用方法相同，new_name = old_name...在某种分组排序规则之后，row_number()生成一个连续不重复的编码，min_rank()生成一个不连续的编码，但是对相同的记录编码相同，而dense_rank()生成一个连续的编码，相同记录有相同的编码...3.3 累计聚合函数 累计聚合函数主要包括cumsum()、cummean()、cummax()、cummin()以及cumprod()，都是在某种排序规则下，函数作用于第一行记录，结果记在第一行...4 聚合函数 聚合函数是对某一列数据，使用分组函数和排序函数进行处理之后（可以省略），使用聚合函数，返回一个值。...5 总结 数据处理1-3，主要介绍了Python中dfply和R中dplyr包中的数据处理函数，几乎满足数据预处理中筛选变量、衍生变量以及计算一些统计量的需求。
fastqcr R包可以整理并分析多样不的zip格式的结果报告，当然也可以直接做fastQC分析。 ?..._R1.clean_fastqc.zip" "A2.R1.clean_fastqc.zip" #[4] "A2.R2.clean_fastqc.zip" 3.2 整体统计结果 Aggregate & summary...1)Aggregate函数，Sample的基本统计；qc_stats()类似 qc aggregate(qc.dir) head(qc,3) sample...函数 aggregated完可以使用dplyr得到重点关注的信息：如WARN和FALL样本： library(dplyr) qc %>%select(sample, module, status) %>...WARN 3 170197A-Ti-1.R1.clean.fq.gz Kmer Content FAIL 附：dplyr简单介绍 dplyr 3.3 异常信息统计
复杂的分组表达式被拉到Aggregate下的Project节点，并在分组表达式和不带聚合函数的聚合表达式中引用。...0节点（子树）替换为空的Local Relation，因为它们不返回任何数据行。...之所以需要此步骤，是因为用户可以在Dataset API中使用已解析的AttributeReference，而outer join可以更改AttributeReference的可空性。...之所以需要此步骤，是因为用户可以在Dataset API中使用已解析的AttributeReference，而outer join可以更改AttributeReference的可空性。...如果有SELECT * from R, S where R.r = S.s，则R和S之间的连接不是笛卡尔积，因此应该允许。谓词R.r=S.s在ReorderJoin规则之前不会被识别为join条件。
本篇技术博文摘要 路由聚合配置命令：介绍了BGP聚合路由的两种方式——自动聚合和手工聚合。自动聚合简化了配置过程，而手工聚合则允许更精细的控制。...过滤和发送特定路由：通过suppress-policy参数，用户可以选择仅发送某些特定的路由（例如172.16.1.0/24），而屏蔽其他不必要的路由。这有助于优化路由表并减少网络流量。...AS-Path和AS-Set属性的使用：介绍了AS-Path属性在BGP中的重要作用，特别是在路由汇总时，如何利用AS-Set和AS-Path属性来管理和影响路由的选择和传递。...故聚合路由在继承多个明细路由属性时，会将多个属性使用{}括起来。...RID 功能：用于标记聚合行为发生的位置 Atomic-aggregate 预警属性，不携带任何信息 只有这条路由信息的所有强关联的明细路由均被抑制时，才会携带
RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。...在R中实现比较简单，用cut 或 quantile 函数都可以实现。...另外一个考虑：就是R、F、M三个指标的权重该如何考虑，在现实营销中这三个指标重要性显然不同！...而Stone,Bob通过对信用卡的实证分析,认为各个指标的权重并不相同,应该给予频度最高,近度次之,值度最低的权重。...:首先将数据进行分组（按行），然后对每一组数据进行函数统计，最后把结果组合成一个比较nice的表格返回 # aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE) #统计每个用户的购买总值
在参数配置方面是和原生的read.xxx()函数族是看齐的。...tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能，提供gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化。...(): 按列变量选择 filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合...(x, y): 所有 x 在 y 中匹配的部分 anti_join(x, y): 所有 x 在 y 中不匹配的部分 （3）集合操作 intersect(x, y): x 和 y 的交集（按行） union...(x, y): x 和 y 的并集（按行） setdiff(x, y): x 和 y 的补集 （在x中不在y中） 更多详细操作可以参考由SupStats翻译的 数据再加工速查表，比Python的老鼠书直观很多
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