library(tidyverse) library(randomForest) set.seed(123) head(iris) df=iris %>% mutate(xv=as.factor(ifelse...Source： https://www.r-bloggers.com/2016/03/computing-classification-evaluation-metrics-in-r/ ## basic...correctly classified instances per class rowsums = apply(cm, 1, sum) # number of instances per class colsums...Source：https://github.com/saidbleik/Evaluation/blob/master/eval.R results = Evaluate(actual=df3$ya, predicted...df, temp_data_2) res_df df, temp_data_3) } ggplot(res_df, aes(x = 1-Specificity
有了泛癌的数据之后就可以进行各种分析了，当然这些都是在R语言的基础上进行的。如果你不会R语言，也可以通过各种各样的网页工具实现。 我们今天就简单展示下任意基因在泛癌图谱中的表达量情况。...，你在pubmed中以pan cancer为关键词进行检索，基本上其中的Fig1都是类似的箱线图。...吗？...《R数据可视化手册》中有讲过，我强烈呼吁大家赶紧买本书看看吧！...比如你可以通过ssGSEA对泛癌进行免疫浸润分析，这样每个样本都可以有一个得分，这样你就可以展示某个细胞在不同组别中的得分情况。
但是不见得每个人都有这样的幸运。如果你需要用到的数据，偏巧没有人整理和发布过，怎么办？ 其实，这样的数据数量更为庞大。我们难道对它们视而不见吗？ 如果你想到了爬虫，那么你的思考方向是对的。...准备 在正式用R调用API前，我们需要进行一些必要的准备工作。 首先是安装R。 请先到这个网址下载R基础安装包。 ? R的下载位置有很多。建议你选择清华大学的镜像，可以获得比较高的下载速度。 ?...因为我们要形成的是类似于目录格式的网址数据，所以这里用的是分隔目录时常见的斜线。...它类似于Python中的request软件包，类似于Web浏览器，可以完成和远端服务器的沟通。 library(httr) 然后我们开始调用。...希望读过本文，你能初步掌握上述内容，并且根据文中提供的链接和教程资源拓展学习相关知识。 讨论 你之前利用API获取过Web数据吗？除了R以外，你还使用过哪些API的调用工具？
“ 嗯……听起来很酷的样子。话说你当时学习编程——不论是R还是其他语言——有什么特别重要的导师（mentor）吗？他们是如何帮助你的？...SO上有些对R与数据科学很感兴趣并且颇有钻研的人，我从这些人的帖子中收获很多。 采 访节选：如何看待其他语言？ “ 你因为自己在R中的成就而出名，那你平时还会用其他语言吗？ ” 是的。...“ tidyverse中的很多概念都被其他语言所借鉴了，那么tidyverse中有没有什么东西是借鉴其他语言的呢？ ” 当然。...我总是希望找到其他语言的优势，并且把它们带到R中来。比如Pyhon，我就在想，Python中有什么东西可以拿到R里来呢？我看到在爬虫方面Python有一个非常好的框架——beautiful soup。...虽然R在可视化以及建模两方面已经非常强大，但是有些地方还是Python更强一些，所以我们会想尽办法从Python地方学习好的东西，从而让R更加强大。 “ 你的典型的一天？
出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。...tidyverse网址：https://www.tidyverse.org/ 书籍网址：https://r4ds.had.co.nz/ The tidyverse is an opinionated collection.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据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...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...类似excel透视表操作 ?
大家可以参考，内容跟内部培训的差不多，只是没有 PPT。 有同学问要怎么把自己的数据读入 R，由于 tidyverse 工具套件的简单高效，是我们数据处理的优先选择。...因此这里介绍tidyverse里的两个包：readr、 readxl，一个读取文本文件，一个读取 Excel 文件，这两种文件是平时用得最多的。...为了演示，我们这里使用 R 自带的一个“鸢尾花”数据集: iris，该数据集有 5 列，分别是：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度以及花的种类。...读取数据集 df = read_tsv('iris.tsv') 硬盘上iris.tsv文件内的内容被读取到了df数据框中，显示一下df前几行内容： kable(head(df)) Sepal.Length...sheet = 5) # 读取第 5 个 sheet 的内容 有人可能要问，那要写入 Excel 文件呢，有 write_excel 函数吗？
通过从每家公司的官方推特下载5000条推文来分析这两家公司的客户情绪，并在R中进行分析。在这一分析中，我们可以了解如何从品牌的社交媒体参与（在本例中为推特）中分析客户情绪。...目录 涉及的软件包及其应用 什么是情绪分析？ 清除文本 词云 在一天和一周内发布推文 推特数据的情感评分 客户推特的情感分析 结论 R中使用的软件包 ? 什么是情绪分析？...清除文本 我们已经从Twitter下载了数据集，由于推特的文本形式包含了链接、hashtags、推特er句柄名称和表情符号，为了删除它们，我们在R中编写了函数ions。...在R中，可以使用worldcloud2包来实现，以下是它的输出代码。...word_pepsi_df df),colSums(pepsi_df)) names(word_pepsi_df) <- c(“words”,”freq
背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...，类似于 Excel 中的数据透视功能 pivot。...稀疏矩阵与稠密矩阵 在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵...这些概念非常形象地描述了数据转换的过程。melt 将数据转换为长数据，cast 重新调整变量。tidyr 数据转换也是类似的方法。
img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...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$rs) #> [1] 1.03 提醒 tidyverse 中使用单侧公式简化匿名函数的构造
1写在前面 我们还是在正式进行代码操作前想几个小问题： 如何将单细胞数据导入R中？ 不同类型的数据/信息（如细胞信息、基因信息等）是如何存储和操作的？...rm(list = ls()) library(tidyverse) library(SingleCellExperiment) library(DropletUtils) 3数据格式 scRNA-seq...我们拿到的数据通常是一个feature-by-sample的表达矩阵。 在scRNA-seq分析中，我们一般需要从counts矩阵开始分析，代表每个cell的feature的reads/UMI。...中添加/替换一个新的列 rowData(sce)$column_name 在rowData中添加/替换一个新的行 reducedDim(sce, "name") <- matrix.../1e6,'/') # check一下 colSums(cpm(tung))[1:10] ---- 9.2 CPM矩阵的查看 cpm(tung)[1:4, 1:4] assay(tung, "cpm
处理过单细胞转录组的同学不会忘记，多样本分析和单样本是多么的不同。在空间这里关键的一点是多个图像的处理（对齐）。...Seurat是一个专为单细胞RNAseq数据设计的R包。显然，这偏离了ST技术目前产生的数据，因为阵列上的分辨率意味着每个捕获点由源自多个细胞的转录本组成。...) library(Seurat) library(tidyverse) df R包中的imwarp()函数使用“反向”转换策略完成的。...细胞分割是基于颜色强度的，因此图像中有任何的噪音如毛发，褶皱，气泡或灰尘等将会带来影响，同时切片厚度和染色不均匀也会影响分割效果。
R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...在了解purrr之前，需要掌握一些关于Tidyverse的基础。 关于Purrr的教程可以参考詹妮·布赖恩（Jenny Bryan）的教程。 珍妮的教程很棒，但比我的要教程长得多。需要耐心学些。...apply（）函数是一组超级有用的base-R函数，可用于vector或list的条目迭代执行操作，而无需编写for循环。...尽管基本R Apply函数从根本上没有什么错，但不同的Apply函数的语法在某种程度上是不一致的，并且它们返回的对象的预期类型通常是模棱两可的，有的返回vector有的返回list。...但是，您需要确保在每次迭代中都返回一个具有一致列名的数据框。 map_df将自动绑定每次迭代的行。
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...API 设计与 R 中的 data.frame 类似，非常适合表格数据的操作。...%>%）：Python 通过 df.pipe 方法，或借助 pandas-扩展包（如 dfply 或 plydata）可以实现类似 R 的管道操作。...# 类似于 R 的 tidyverse 管道操作from dfply import *result = ( data >> mask(X.value > 15) >> group_by...提供与 pandas 类似的 API，且可扩展到多节点计算。如何组合这些工具实现类似 tidyverse 的功能？可以将上述工具组合使用来构建类似于 R 的 tidyverse 工作流。
之前有人在公众号留言问过用R语言如何实现t-SNE降维，今天的推文介绍一下R语言实现的代码，主要内容参考自链接 https://datavizpyr.com/how-to-make-tsne-plot-in-r.../ t-SNE 的全称是 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，具体的计算原理我也不懂，反正就是类似PCA把高维度的数据转换成低维度的数据 示例数据集用到的是企鹅的数据集...R包tidyverse是用来做数据整理的，所以先加载这三个R包，如果是第一次使用需要先安装，安装命令是 install.packages("tidyverse") install.packages("palmerpenguins...") install.packages("Rtsne") 加载需要用到的R包 library(tidyverse) library(palmerpenguins) library(Rtsne) 选择数据集中的数值型变量用于后续分析...https://mp.weixin.qq.com/s/I3YnxqulQRu-9i-gZIh7fA image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 留言讨论相关内容 今天推文的示例代码可以在公众号后台留言回复
# 导入包 library(nycflights13) # 请确保在使用前已经安装好这些包 library(tidyverse) ## Loading tidyverse: ggplot2 ## Loading...dplyr覆盖了R基础包中的函数。...输出显示不同的原因是这个数据集是一个Tibble。Tibbles都是数据框data.frame，但经过改良以便于更好（在tidyverse生态中）工作。...R提供了标准的比较符：>,>=,<=,!=和==。 如果你是初学R，一个常见的错误是用=而不是==来检测相等。...NA 最简单理解为什么这是TRUE的方式是带入一点语境： # 把x看作小明的年龄，我们不知道他多大 x <- NA # 把y看作小红的年龄，我们不知道她多大 y <- NA # 小明和小红一样大吗
该博客由一群数据科学家所运营，专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术（从机器学习和人工智能到业务领域）。 1 引言 前面已经介绍了一些数据分析的技巧，主要是用Python和R实现。...今天主要是对博客的第4，5篇进行整合，并进行筛选，给出最为常用的一些数据处理的技巧。主要讲解 R，如果你对python感兴趣可以看文末的链接噢！...2 R 2.1 对不同元素进行累积计数 有时，我们会遇到有重复元素的列表（或向量），并需要对其中包含的不同值进行累积计数，这时只需要累加列表（或向量）中新元素出现的次数。...2.2 利用样本信息补齐缺失值 在处理数据时，常常会遇到有缺失值的情况，常用的解决方法有：（1）删除缺失值；（2）利用样本信息补齐缺失值，如均值、中位数等。...在R中，可以利用na.omit=True删除缺失值，这种方法适用于缺失值较少的情况；若数据缺失值较多，可利用样本信息进行补齐，方法如下： df[sapply(df, is.numeric)] <- lapply
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）。
大家在学习R语言的时候，大多参考《R语言实战》这本书，但这本书年代过于久远（中文第二版是2016年），主要着力点也是在R base上，R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍，而对于tidyverse...包，《R语言实战》并未涉及，这也导致R语言的学习难度增加，今天我们给大家引入tidyverse包的学习。...tidyverse 包是 Hadley Wickham 及团队的集大成之作，是专为数据科学而开发的一系列包的合集， 基于整洁数据，提供了一致的底层设计、语法、数据结构，包括数据导入，数据规整，数据处理，...在Rstudio中加载tidyverse包，可以看到该包下有8个子包，著名的ggplot2包即是其中的一个子集，我们先着重讲一下数据处理有关的包——dplyr包。...df %>% select(start_with("n")) 3 filter() filter()是对数据行方向的选择和筛选，选出符合我们条件的某些行： df %>% filter( type==
但是非常不幸运的是文章中提到的可以下载这个R包的网址已经更新了，变成了上面的那个网站，而且已经不再提供该R包的下载了，只提供了2段代码.........看下这个标准下和TCGA-COAD/TCGA-READ相关的免疫相关lncRNA有多少： suppressMessages(library(tidyverse)) tt 中有多少lncRNA。这个免疫相关通路也是从其他网站下载的，大家可以读原文，写的很清楚。...library(tidyverse) source("tools_plot.R")#我自己常用的一些画图相关函数 plot_df % filter(Cancer...ImmReLnc识别免疫相关lncRNA 顺着这个方法我继续搜索，竟然又发现了一个类似的算法：ImmReLnc。
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