在 Bash 中获取 Python 模块的变量列表可以通过使用 python -c 来运行 Python 代码并输出变量名列表。...1、问题背景在编写 Bash 补全脚本时，需要获取已安装 Python 模块中与模式匹配的所有变量。为了避免解析注释等内容，希望仅使用 Python 相关功能。...wait', 'waitpid', 'walk', 'warn', 'warnings', 'where', 'write', 'xreadlines', 'zip']方法二：使用 Python -c 过滤变量如果想根据模式过滤变量...使用 dir() 获取模块中的所有名称。使用 inspect 模块过滤出变量（排除函数、类、模块等）。...print(' '.join(variables))：将变量名列表以空格分隔的形式打印出来。执行结果在执行上述命令后，输出会是：x y z这表示 mymodule 中的三个变量 x、y、z。
回顾 单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 学习目标 了解R言语使用的各种数据类型和数据结构 在R中使用函数并了解如何获取有关参数的帮助 使用dplyr包中的管道...(%>%) 了解ggplot2用于绘图的语法 配置 创建一个新的项目目录 创建一个名为R_refresher项目 创建一个名为reviewing_R.R 项目目录中创建data和figures的文件夹...1library(tidyverse) 2counts <- read.csv("data/raw_counts_mouseKO.txt") 3class(counts) 4str(counts) 创建向量...为每列创建vectors/factors(提示：您可以键入每个vectors/factors，如果您希望更快速的创建，可以尝试使用rep()函数) 将它们放到一个数据框中，这个数据框命名为meta 使用...检查meta数据框中的行名称是否与counts(内容和顺序)中的列名称相同 将现有 stage列转换为因子数据类型 1str(meta) 2all(rownames(meta) %in% colnames
电子版可在此处获取：http：//r4ds.had.co.nz/ 上面的不整齐数据是不整齐的，因为两个变量（Wins和Losses）存储在一列（Category）中。这是数据不整齐的常见方式。...为了整理这些数据，我们需要制作Wins和Losses插入列，并将值存储Counts在这些列中。幸运的是，tidyverse包中有一个函数来执行此操作。...您应该将包含多个变量的列的名称传递给key，并将包含多个变量值的列的名称传递给value。...gather()获取名称是值的列，key和valueas为两个参数。这次key是变量的名称，其值为列名，而value是值的名称，其值分布在多个列上。...例如，您可以通过在R中创建一个对象来生成丰富的数据，该对象包含单细胞RNA-seq实验中细胞中基因表达值的矩阵，还有关于如何进行实验的信息。
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)] tidyverse:用select_if筛选列 dplyr包中的select_if函数，在按条件筛选列时非常有用，并且还可以添加不同函数来修改列名。...例如：我想选择数值型变量，并修改列名添加前缀“numeric_”。...2.4 tidyverse:用where筛选列 对2.3的例子使用where实现相同操作: library(tidyverse) iris%>%rename_with(~ paste0("numeric..._", .), where(is.numeric))%>% select(where(is.numeric))%>%head() 2.5 tidyverse:用relocate指定列的位置
make是一个命令行工具，允许您： 根据输入和输出依赖关系形式化您的数据工作流步骤。 运行工作流程的特定步骤。 使用内联代码。 从外部来源存储和检索数据。 在第一版, 这章用drake代替make....在make里，都是关于文件的。但是要记住make只关心目标的名称 。它不检查规则是否实际创建了同名文件。...➋ 提取前两列。 ➌ 按第二列的数字顺序对行进行反向排序。 ➍ 默认情况下，head打印前 10 行。您可以用-n选项覆盖它。...在我们的例子中，目标为all``top10。无论目录中是否包含同名文件，这些目标都将被执行。...目标heights.png，与目标top10一样，依赖于data/starwars.csv，并且利用了我们在本章中看到的两个自动变量。如果您想了解其他自动变量，请参见在线文档。
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...Transmutate（）：计算新列但删除现有变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...mutate：通过保留现有变量来添加新变量，通过保留现有列来添加新列（sepal_by_petal）： library(tidyverse) my_data <- as_tibble(iris) my_data...my_data %>% mutate(sepal_by_petal_l = Sepal.Length/Petal.Length) transmute：通过删除现有变量来创建新变量，删除现有列，添加新列
，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列，帮助用户重新整理数据框中的观测顺序。...Dplyr Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现
一个典型的RNAseq分析流程如下图所示： img 在接下来的几节内容中，我们将带你通过使用各种R包完成端到端基因水平RNA-seq差异表达工作流程。...img img 在控制台输入下面命令创建一个用于差异分析的脚本： file.edit("de_script.R") 我们就在这个脚本中键入代码和运行查看结果。...计数越多，与该基因相关的读数就越多，这就意味着样本中该基因的表达水平较高。 img 通过差异表达分析，我们寻找两个或多个组（在元数据中定义）之间表达变化的基因。...case 对比 control 表达与某些变量或临床结果的相关性 为什么不能通过根据基因在两组之间的差异程度(基于倍数变化值)来对基因进行排序来识别差异表达基因?...在确定基因是否有差异表达时，我们需要考虑数据中的差异（以及它可能来自哪里）。
本文需要用到ggplot2就在其中，每次载入tidyverse，相关的包会显示出来， 如下图所示，足见其完备，其中dplyr也是一个非常实用的数据处理的包，在本文中也会有所使用。...2 读取数据，简单展示 2.1 根据数据集描述整理变量标签 variable_labels seq(1:11), sep = "")) 这里改列名的时候，用的是X1-X12, 因为变量全名过长，仅用作标签。...展示的用的是DT，专门用于显示表格数据，如下图所示： 3 创建离群值函数 目的在于返回一些离群值，用在后续的可视化内容中。...第1-10行，创建绘图函数参数是列名； 第2行，获取该列的离群值； 第3行，为后续作图时的x轴名称赋值； 第4-5行，绘制密度曲线图，请注意string_aes是专门用于批量出图的功能； 第6-8行，用判断语句对没有离群值的列进行处理
(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....数据操作速度会更快 如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....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！...） arrange: reorders rows according to some conditions （根据某一列的数据对行排序） select: selects a subset of columns
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。...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。...tibble() 会自动重复长度为 1 的输 入，并可以使用刚刚创建的新变量，如下所示： library(tidyverse) tibble( x = 1:5, y = 1, z = x ^ 2...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）。
加载R包 library(tidyverse) library(ggbeeswarm) library(packcircles) library(ggtext) library(ggrepel) library...theme_minimal() + theme(plot.background = element_rect(fill = "grey99", color = NA)) # 构建ggplot图形，将结果存储在pp...变量中 pp <- ggplot_build(p) # 从pp对象中提取数据，并创建一个新的数据框pp_df # 包含x, y坐标，半径r，以及cent_bee数据框中的其他相关列 pp_df <-...cent_bee$age, still_alive = cent_bee$still_alive, g_rank = cent_bee$g_rank ) %>% arrange(x) %>% # 根据...group = id, color = alpha(color, 0.6)), fill = NA, linewidth = 0.5) + scale_x_continuous(breaks = seq
争取把论文中的图都复现一下，今天的推文复现Figure3 a 和 b ,这两个类型一样，都是柱形图 image.png 这里涉及到一个小知识点是：ggplot2用一组数据画柱形图，图上体现的是这组数据中每个数据出现的次数...image.png 论文中提供的数据格式部分如下 image.png 论文中的图体现的是数值位于某个区间内的有多少个 首先是读入数据 因为这里还涉及到映射颜色，还需要用到figure1的数据集 library(tidyverse...Fig3a") df2<-read_excel("41564_2021_997_MOESM10_ESM.xlsx") head(df1) dim(df1) head(df2) dim(df2) 两个数据集根据指定的列合并...select(`mean Protection score [a.u.]`, Strain_ID, Phylum) head(df) dim(df) 对指定的列按照指定的区间分隔...Number of strains") image.png 这个和原文的图稍微有些不一样，因为没有搞清楚原文用到的映射颜色的数据用到是哪个 接下来是figure3b，思路是一样的 library(tidyverse
R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...宽数据变成长数据（ggplot画图常用） 长数据变成宽数据 根据值生成重复列数据 ` 这些都是为数据画图，或者分析做准备工作。...数据长宽转化 创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。...有时候会碰到，需要新增一列是重复该变量的多少次，如上述例子中， 上海id=1的有2个，然后重复shanghai2次，5次，3次，形成新增一列。...在tidyr中很简单的uncount函数就可以实现： uncount(data, weights, .remove = TRUE, .id = NULL) df_c=df_a %>% filter(!
(bulk RNA-seq)完成时，确定基因表达的变化在多大程度上是由于细胞类型比例的变化往往是一个挑战。...这一挑战可以通过单细胞RNA-seq(scRNA-seq)方法来解决，该方法在单细胞分辨率下测量基因表达，利用scRNA-seq从bulk RNA-seq中了解细胞类型比例(RNA-seq反褶积)。...scMappR(single cell Mapper)，通过利用scRNAseq和现有的反褶积方法生成细胞类型表达数据，为从bulk RNA-seq中获得的DEGs分配细胞类型特异性评分。...然后，基于 CellMarker 和 Panglao 数据库，使用 GSVA 和 Fisher精确检验方法查找细胞类型marker并识别潜在的细胞类型 最后，使用odds ratios值与ranks值创建一个...ranks值与or值的核心代码 对于signature matrix，行是marker基因，列是注释的cell-type generes：注释后的细胞类型差异表达结果，为list对象，每一个list为此细胞类型中的细胞相对于剩余所有细胞的差异表达结果
根据用户要对数据执行的操作，如需将这些列保留为character，可以设置read.csv()和read.table()的参数stringsAsFactors为FALSE。...输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...：返回数据集中的列名称 3.使用索引和序列选择数据 在分析数据时，我们经常要对数据进行分区，以便只处理选定的列或行。...这体现在它们在str()中输出的方式以及在各个类别的编号在因子中的位置。 注意：当您需要将因子中的特定类别作为“基础”类别（即等于1的类别）时，需要重新调整。...例如，将RNA-seq实验中的“对照组”作为“base” 。 ---- 练习 使用上节课创建的samplegroup 因子进行relevel，顺序是 KO、 CTL 、 OE。
❞加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 设置时间格式 lct <- Sys.getlocale("LC_TIME") # 获取当前系统的时间格式 Sys.setlocale...c("J-D", "D-N", "DJF", "MAM", "JJA", "SON")) |> # 选择需要的列，去除不需要的列 pivot_longer(cols = !"...，并指定自定义的顺序 mutate(date = as.Date(paste("01", Month, Year), format = "%d %b %Y")) |> # 创建一个新的日期列，将日期格式化为..."%d %b %Y"格式 arrange(date) # 按日期排序数据 break_vec seq(from = as.Date("01-01-1880"), to = as.Date...("01-01-2024"), by = "20 years")) # 创建一个包含日期间隔的向量，每隔20年一个日期
~ 2用到的包 rm(list = ls()) library(ggraph) library(igraph) library(tidyverse) library(RColorBrewer) 3示例数据...3.1 edges数据 首先我们无中生有一个data，典型的from和to两列。...(edges) ---- 3.2 创建nodes数据 一样的，我们生成些随机数给from和to吧。...edges$from), as.character(edges$to))) , value = runif(111) ) DT::datatable(vertices) 4添加分组 我们再添加一列，...-ifelse(vertices$angle < -90, vertices$angle+180, vertices$angle) DT::datatable(vertices) 6igraph创建网络对象
install.packages('Seurat') install.packages('dplyr') install.packages('tidyverse') install.packages('...加载包 library(Seurat) library(dplyr) library(tidyverse) library(patchwork) library(SingleR) 3....设置工作路径 setwd("D:/sc-seq") 根据自己的数据存放位置自定义路径。 4. 数据读取 该数据为harmony后的数据。...在这里我们提取了scRNA_harmony中的data数据，即：下图红框里的数据。...将注释信息写到metadata中 # 给meta.data添加一列，并暂时赋予空值 scRNA_harmony@meta.data$celltype = "NA" # 赋值 for(i in 1:nrow
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1....而且，后面如果想要根据列的特征进行提取时（比如以h开头的列，比如属性为数字或者因子的列等等），就不能实现了。 这就要用到tidyverse的函数了，select，rename，都是一等一的良将。...5.2 放到环境变量中 「推荐的方法：」 r$> select = dplyr::select r$> a3 = a2 %>% select(ID,F1,y1,y2,y3) 推荐在载入包时，将下面代码放在开头...，就可以肆无忌惮的应用select了，毕竟，环境变量的优先级是第一位的。...library(tidyverse) select = dplyr::select 6. 提取h开头的列 这里，用starts_with，会匹配开头为h的列。
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