在数据分析中,往往会遇到各种复杂的数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。(本章节为R语言入门第二部分总结篇:数据操作)
汇总统计,在R语言中是summary,会输出总个数、最大值、最小值、平均数、中位数,上四分位,下四分位等数值。
对于汇总统计,一般是统计最大值、最小值、平均值、方差、标准差和变异系数,有时候还会根据地点、品种、年份进行分组汇总。
在数据处理和分析过程中,可能会涉及到数据的聚合操作(可理解为统计汇总),如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题,将会显得非常简便,如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢?
mpg hp wt
有三种方法描述基于一些特定变量的分组数据,然后对每一组使用总结函数(像均值、标准差等等)。
apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,先简单介绍apply和tapply函数。
因为书中列举的方法和知识点比较多,没必要全都掌握,会一种,其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
因子(factor)是R语言中许多强大运算的基础,因子的设计思想来着统计学中的名义变量(分类变量),因子可以简单的看做一个附加了更多信息的向量。
paste函数可以将多个字符型向量连接成一个向量,默认向量的值是用空格分隔的,我们可以通过sep参数指定分隔符号,而collapse参数可以用来指定这些值之间的连接符号。
A. 事实上,我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果,因此分组数据在我们平常的工作中更加常见,也更加科学严谨,那么我们就来了解下分组数据的描述。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
数据框的本质是一个由向量构成的列表,由于列长度相同,所以可以当做矩阵进行访问和操作。比如选择满足特定条件的行,使用[]符号,第一个参数提供一个逻辑向量,第二个参数留空。
在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 > summary(
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
R语言拥有大量和聚类分析相关的函数,在这里我主要会和大家介绍K-means聚类、层次聚类和基于模型的聚类。
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
作者:Matt 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat__26917383/article/details/51302425 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的《数据挖掘之道:基于R的实战之旅》的情感分析章节。本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型。 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证。 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题: (1)准确率而言,基于算法的方法还有待提高,而目前的算
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aov(formula, data = NULL, projections =FALSE, qr = TRUE,
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史,培养了一波又一波优秀的生信人才。前面提到R语言授课时的超纲练习题,已经分享过两位优秀学员的答案。
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。
在之前R语言基础教程——第3章:数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算,在这里介绍一下>,<运算。
本文翻译自外文博客,原文链接:https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
rpart,party,randomForest,rpartOrdinal,tree,marginTree,
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 常用的包: rpart,party,randomFo
在分析之前,先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
搜集银行业上市公司的财务数据分析股票价格的财务影响因素,观测流动比率、净资产负债比率、资产固定资产比率、每股收益、净利润、增长率、股价和公布时间等数据。首先描述性分析对银行业上市公司的财务数据进行基础性描述,以便对整个行业形成直观的印象,然后利用因子分析提取对银行业上市公司股价影响较为明显的因素,分析银行业上市公司股价的决定因素,最后利用回归分析方法确定这些因素对股票价格的影响方向和强弱。 统计方法 描述性分析 因子分析 回归分析 具体分析 本案例为了研究的准确性和普遍性,一共搜集了23家上市的金融银
笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。
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
本文介绍基于R语言中的geodetector包,依据多张栅格图像数据,实现地理探测器(Geodetector)操作的详细方法。
R的recommenderlab包有许多关于推荐算法建立、处理及可视化的函数。上一次也利用这个包对Movielisence进行了分析,但是这个数据集来源于包本身。本文对于一个实际数据进行分析,该数据集来源于亚马逊网站,我们的目标是利用recommenderlab包构建相应的推荐系统,利用用户对产品的打分,做到给用户个性化推荐,包括
#数值处理函数 #数学函数 abs sqrt ceiling floor round(x,digits=n) #舍入为指定位的小数 signif #舍入为指定位的有效数字 log(x,base=n) log() #常用对数 log10() exp() #统计函数 mean(x,trim=0.05,na.rm=TRUE) #截尾平均数 median sd var mad quantitle(x,probs) range #求值域 diff(range(x)) sum diff(x,lag=
镜像库地址:http://archive.apache.org/dist/zookeeper/
source("http://biocoundctor.org/biocLite.R") biocLite("pheatmap")
数据包: ALL, CLL, pasilla, airway 软件包:limma,DESeq2,clusterProfiler 工具包:reshape2 绘图包:ggplot2
oncoplot (瀑布图)经常出现在肿瘤研究中的Fig1 ,可以展示多种变异类型的全景图。
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图,将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议,提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复,所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议,欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下: ## g
id.vars中指定相应变量;variable.name和value.name分别对variable和value列重命名
R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象,返回逻辑值。
要使Name列中的每个字符串都变为小写,选择Name列(参见数据选择教程),添加str访问器并应用lower方法。因此,每个字符串都被逐个转换。
当解释变量包含名义型和有序型的因子时,我们关注的重点往往在于组间的差异分析。这是非常必要的,尤其是考虑到科学研究中样品分组是普遍存在的,而样品组或者聚类分析获得的聚类簇都不能转化为连续的数值,均需要作为引子进行分析。这种组间的比较分析我们可以称之为方差分析(analysisof variance,ANOVA)。方差分析通过F检验来进行效果评测,与t检验一样,是一种参数检验方法,需要用到总体分布的参数特征(均值、方差),因此是针对符合正态分布总体的样本数据进行分析。
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写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
管道符在Rstudio中快捷键是Ctrl + Shift + M,打印出来是%/%,它可以将前面的结果传递到后面作为参数
作者:唐源 摘自:统计之都(微信ID CapStat) 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 g
昨天我在公众号推文中提了一个非常有意思的问题:mean() 和 sum() / length() 哪一个更快?
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