tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。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。
R是现今最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。它是自由的开源软件，并同时提供Windows、Mac OS X和Linux系统的版本。在接下来的时间，我将把掌握、精通这个软件所需的技能学习过程以系列文章的形式发表，记录我的学习过程，供大家参考，一起有效地使用它分析自己的数据。工欲善其事必先利其器，学习R语言数据分析，第一步自然是R安转。R可以在CRAN上免费下载，安装过程可以参考我前面的视频教程
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下： ...：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。
data.table对于大数据的数据整理较为便捷，很多的时候比data.frame效率更高，一般情况下结合管道符号进行计算
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
R是作为统计语言，生来就对数学有良好的支持，一个函数就能实现一种数学计算，所以用R语言做数学计算题特别方便。如果计算器中能嵌入R的计算函数，那么绝对是一种高科技产品。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
对于data.frame大家应该很熟悉，它可以存储不同数据类型的向量数据。今天给大家介绍一个升级版的data.frame，其不仅可以存储不同数据类型还可以进行多列的并行运算。包的安装我们就不再赘述了（install.packages(“data.table”)）。
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释（支持多行选中）ctrl+shift+c 快捷注释后，如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]实现了一种自然地数据操作语法。使用下面命令进行安装：
饼图是一个分为多个扇区的圆，每个扇区代表整体的一部分。它通常用于显示百分比，其中扇区之和等于 100%。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
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。
另外还有重复力效应（个体永久环境效应）、母体效应、窝别效应等等，都是使用表型数据剖分的形式进行计算和评估。
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作，本专题对排序和去重做专门介绍，并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例：多列无序去重
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）
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apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。
数据框类似矩阵，有行列两个维度。数据框允许不同的列可以包含不同的类型数据。注意数据框可以看成每个组将长度相同的列表。
首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件；然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集（变量）。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，
本文作者：任坤，厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生，研究兴趣为计算统计和金融量化交易，pipeR，learnR，rlist等项目的作者。
通过经典的airquality数据集（其中包含有关1973年5月至9月纽约每日空气质量测量的信息）展示vis_dat（）的功能。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl语言）是数据处理的首选明星语言，性能佳、效率高、容易培养数据思维，但是SQL没法处理构建全流程的数据任务，之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 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
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向
如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中，是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构，本章将会面对一个实质性问题，学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。
共画了3张热图，最后一张热图展示如下图，与原文对比'Ligamentocyte'和'Chondrocyte'相比较其他组是高表达的。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性（点击文末“阅读原文”获取完整课程代码数据）。
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用，但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
列表是一种特别的对象集合，它的元素也由序号（下标）区分，但是各元素的类型可 以是任意对象，不同元素不必是同一类型。元素本身允许是其它复杂数据类型，比如，列表 的一个元素也允许是列表。例如：
今天延续Day2讲完了全部的几个重要数据类型，都是后续生信分析非常重要的知识点以及小Tips，同时深深感受到代码思维的重要性。要写能换个环境和场景依然可运行的代码，而不是一次性的玩意儿
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。贝叶斯网络在信息不完备的情况下通过可以观察随机变量推断不可观察的随机变量，对于解决复杂的不确定性和关联性问题有很强的优势。
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, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法，它具有丰富的色彩变化，并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包，今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法，一起来学习一下吧
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后，相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来，我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言，保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable：R的数据透视表 安装 # devtools::install_github(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。 data可以是data.frame表或data.table。如果仅选择数据，则数据透视表将打开，行和列上没有任何内容（但
对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联。为了对基因列表进行功能分析，我们通常需要获得与我们希望使用的工具兼容的基因标识符。在这里，我们讨论了您可以获得基因注释信息的方法以及每种方法的一些优缺点。
基于模型拟合的常见绘图注释有模型方程、显着性检验和各种拟合优度指标。哪些注释最有用取决于是将 x 和 y 都映射到连续变量，还是将 y 映射到连续变量，以及将 x 映射到因子。在某些情况下，可能需要添加方差分析表或汇总表作为绘图注释。
有的时候，面对一个有缺失值的数据，我只想赶紧把它插补好，此时的我并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等，我只想赶紧搞定缺失值，这样好继续进行接下来的工作。
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