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。...简介 由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...$c[1] 0 0 1 1 1 可以看到，lapply很方便地把list数据集进行循环操作了，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用...，sapply增加了2个参数simplify和USE.NAMES，主要就是让输出看起来更友好，返回值为向量，而不是list对象。...eapply函数平时很难被用到，但对于R包开发来说，环境空间的使用是必须要掌握的。特别是当R要做为工业化的工具时，对变量的精确控制和管理是非常必要的。
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply函数一般有三个参数，第一个参数代表矩阵对象，第二个参数代表要操作矩阵的维度，1表示对行进行处理，2表示对列进行处理。第三个参数就是处理数据的函数。apply会分别一行或一列处理该矩阵的数据。...其中参数na.rm=TRUE，可以忽略所用的NA值 ? 2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...3.tapply函数 它通常会有三个参数，第一个参数代表数据，第二个参数表示如何对数据进行分组操作，第三个参数指定每一个分组内应用什么函数。...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
(sceList, dim)) 正好复习R语言基础的时候，学到了apply()和lapply()两个函数，那一起来了解一下隐式循环吧！...., simplify = TRUE) X：要处理的数据框/矩阵名 MARGIN：对于矩阵，1表示行，2表示列，c(1，2)表示行和列。...lapply是apply()函数的变种，主要用于处理列表/向量（列表/向量没有行和列的概念，所以会比对矩阵/数据框的操作更简单一些），也更适用于批量读取数据或者处理统计数据 基本语法为： lapply(...X：向量(原子或列表)或表达式对象。其他对象(包括分类对象)将被base::as.list强制转换。 FUN：函数,即对x的每一行/列执行FUN这个函数。...使用的小栗子： #批量装包 pks = c("tidyr","dplyr","stringr") qa = function(g){ if(!
下载的gmt格式文件，打开后可以看见是下面这个样子的： gmt（Gene Matrix Transposed，基因矩阵转置）是多列注释文件，列与列之间都是Tab制表符分割。...第1列：是基因所属基因集的名字，可以是通路名字，也可以是自己定义的任何名字。 第2列 ：一般是描述信息，说明这套基因列表从哪里收集的，也可以为空或者用NA表示。...官方提供的格式是URL，也可以是任意字符串。 第3列-第n列：是基因集内所有基因的名字，有几个写几列。 每一行的列数可以不一样，主要是基因集内的基因数量不一样。.../c5.go.cc.v7.2.symbols.gmt") class(gmt) 如何制作自定义的gmt文件？...Yes MoleculeName和 catabolism.Type这2列是我们要的。
以下是 scores 的具体内容和作用：scores 的内容得分矩阵：scores通常是一个矩阵或数据框，其中每行对应一个基因，每列对应一个细胞群或组别。...因此我觉得这段代码是有优化的空间的，可以直接load，降维聚类分群注释后的seurat对象（sce.all.int），这样的效果和上述三行的效果一致。...这里，lapply()遍历每一种独特的细胞类型，并对每种细胞类型执行指定的函数。function(x) { ... }function(x) 是一个匿名函数，x代表当前的细胞类型。...res$symbol = rownames(x)：将基因名称添加到res数据框中，作为一列，列名为symbol。EnhancedVolcano()：使用EnhancedVolcano包生成火山图。...lab = res$symbol：用基因符号（symbol列）作为图中的标签。x = 'avg_log2FC：使用avg_log2FC作为x轴变量，表示基因的log2倍数变化。
；如果没有它，R语言会认为以上内容仅仅是数字串而非日期对象 [1] "2013-06-01" "2013-07-08" "2013-09-01" "2013-09-15" vDates.bymonth...R 当中是split( ),*apply( ),aggregate( )…,以及plyr包 1、split函数 split( )的基本用法是：group <- split(X,f) 其中X 是待分组的向量...lapply函数可以对每组数据都执行同样的算法。Split和lapply两者结合可以实现本案例。 2.由于分组后的数据可以复用，因此本算法比aggregate性能更高。...3、Lapply 是 apply 函数族 Lapply 是 apply 函数族的一份子，类似的函数还有 sapply 和 tapply。...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?
读写过程中需要将一个GSE数据集中多个样本的seurat对象合并成一个大的seurat对象1 10X标准格式1.1 10X数据读取#清空环境 加载需要的R包rm(list=ls())options(stringsAsFactors...(samples,function(pro){ if(...)}通过遍历一个样本列表，将每个样本的原始数据文件加载到R中，然后创建一个Seurat对象，最后将所有Seurat对象存储在一个列表 (sceList...do.call(rbind, lapply(sceList, dim))lapply(sceList, dim)：lapply 函数遍历 sceList中的每个Seurat对象，并对每个对象应用 dim...函数，返回每个对象的维度（即基因数和细胞数）。...：do.call 函数将 lapply 返回的结果（每个对象的维度）按行绑定（rbind），生成一个矩阵，矩阵的每一行对应一个样本的数据维度。这个矩阵便于查看每个样本的基因数和细胞数。
❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...例如，下面的代码使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和 apply(x, 2,...sapply 函数计算列表中所有数字的平方和 下面的代码使用 sapply 函数计算列表中所有数字的平方和： # 创建列表 x <- list(1, 2, 3, 4, 5) # 使用 sapply...总结 ❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。它们包括 lapply、sapply、apply 和 tapply 函数，每个函数都有各自的用途。
以下是昨天使用httr包抓取的知乎live课程信息的json数据包，我会通过该份案例的清洗实战，来给大家演示list数据结构处理的一般流程，同时尝试引入新的rlist包（其实我们之前一节已经用过它的一个函数了...接下来怎么办呢，那么笨办法只能将53、64和75条信息的不同子list分隔成三个不同的列表对象，然后分别展开。...使用以下函数分别将三个列表中平铺，然后纵向合并，最后选择我们需要的重要信息列。...可是不觉得以上步骤有些繁琐嘛~简单方法当然有啦，任坤大大开发的rlist是专门针对R语言list结构数据处理的，其中封装了很多功能强大的列表操作函数，使得在R语言中操作列表就像使用dplyr操作data.frame...list内的元素路径（就像是提取数据框的列一样，只不过是多层而已），实现矢量化的提取和递归操作，将每一个子对象的相同元素一次全部提取出来。
这篇推文将帮助你了解如何从GDC（Genomic Data Commons）下载TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据，并在R中进行数据整理和处理。...在R中读取下载的TCGA数据 下载完成后，可以使用R加载这些数据，并进行整理。...# 假设每个文件有 "GeneID" 和 "FPKM" 列 expression_list lapply(all_data, function(x) { # 提取基因ID和表达量 expr_data...使用easyTCGA包 如果你希望简化TCGA数据的获取和整理，easyTCGA包是一个不错的选择。...使用easyTCGA包：简化TCGA数据的操作。
为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...为了更符合R用户的习惯，SparkR还支持用$、[]、[[]]操作符选择列，可以用$ 的语法来增加、修改和删除列 RDD map类操作：lapply()/map()，flatMap()，lapplyPartition...这是因为SparkR使用了R的S4对象系统来实现RDD和DataFrame类。 架构 SparkR主要由两部分组成：SparkR包和JVM后端。...SparkR包是一个R扩展包，安装到R中之后，在R的运行时环境里提供了RDD和DataFrame API。 ? 图1 SparkR软件栈 SparkR的整体架构如图2所示。 ?...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR
写 在前面 本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得，希望大家能够继续支持村长！！...首先，变量的数量实在太多，如果输这34个变量名尚且能接受的话，那万一要是有100个变量呢，“输”了你赢了世界又如何；再者，未经过清洗和结构化的变量名存在着太多难以预计的问题，我们来看代码中这个示例的变量名...批 量处理法：用lapply批量处理变量 在此时lapply的妙用就显现出来了，在R中lapply用来对list中每一个element进行相同处理，如何把它运用到data.table，话不多说先上代码：...我们知道在data.table包中，.SD是经过i和by处理之后剩下的那部分数据集，它的格式是一个data.table，同时它是一个list。...而我们要处理的变量是第3个到第34个，所以在.SD中选出3至34列，运用lapply对选中的.SD[, 3:34]里面每一个element使用as.Date函数。 再看，':='的左边。
《如何系统入门R语言》这一篇微信文章是2017年2月写的了，距离现在7年，语言生动有趣跟现在的风格还有点不一样，那时候曾老师竟然一个个回点评还用颜文字嘞，而且17年就自称老一辈的生信工程师（难道现在是木乃伊辈的生信工程师...，还有help("xxx"))；学会安装包；自学R语言推荐的书：《R in Action》、《The Art of_R Programming》（现在都有中文版了）几大关键变量str,class,names...dat[order(dat[,1],dat[,2]),] #得到先按照dat的第一列，再按照dat的第二轮进行排序的数据框求集合的交、并、补A和...也是一篇资源汇总的文字，资源真的太多了6.厦门大学不再提供R语言镜像这一篇现在应该没有太多意义了7.用R语言写爬虫收集整理所有开放期刊影响因子及审稿时长一篇分析R可以如何分析杂志发文量的小内容8.KEGG...【好书分享】《R语言实战（第2版）》就是《R语言实战》10.生信技巧第3课-请你务必学好R语言这里的视频似乎看不了了，主要的内容和生信马拉松的课程基本相同生信技能树
1.1 如何导入？ 如何用函数批量导入文本，并且能够留在R的环境之中?循环用read.table，怎么解决每个文本文件命名问题？ list函数能够有效的读入，并且存放非结构化数据。...)#替换所有的英文双引号（"），因为双引号在R中有特殊含义，所以要使用三个斜杠（\\\）转义 代码解读：英文单引号（'）、英文双引号（"）、波浪号（~），都会引起读取时发生警告，带来csv文件或txt...#plyr包里的`join`函数会根据名称相同的列进行匹配关联，`join`默认设置下执行左连接 reviewdf <- join(表1,表2) reviewdf 的方法有，dplyr包等，可见博客：R语言数据集合并、数据增减 3.2 词库之间相互匹配 1、集合运算（%in%/setdiff()）——做去除数据 在2.3的三级停用词清理的过程中，...5.2 情感分数 有了图2的id+weight列，就可以直接分组汇总，比如aggregate，其他汇总函数可见比博客：R语言数据集合并、数据增减 dictresult <- aggregate(weight
前段时间做了一下SCENIC单细胞转录因子分析，在重新配置SCENIC的运行环境时，发现这个包的函数和数据库数据有了很大的冲突，导致流程根本无法运行，以下说明一下如何解决这个问题。...使用rstudio的代码调试工具，可以发现initializeScenic报错的第一现场是在其调用的getDbAnnotations函数的最后一句，下面附上getDbAnnotations的源码： function...，然后导出为Rdata对象，重新置于RcisTarget R包的data文件夹下即可。...# 在linux下通过如下方式查看checkAnnots函数的所在位置 # 下载SCENIC R包文件，解压后的R子文件夹即是R代码所在 grep checkAnnots *R # class_ScenicOptions.R...如何本地安装R包，可以参见以前的推文： Rtips：如何安装旧版本的R包 https://mp.weixin.qq.com/s/3eK3XB6QZreALopLgx6VsQ SCENIC分析代码参考 library
使用 spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply SparkR 中运行 SQL 查询 机器学习 算法 分类 回归 树 聚类 协同过滤...我们可以看看如何使用 JSON input file 的例子来使用数据源. 注意, 这里使用的文件是 not 一个经典的 JSON 文件....） SparkR 还提供了一些可以直接应用于列进行数据处理和 aggregatation（聚合）的函数.... spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply 类似于本地 R 中的 lapply, spark.lapply 在元素列表中运行一个函数，并使用 Spark 分发计算...SparkR 支持对模型拟合使用部分R的公式运算符, 包括 ‘~’, ‘.’, ‘:’, ‘+’, 和 ‘-‘.
R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包、clusterExport函数、SupR包简介) —————————————————————————————————————— 一、foreach...包简介与主要函数解读 foreach包是revolutionanalytics公司贡献给R开源社区的一个包，它能使R中的并行计算更为方便。...此外，我们可以使用“cbind”将生成的多个向量组合成矩阵,例如生成四组随机数向量，进而按列合并成矩阵： foreach(i=1:4, .combine="cbind") %do% rnorm(4) #...当然还可以使用一些其他包，使用.packages参数来加载包,比如说：.packages = c("rms", "mice") 3、参数.export——将doParallel并行写入函数 写入函数有个问题就是...（参考：R语言︱函数使用技巧（循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）） 2、并行的时候，如何导入多个数值型变量？
我们在前面曾讲到R语言如何读取SDF文件，今天给大家介绍下，读取后如何获取分子的相关信息。...同时其提供了相对应的JAVA接口供各用户使用。今天就给大家介绍下在R语言中是如何利用其接口进行相应的化合物数据获取的。...首先，我们看下需要安装的包: install.packages('rcdk') 接下来我们直接通过实例来看下此包的使用： 1....当单个分子sdf文件太大时，我们为了防止内存溢出，那么我们可以遍历读取： ##遍历读取数据 iter <- iload.molecules(Dir1,type='sdf') while(iter$hasNext...分子描述信息（此包的核心部分） ##列举此包可获取的分子描述信息属性，包括了拓扑，构造，几何，电子和混合形式。
Python中实际的唯一不同是需要加载pandas库以使用Dataframe。Dataframe在R和Python中都可用，它是一个二维数组（矩阵），其中每列都可以是不同的数据类型。...在R中，我们在每一列上应用一个函数，如果该列包含任何缺失值或不是数值，则删除它。接下来我们使用cluster包实施k-means聚类，在数据中发现5个簇。...我们使用lapply做到这一点，但由于需要处理的每一行都因是否是标题而异，需要传递保留项的索引和整个rows列表给函数。...结论 ---- 我们已经看到了如何使用R和Python分析一个数据集。还有很多任务没有深入，例如保存和分享分析结果，测试，确保生产就绪，以及构建更多的可视化。...Python拥有“主要的”数据分析包，R拥有由较小的包组成的更大的生态系统 在Python中，我们可以使用scikit-learn完成线性回归，随机森林和许多其他任务。
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