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R-数据存读

Administrator/Documents/test/GSE17215_series_matrix.txt',sep = '\t',fill=T,skip=66,header=T) ####dim（询问数据类型的维度

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R-了解数据类型

数据类型意会最重要，因为我已经过了被考名词解释的年纪了整数型 ###A non-negative integer specifying the desired length....这里是把 2>3 的判断结果赋值给了f > f3 > f [1] FALSE > class(f) [1] "logical" > typeof(f) [1] "logical" 其实还有一些其它数据类型啦...而且，数据类型是基础，要配合数据结构一起用才符合现实需求。

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数据分析|R-缺失值处理

本版块打算分享一些数据分析过程中用到的数据清洗，统计分析，建立简单模型等。拿到数据后，在清楚了分析需求后，别急着各种统计、模型一块上，先给数据做个“清洁”再说。...数据中往往会有各种缺失值，异常值，错误值等，今天先介绍一下如何处理缺失值，才能更好的数据分析，更准确高效的建模。...载入R包及内置数据集 library(VIM) #VIM包的sleep数据集示例 data(sleep,package="VIM") 1）查看数据集整体有多少缺失值及百分比 sum(is.na(sleep...2.2 VIM包展示数据缺失情况 1）展示sleep数据集的整体缺失情况 library("VIM") aggr(sleep,prop=FALSE,numbers=TRUE) ?...三处理缺失值当充分了解了缺失值的情况后，可以根据数据量的大小，以及某一列是否为重要的预测作用变量，对数据集中的NA行和某些NA列进行处理。

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数据分析|R-异常值处理

前面介绍了拿到脏数据后，对缺失值的处理数据分析|R-缺失值处理，今天分享一下另一种脏数据-异常值的处理。异常值一般会拉高或拉低数据的整体情况，因此需要对异常值进行处理。...删除简单，但可能也造成数据信息丢失，下面主要说一下替换。...#查看替换后数据情况 imp1 <- Q_shang + 1.5*Q_range test1[which(test1 > Q_shang + 1.5*Q_range )] <- imp1 test1...2.2 盖帽法令数据集合中90%以上的点值赋值为90%时候的值；小于10%的点值赋值为10%时候的值，百分比数据可根据实际情况调整，仅供参考。...，即完成了对数据的简单“清洗”过程。

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机器学习-R-特征选择

特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。 1....使用caret包使用递归特征消除法，rfe参数 x，预测变量的矩阵或数据框 y，输出结果向量（数值型或因子型） sizes，用于测试的特定子集大小的整型向量 rfeControl，用于指定预测模型和方法的一系列选项...下例加载Pima Indians Diabetes数据集，构建一个Learning Vector Quantization（LVQ）模型。varImp用于获取特征重要性。...下例在Pima Indians Diabetes数据集上提供RFE方法例子。随机森林算法用于每一轮迭代中评估模型的方法。该算法用于探索所有可能的特征子集。

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R-批量文件读取

批量文件读取 sunqi 2020/6/12 概述文件的批量读取，一般在拿到数据时，如果是大批量的数据，那么就需要多次的读取 10个文件以为的内容通过10行的内容可以读取，但是如果是上百个文件，那么读取的...时候就比较复杂，解决思路是通过循环进行读取代码创造示例文件目录 setwd("D:/test") # 先创造几个重复文件 # 分别在test1和test2 生成3个iris数据集 for(i in...- dir(path = path,full.names = T) filedir# 显示当先目录下有两个文件夹 ## [1] "D:/test/test1" "D:/test/test2" # 建立数据框存储数据...result 数据 # 从目前的目录再次进去子目录数据 # 因为有2个文件夹，所以需要进一步读取 for(i in filedir){ dir1 <- dir

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数据分析|R-描述性统计

前文介绍了脏数据中缺失值数据分析|R-缺失值处理和异常值数据分析|R-异常值处理的常规处理方法，之后就可以对数据进行简单的描述性统计，方便我们对数据有一个整体的认识。...常见描述性统计可以通过最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值，均值、众数、标准差、极差等查看数据的分布和离散程度；通过偏度（数据分布形态呈现左偏或右偏）和峰度（分布形态呈现尖瘦或矮胖）等查看数据的正态与否...#使用自带的mtcars数据集，选择mpg,disp和hp三个数值型变量进行分析。

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R-基本绘图参数（Ⅰ）

图形是进行数据的趋势观察和数据展示的一种很好的手段。R语言基本函数， plot函数，属于graphics包。

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数据挖掘|R-相关性分析及检验

此外皮尔逊相关系数适用条件为： 1)变量之间为线性关系，且均为连续数据。 2)变量总体呈正态分布，或接近正态。...可用于计算实验数据分析中的不同组学数据之间的相关性。 1.3 Kendall秩相关系数也是一种非参数的等级相关度量，类似Spearman相关系数。对象是分类变量。...可得到矩阵数据集中两两变量之间得相关系数以及显著性检验得P值。 OK，注意要根据变量的实际情况选择合适的相关系数以及显著性检验的计算方式。

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R-入门+数据类型 -生信技能树

0-基本信息 R语言版本 4.2.2 Rstudio 用R project管理项目文件，然后新建脚本只需要管带error的提示 1-数据类型图片 1.1单个数据字符>数值>逻辑 ####元素数据...(4>5） # 1.1.2-判断是否是某一数据类型# #数据类型转换# is.numeric("a");is.logical("4");is.character("4") #返回逻辑值 as.numeric...("jimmy");as.logical("F");as.character("4") #注：数据类型转换时候需要符合数据的要求，jimmy转换成为数值时出现Warning # 1.1.3-判断数据类型...# class("a") #单个数据能判断，向量数据框等也能判断 1.2向量 1.2.1向量生成 #####1.2.1向量生成##### # 1.2.1.1-使用c()函数组成向量，向量只能有一种数据类型

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R-随笔-from homework

概述此次作业选择的是鸢尾花数据，因为可以从r语言预先设置的数据集中提取，所以读入数据这里我不做代码书写，不使用read.csv()，直接使用data()命令获得数据集 # 读入数据 data(iris...) # 如果为外部数据可以使用 # read.csv() summary(iris) ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width...# Species ## setosa :50 ## versicolor:50 ## virginica :50 ## ## ## 编写循环使用for循环，实现对iris数据集各个列的均值求解...3.758 ## [1] 1.199333 result_mean ## [1] 5.843333 3.057333 3.758000 1.199333 ggplot绘图使用ggplot绘制iri数据集的散点图

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如何让你的数据对象say I do（R-数据索引）

对数据进行索引之前，我们要先了解自己的数据对象这里我们拿实物进行展示，关键词点到为止，不进行名词解释数据对象类型结构这里我们只介绍用得比较多的对象类型结构：向量、矩阵和数据框： #####建议大家在...dim(b)<-c(5,10) ####矩阵也可以有自己的行名和列名，用rownames和colnames进行设置 rownames(b)<-c('a','b','c','d','e') b ####数据框用得比较多...，可以是不同模式的数据，但每列元素个数需一致，这种方式创建的数据框，行名和列名已经设置好了，不喜欢的话，可以通过rownames和colnames进行更改 date<-c('21','22','23')...plan<-c('library','home','library') April<-data.frame(date,plan) April 数据索引下面是个糟糕的例子，Ross婚礼现场把Emily...要用合理的唤醒（索引），才能有效 1.都可按元素位置进行索引 2.有行名和列名的数据类型可以根据行名和列名进行索引，逗号左边是行，右边是列 3.数据框有$符号可以通过列名进行提取 4.中括号[]，冒号：

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R-正太分布，检验

方法二正太Q-Q图法使用Q-Q图来判断数据是否服从正太分布，R代码如下： s <- rnorm(100) #产生样本 qqnorm(s) qqline(s) 画图结果如下，可见数据分布集中在对角线上

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R-语言学习-20230911

测序分为芯片数据和二代测序。图片series matrix file(s)是表达矩阵。图片GSE12417_RAW.tar是指原始数据。图片表达矩阵.txt文本用excel打开，前37行是实验信息。...对于芯片数据而言，在分析之前，需要先进行背景校正background correct。...芯片数据的灰度图特被黑，说明型号强度低，图像特别亮，说明信号强度有可能过饱和。层次聚类也叫树状聚类。"mm.data.raw" 是一个变量，它是通过将数据转换为 "mm" 格式而创建的。...在这个语境下，"mm" 可能代表一种特定的数据格式或数据处理方法。如果你提供更多的上下文或详细信息，我可以给出更准确的解释。一个样本的所有基因表达量之和叫做测序深度。...整型用来存储整数，字符型用来存储字符或字符串类似，因子型是用来存储类别的数据类型（离散变量）。

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机器学习-R-特征选择

特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。 1....下例在Pima Indians Diabetes数据集上提供RFE方法例子。随机森林算法用于每一轮迭代中评估模型的方法。该算法用于探索所有可能的特征子集。...1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章...6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载...PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制）本公众号专注大数据和数据科学领域，分享领域知识和相关技术文章，探索大数据商业价值，培养和挖掘大数据专业人才，欢迎大家关注！

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R-语言学习-230910

s3 包括基本数据结构：向量矩阵数据框数组列表。s4 包括层级结构由s3组成。数据框本质：长度相等的向量按照列的方式排列。c是列 r是行。...rbind cbind merge是合并列表：分量的提取用[[]]s4对象提取白色括号提取（点击绿色箭头）matrix要求向量类型相同，数据框没有要求复制data.table包可以读取文本文件。

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R-脚本命名和管理推荐

有经验的前辈，R里的脚本都是step0、step1、step2，一清二楚，相关内容都集中在Rproject里；

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R-三维散点图绘制绘制

如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中，通常称其为三维散点图，即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。...数据介绍数据集鸢尾花数据（iris），具体变量的参相信大家再熟悉不过了，我这里就展示前几行数据： ?...方法一:可以将变量Petal.Width映射到数据点颜色中。...该变量是连续性，如果想将数据按从小到大分成n类，则可以使用dplyr包中的ntile()函数，然后依次设置不同组的颜色bg=colormap[iris$quan]，并根据映射的数值添加图例颜色条（colkey...方法二:将第四维数据映射到数据点的大小上(cex = rescale(iris$quan, c(.5, 4)))这里我还“得寸进尺”的将颜色也来反应第四维变量，当然你也可以用颜色反应第五维变量。

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R-多分类logistic回归（机器学习）

image.png 1.数据案例这里主要用到DALEX包里面包含的HR数据，里面记录了职工在工作岗位的状态与年龄，性别，工作时长，评价及薪水有关。...testData = HR[ind==2,] # randforest m_rf = randomForest(status ~ . , data = trainData) 2.随机森林模型我们根据上述数据...2.1模型评估通过对Train数据构建rf模型后，我们对Train数据进行拟合，看一下模型的效果，Accuracy : 0.9357 显示很好，kappa一致性为90%。...那再用该fit去预测test数据， Accuracy : 0.7166 ， Kappa : 56% ，显示效果不怎么理想。

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R- calendR包 - 私人定制专属日历

对应代码与相关数据，请在我的github中获取（文末原文）。最近降温，大家注意保暖。来回杭州的动车上完成的这篇推文，喜欢请一键三连，创作不易，感恩不尽?。

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