不知道大家平时在使用R的时候有没有见到过这样一些比较奇怪的操作符，%>%, %T>%, %$% 和 %<>%。今天小编就来跟大家掰次掰次。这些操作符都是来自于一个叫做magrittr的R包，所以我们先来安装一下。
上一篇中，主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理，其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务，那就是parallel包，其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr包内的_pply组函数一致。 library("parallel") detectCores() #计算计算机核心数： detectCores(logical=F) #获取实际物理核心数 以下可以通过这两个包来对比一下，同样的代码环境下，两者之间的性能如何。 library("h
本文将跟大家分享如果在R语言中使用管道操作符优化代码，以及管道函数调用及传参的注意事项。 使用R语言处理数据或者分析，很多时候免不了要写连续输入输出的代码，按照传统书写方式或者习惯，初学者往往会引入一大堆中介变量，或者使用函数嵌套进行一次性输出。 以上两种方法虽然从结果上来看，同样可以达到我们预期的效果，但是无论是代码效率还是内存占用上都存在巨大劣势。 1、使用中介变量会使得内存开销成倍增长，特别是你的原始数据量非常大而内存又有限，在一个处理过程中引入太多中介对象，不仅代码冗余，内存也会迅速透支。 2、使用
管道是一种强大的工具，可以清楚地表示由多个操作组成的一个操作序列。管道%>% 来自于magrittr 包。因为tidyverse 中的包会自动加载%>%，所以一般我们不需要自己加载这个包。
参考：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-control.html
data.table对于大数据的数据整理较为便捷，很多的时候比data.frame效率更高，一般情况下结合管道符号进行计算
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。
using函数是我写在$HOME/.Rprofile中的函数，因此每次打开R就能使用。
相信大部分R语言初学者，在刚开始入门之处，都曾被告诫在处理多重复任务时，尽量不要使用显式的for循环，而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数，这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外，你还有另外一个更好地选择，就是利用一些支持并行运算的扩展包，来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包，这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包，之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中，曾经演示过具体的代码。 library("fore
Hello亲耐的小伙伴们！新一期的大猫课堂又和大家见面了。针对前几期课程，不少童鞋向大猫提出了一些非常好的建议，例如：把需要用到的包明确写出来，中间过程不要省略，增加一些基础知识的讲解等。大猫在这里由衷感谢所有提出建议的小伙伴们，同时向上几期的不尽人意之处表示歉意，我会继续努力哒！
High speciation rate of niche specialists in hot springs
我是R语言的忠实粉丝，并且靠它吃饭。特别提一下Tidyverse，它是一个功能强大、简洁易懂且文档齐全的数据科学平台。我在此向每一位初学者强烈推荐免费的在线电子书R for Data Science。
如何快捷地将前六列的内容直接转换为数值型，还不需要赋值一个新向量跟最后一列拆开？（同一个表中直接转换，前六列数值，最后一列字符）
这篇论文的数据和代码是公开的，链接是 https://github.com/CPop-SDU/sex-gap-e0-pnas，我们按照他提供的代码和数据试着复原一下论文里的图。今天的推文重复的内容是论文中的Figure1A
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
TCGA在去年更新之后提供了Count、TPM、FPKM三种格式的mRNA表达量数据，同时提供了ensembl gene ID、基因名、基因类型，因此有必要更新一下数据了。
rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了，它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时，也大多以该包为主。 坦白的说，rvest的确是一个很好地数据抓取工具，不过他的强项更多在于网页解析，这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力，有两套解析语法可选（Xpath、css）,短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里，通过Chrome开发者工具（或者selecto
来源 | 数据人网 文 | 薛丽丹 leaflet是来构建交互式地图JavaScript库。RStudio发布了一些允许在R建立这些地图的包，我们可以利用leaflet做一些很酷炫的东西。本文用的数据为五个不同经纬度的城市和所在地发生的贿赂和自杀案件案件。 数据表示： 接下来我们将展示一下如何用R做出提供信息的交互式地图： 1、输出带有标记的地图 我们需要载入leaflet和magrittr包，首先创建江苏的地图。第一，,我们通过调用leaflet（）来生成一个地图的小部件，然后,通过addTiles()向
object of type ‘symbol‘ is not subsettable
在R中做数据处理时，数据导入导出是常见操作，对于导入而言，如果源数据保存在多个文件中，那么导入后首先就需要进行合并操作。
请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。
通过calculate_sequence_features函数可以很方便的计算，HvOSCA.pep.fasta为目标物种的蛋白序列文件。
也是由于前段时间工作中遇到一个很小文本分析的需求，虽然最后不了了之了，但是却勾起来自己对文本分析的极大兴趣。
是不是总觉得会开发 R 包的都是大佬呢？其实你也可以，今天我们就为你揭开 R 包开发的神秘面纱！开发本文介绍的这个 R 包仅仅一些一些 R 语言的基础！
rlang v0.4.0引入了新的非标准计算操作符 {{。这大大方便了dplyr重编程。
以最后一个图为例，最左边残差为-1，即lprice 比仅使用重量进行估计的预测值少一个单位，由于取过log2，因此值为-1 的点的价格为预计价格的一半，残差为1 时，价格则是预计价格的2 倍。
鉴于有些读者对单细胞分析还不是很熟练，但是又想要看单细胞数据里某个基因的表达，或者某种细胞的分组比例，或者画umap图、画小提琴图....
> csize <- data.frame(mean = c(NA,0.5585,0.6628,0.7794,0.7458,0.7564),lower = c(NA,0.4849,0.5867,0.5856,0.6734,0.6886),upper = c(NA,0.6319,0.7335,0.8123,0.7965,0.8653))
CEL files contain information on the probe set's intensity values, and a probe set represents a gene. Information about probes gets extracted from the image data by Affymetrix, an image analysis software.
1000G 参考基因组：https://data.broadinstitute.org/alkesgroup/FUSION/LDREF.tar.bz2
对于一些研究领域，如GWAS、EWAS研究，常常会用到曼哈顿图可视化基因组中与表型相关的潜在感兴趣区域、QQ图表示观察到的检验统计量的分布假设、火山图是针对其效应大小、优势比或对数倍数变化绘制的-log10 p值。今天小编给大家介绍的这个R包manhattanly，整合了这几种常用的绘图方式，可以方便的进行分析可视化！
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
基于微生物组数据绘制Co-occurence network的方法网上已有非常多的教程，但在试过多种方法以后，我发现还是R包 microeco最简单，再加上Gephi进行美化一般能做出可用于发表的图。
❝本节来继续进行数据复现绘制小提琴图并添加显著性标记，下面通过一个小例子来进行展示; ❝A highly conserved core bacterial microbiota with nitrogen-fixation capacity inhabits the xylem sap in maize plants ❞ 往期内容 加载R包 library(tidyverse) library(magrittr) 定义颜色 col=c("#1F78B4","#33A02C","#FB9A99","#
数据处理的过程中，数据清洗的时候就需要做一些去重处理，否则在后续的数据变换和分析时有太多的地方会报错。
但它的前提是你安装过独立的包，有基础知识，才有可能hold住这个批量安装包的代码，这两天就碰到学生使用上面的简化代码失败了。
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