随笔分类 - R编程
[R] 添加误差棒的分组折线图：geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the...
摘要：想做一个简单的分组折线图，并添加误差棒，类似下面这样的： 用ggplot似乎很简单就能实现： ，重点在于计算误差棒。 还是看示例数据吧： Type是转录和蛋白两个组学，Region是某个组织的不同区域。想作如上图的样子，即不同区域在两个组学的折线图分布。 计算误差需要安装Rmisc包中的summar
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摘要：dplyr的优点很明显，数据框操作简洁，如 等于 。然而优点也是缺点，因为它的的参数不是透明的，这意味着你不能用一个看似等价的对象代替一个在别处定义的值。 自然想到编写类似下面的函数： my_summarise % group_by(group_var) % % summarise(a = mean
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摘要：关于这两个函数，官方是这么定义的： substitute returns the parse tree for the (unevaluated) expression expr, substituting any variables bound in env. quote simply retur
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摘要：tidyverse系列的R包虽然解放了大家的双手，但同时也束缚了我们重新编写函数的能力。在这一套语法中，要实现作为函数参数的字符串和变量之间的相互转换困难重重，但只要掌握了其中原理后，也就能够游刃有余地处理了。 首先要理解基础R中几个重要又易忽略的函数。 eval 简言之就是： 对表达式对象的求值
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摘要：一般我们使用pheatmap通过Rstudio交互得到的图片在plots的Export导出即可，如何保存对象到文件呢？这个需求在自动化流程中很常见，作者似乎也没说明。 生成示例数据： 看下数据亚子： 实现方法 接下来实现方法，分为两步： 1.保存对象 library(pheatmap) xx Ref
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摘要：字符串操作的函数（如contains），很多都包含ignore.case参数，默认是T，即不分大小写，稍不注意就会掉坑里，最好的习惯是下意识地加入这个参数。 举个例子： 我要选择An的列，就用下面这个 可以看到把转录本ID也选进去了，不检查的话后续就会出错了。所以下意识地用ignore.case参数
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摘要：这个需求真的太常见了！注意问题强调的几个关键词：一是快速，二是大量，三是差异明显。在生成大量元素比较图时要明显区分不同样本，比如宏基因组中的物种分析： 方法一：自定义 自定义颜色：优点是选择差异明显的颜色，缺点是费时费力，不知选多少种，眼睛都要挑花。 R的颜色板很多网站都可以查，随意搜一个贴上：ht
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摘要：前言 这是代谢组学数据分析的一个R包，包括用于代谢组学数据分析、可视化和功能注释等众多功能。最近有同事在集群中搭建蛋白和代谢流程，安装这个包出现了问题，于是我折腾了一上午。 这个包的介绍在： "https://github.com/xia lab/MetaboAnalystR" ，安装确实还比较复杂
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摘要：select函数 dplyr包select函数用的很多，不过我们一般也是通过正反选列名或数字来选择列。 常见用法如： 实际应用中我们加上一些 辅助函数 会更加得心应手。 这些函数有： mutate Ref: "http://www.bioinfo scrounger.com/archives/405
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摘要：做了个两组间的Kruskal wallis检验，出现如下错误： 对应的英文版本错误为： 一下果然都是 。 这是因为我的 变量是字符串而非因子。is.finite函数不能是字符串对象。 。因此转化为因子，成功：
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摘要：R怎么 同时 保存 等多种格式的图片？ 如果是 对象，用 用两下就行，如果不是呢？ 组合 是通常保存方法，但一个组合只能保存一个图片。要想保存多个图像，生成图片的对象需要多次生成，要是一个简单的作图脚本还好，复制粘贴就行，如果是很长很复杂的作图脚本呢？如果是循环批量作图呢？ 非 对象绘图且同时生成
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摘要：前言 合并数据框有重复匹配时通常会返回所有的匹配，如何只保留匹配的第一行呢？其实这个需求也很常见。如芯片探针ID和基因ID往往多对一，要合并ID对应矩阵和芯片表达矩阵时。 数据例子 数据长这样： 想要这样的结果： 错误的尝试 试了不少方法，以下都是达不到需求的： 正确方法 通过网上查找，找到了如下实
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摘要：前言 R对windows使用很友好，对Linux来说充满了敌意。小数据可以在windows下交互操作，效果很好很棒。可是当我们要处理大数据，或者要在集群上搭建pipeline时，不得不面对在Linux上装R及想要的R包这个难题，尤其是对非root用户而言更是艰难重重。 准备依赖库 依次安装：zlib
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摘要：R数据科学（R for Data Science） Part 3：编程 转换——可视化——模型 第13章 使用magrittr进行管道操作 第14章 函数 一段代码复制粘贴超过2次，就应该考虑写一个函数 创建一个函数名称 列出函数输入，即参数 将已经编好的代码放在函数体中 简单输入测试 rescal
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摘要：R数据科学（R for Data Science） Part 2：数据处理 导入—— 整理—— 转换 第7章 使用tibble实现简单数据框 第8章 使用readr进行数据导入 第10章 使用stringr处理字符串 第11章 使用forcats处理因子
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摘要：R数据科学（R for Data Science） Part 1：探索 by: PJX for 查漏补缺 exercise: https://jrnold.github.io/r4ds exercise solutions 前言 第1章 使用ggplot2进行数据可视化 第2章 工作流：基础 补充:
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摘要：R 语言实战（第二版） part 5 1 技能拓展 第19章 使用ggplot2进行高级绘图 R R的四种图形系统： ①base：基础图形系统 ②grid图形系统： grid包，灵活，无完整绘图函数，适用开发者 ③lattice包：适用网格图形，即多变量/水平关系。基于grid包 ④ggplot2包
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摘要：R 语言实战（第二版） part 5 2 技能拓展 第21章创建包 R 包是一套函数、文档和数据的合集，以一种标准的格式保存 1.测试npar包。进行非参组间比较 pkg ' @examples ' results 当前目录寻找.Rprofile，若没找到该文件，则到用户主目录HOME中去找 Sys
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摘要：R 语言实战（第二版） part 4 高级方法 第13章 广义线性模型 R 前面分析了线性模型中的回归和方差分析，前提都是假设因变量服从正态分布 广义线性模型对非正态因变量的分析进行扩展：如类别型变量、计数型变量（非负有限值） glm函数，对于类别型因变量用logistic回归，计数型因变量用泊松回
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摘要：R 语言实战（第二版） part 3 中级方法 第8章 回归 R 概念：用一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的方法 最常用：OLS——普通最小二乘回归法，包括简单线性回归、多项式回归、多元线性回归 过程：拟合OLS回归模型—— 评价拟合优度—— 假设检验—— 选择模型 OLS回归
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