每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:缺失值是数据清洗过程中非常重要的问题(其他方法可见:R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理),笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题. 大致的步骤简介如下: 缺失数据集--MCMC估计插补成几个数据集--每个数据集进行插补建模(glm.lm模型)--将这些模型整合到一起(pool)--评价插补模型优劣(模型系数的t统

转载生信技能树 https://mp.weixin.qq.com/s/JB_329LCWqo5dY6MLawfEA TCGA数据源 - R包RTCGA的简单介绍 - 首先安装及加载包 - 指定任意基因从任意癌症里面获取芯片表达数据 - 绘制指定基因在不同癌症的表达量区别boxplot - 更多boxplot参数 - 指定任意基因从任意癌症里面获取测序表达数据 - 用全部的rnaseq的表达数据来做主成分分析 - 用5个基因在3个癌症的表达量做主成分分析 - 用突变数据做生存分析 - 多个基因在多

R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度. 案例,分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行.230列的表格数据. # 用read.csv读取数据timestart<-Sys.time() data <- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<

#-----------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 18 # # Advanced methods for missing data # # requires packages VIM, mice # # install.packages(c("VIM", mice)) # #-----------------------------------# par(ask=TRUE) # load the

好多同学跑来问,用spss的时候使用多重插补的数据集,怎么选怎么用?是不是简单的选一个做分析?今天写写这个问题. 什么时候用多重插补 首先回顾下三种缺失机制或者叫缺失类型: 上面的内容之前写过,这儿就不给大家翻译了,完全随机缺失,缺失量较小的情况下你直接扔掉或者任你怎么插补都可以,影响不大的.随机缺失可以用多重插补很好地处理:非随机缺失,任何方法都没得救的,主分析做完之后自觉做敏感性分析才是正道:这个我好像在之前的文章中给大家解释过原因. When it is plausible that da

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言H2o包的几个应用案例 笔者寄语:受启发想了解H2o平台的一些R语言实现,网上已有一篇H2o的demo文件.笔者在这多贴一些案例,并且把自己实践的一些小例子贴出来. 关于H2o平台长啥样,可以看H2o的官网,关于深度学习长啥样,可以看一些教程,比如ParallelR博客之中的解析. 下面主要是贴几个案例,让大家看看. ----------

R语言是单线程的,如果数据量比较大的情况下最好用并行计算来处理数据,这样会获得运行速度倍数的提升.这里介绍一个基于Unix系统的并行程序包:multicore. 我们用三种不同的方式来进行一个简单的数据处理: 我们从 1000 genome project 数据库下载了VCF文件,现在需要手动提取出每个allele的 allele frequency(AF)值(vcftools 可以很好的解决这个问题,但是假设我的vcf文件没有genotype, 或者我要实现一些个性化功能,那么可能要手动解决)

R语言:recommenderlab包的总结与应用案例   1. 推荐系统:recommenderlab包整体思路 recommenderlab包提供了一个可以用评分数据和0-1数据来发展和测试推荐算法的框架.它提供了几种基础算法,并可利用注册机制允许用户使用自己的算法recommender包的数据类型采用S4类构造. (1)评分矩阵数据接口:使用抽象的raringMatrix为评分数据提供接口.raringMatrix采用了很多类似矩阵对象的操作,如 dim(),dimnames() ,row

R语言中文分词包jiebaR R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网-.都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域

利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化 利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装: require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图方式,并通过type指定图表

先ctrl+H ,出现如下对话框 点击“定位”,选择“空值” 在表格中空的位置上编辑栏输入0,CTRL+ENTER,即可将缺失数据全部用0补齐.

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- <数据挖掘之道>摘录话语:虽然我比较执着于Rwordseg,并不代表各位看管执着于我的执着,推荐结巴分词包,小巧玲珑,没有那么多幺蛾子,而且R版本和python版本都有,除了词性标注等分词包必备功能以外,jiebaR还加入了一些基础的文本分析算法,比如提取关键字(TFIDF).分析文本相似性等等,真是老少咸宜. 同时官网也有一个在线jieba

#清除内存空间 rm(list=ls()) #导入tm包 library(tm) library(SnowballC) #查看tm包的文档 #vignette("tm") ##1.Data Import 导入自带的路透社的20篇xml文档 #找到/texts/crude的目录,作为DirSource的输入,读取20篇xml文档 reut21578 <- system.file("texts", "crude", package = &quo

开学的时候,男神给了数据(.xlsx格式)让用R语言分析分析,作为编程小白,读了一天都没读近R,更别提如何分析了. 现在小伙伴们都喜欢读txt 和csv格式的,好多xlsx的表格读不进R,将xlsx格式另存为csv格式就可以读进去啦.但偶尔会有格式不兼容的情况,会干掉有些数据,导致我们最后跑出的结果和男神给的案例结果不一样.其中一种解决方法是(我认为好用的): (1)安装xlsx包时会提醒需要rJava包,而rJava包需要配置电脑的环境变量,没有环境变量会导致包装不上,装不上! 首先电脑要安装

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和

在R语言中使用openxlsx包,会报错 解决办法就是: 下载安装Set-Rtool,安装时注意勾选对话框 然后在R中运行以下代码: Sys.setenv("R_ZIPCMD" = "H:/Rtools/bin/zip.exe") #your Rtools path 具体情况看看你的R软件在哪个盘里面装着.

是单核苷酸多态性,人的基因是相似的,有些位点上存在差异,这种某个位点的核苷酸差异就做单核苷酸多态性,它影响着生物的性状,影响着对某些疾病的易感性.SNPedia是一个SNP调査百科,它引用各种已经发布的文章,或者数据库信息对SNP位点进行描述,共享着人类基因组变异的信息.我们可以搜索某个SNP位点来寻找与之相关的信息,也可以根据相关疾病,症状来寻找相关的SNP. 初次使用SNPedia   SNPedia主页网址为http://snpedia.com/index.php/SNPedia,比如我想

数据框(data.frame)是最常用的数据结构,用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是每列的行数(长度)必须相同.数据框的每列都有唯一的名字,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R引擎根据同一行的数据列,计算出表达式的值,并把该值作为计算列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 创建数据框,常用的方式是:读取文件.读取关系表和使用函数创建,用户应根据实际的需要,选择合

目标:把fitbit的每日运动记录导入到R语言中进行分析,画出统计图表来 已有原始数据:fitbit2014年每日的记录电子表格文件,全部数据点此下载,示例如下: 日期 消耗卡路里数 步 距离 攀爬楼层数 久坐不动的分钟数 不太活跃分钟数 中度活跃分钟数 非常活跃分钟数 2014年4月27日 2736 16581 11.84 7 1111 131 117 81 2014年4月28日 2514 12622 9.01 6 910 136 59 76 2014年4月29日 2231 8357 5.97