Day5 r包使用

R海拾遗_hdf5r包

为大数据而生hdfr5 概述 hdf5文件是一种大数据存储结构，除了目前介绍的hdf5r包之外，同时cran中的h5包，Bioconductor中的rhdf5也能够实现类似的功能。 简单开始 创建文件、分组和数据集 library(hdf5r) # 创建一个临时hdf5文件 test_filename <- tempfile(fileext = ".h<em>5</em>") # 读取hdf5文件， 它只能应用于类H5File的对象。 放入数据和删除数据 我们还希望能够读取数据、更改数据、扩展数据集并再次删除数据集。读取数据的方式与读取常规R数组和数据框的方式相同。 此外，只要任何对象仍然打开，文件就不能以常规方式重新打开，因为HDF5禁止文件被多次打开。 close all关闭文件以及与文件关联的所有对象。任何指向该对象的r6类都将自动失效。 file.h5$close_all() 结束语 以上内容为hdfr5包的基本功能，当然还有一些高级功能，涉及创建文件和数据类型的内容 love&peace

R学习 R包

R包 多个函数的打包存放 相应的R包可实现特定的分析功能 R包包含函数、数据、帮助文件、描述文件 安装 R包来源有CRAN、Bioconductor、GitHub install.packages(tidyr jmzeng1314/idmap1") library("tidyr")#加载 devtools::install_local(“xxxx.zip”)#本地安装 安装后每次使用都要先加载，也可用来检验是否成功安装 载入包时回答提示信息尽量 no* 已经安装的包，可直接调用其中的函数 pheatmap::pheatmap(volcano)#包名::函数名 library(pheatmap) pheatmap(volcano) 学习R包的使用 browseVignettes("limma") #作者一手教程，不是每个包都有 ls("package:limma")#列出包中的函数等 引用自生信技能树 小洁老师

R包系列——stringr包

stringr包是Hadley Wickham大神贡献的R包之一，主要用于字符串的处理。对于经常需要对数据进行预处理的分析人员来说，简直是一把“利器”，可谓是上能屠龙，下能剔牙。 其用法相比于R自带的函数，更加简单明了。stringr包在我工作中，是属于频繁使用的R包之一。简单的用法也是深入我心，强烈推荐使用该包进行字符串的预处理。 #提取filepath 字母大小写转换 场景：在Excel中，查找匹配不区分大小写，但是在R中区分大小写，常出现在Excel中能查到到但是R中匹配不到的情况，故先预处理统一大小写再做匹配。 #大小写转换r.letter 检测 场景：常跟ifelse函数配合使用，对某一列字符串进行判断是否匹配。 多用于新建列 #检测df df$b df a b1 1 数字2 2 数字3 3 数字4 a 非数字5 b 非数字6 c 非数字 以上是本人较常用的stringr包函数，可以发现该包的语法简洁

R||R语言基础（三）_R包

今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”) #务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号 部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com /s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101 经过这几期的R语言基础，你应该能够入门R了，渐渐的也要自己去学会看帮助文档，去搜报错，还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗？ ? +命令 #搜命令帮助文档 help(package='R包') #搜R包帮助文档 如果你能独立处理这些问题，那么恭喜你，你的R应该没问题啦！ 应该没问题了！！！！吧？

学习R包

R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。 本次以dplyr为例安装和加载R包镜像设置运行这两行代码options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options (BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")安装R包安装命令：install.packages()或者BiocManager ，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数函数和R包的学习方式快速查看函数帮助文档? dplylr可以用问号连接任何想知道使用方式的函数名称找R包介绍页面（善用搜索引擎，或者找帮助）##Vignettes这个单词硬翻译会翻译成“小插图”，其实就是作者写的网页版教程，不是每个R包都有的，可以运行代码试试看

「R」Biostrings 包

在这篇文章中，我们将学习如何操控R中的字符串，主要用的是Biostrings包。 Getting started 如果你是第一次使用，请先用以下命令安装Biostrings包： source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite 我们将通过实际操作一些Biostrings包提供的函数去熟悉它做的是什么，又是如何实现的。 Generating DNA alphabets R 提供了函数生成大写和小写的字母表。 5 10 6 ## [6] 6 10 5 我们现在来创建一个函数，用基本的R绘制函数画一下IRanges对象。 如果你还没有下载好bioconductor包，可以使用下面的命令： source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19

R包—iGraph

这几天收到师兄的任务，熟悉iGRaph包的使用，通过查资料，外加自己的实践，在此做个简单的学习笔记。 以下例子均是在R 3.0.1版本下测试的。 1.用igraph创建图表 g<- graph(c(1,2, 1,3, 1,4, 2,4, 3,4), directed=T) > g IGRAPH D--- 4 5 -- > plot(g , loops (g/x), p (g/n) > plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold, vertex.label=NA, vertex.size=5, g/c), loops (g/x), m (g/n) > plot(g, layout=layout.reingold.tilford, vertex.label=NA, vertex.size=5, 9)[[1]] > pa [1] 5 3 9 > V(g)[pa]$color <- 'green' > E(g)$color <- 'grey' > E(g, path=pa)$color <- '

学习R包

安装加载R包R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)。取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor。 使用一个包，是需要先安装再加载options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror # 3 virginica 6.05 0.354管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号 , by = 'x')## x y z## 1 a 1 ## 2 b 2 A## 3 c 3 ## 4 d 4 ## 5 e 5 B## 6 f 6 C3.全连full_join y项中除非交集外的其他部分anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')## x y## 1 a 1## 2 c 3## 3 d 46.简单合并在相当于base包里的

R包来源及安装指定版本R包方法

说实话，自从之前好好学习了一下入门的R以后，一直没有用过R，很多东西都忘了，还是需要靠做笔记方便日后查阅。 本期讲一下R包的几种来源以及安装指定版本R包的几种方法。 R包来源及安装方法 1. CRAN网站 可以理解为R包的官网，凡是需要通过CRAN下载的R包，都可以通过install.packages("pkg_name")来安装。 2. application/zip' length 3371192 bytes (3.2 MB) downloaded 3.2 MB package ‘edgeR’ successfully unpacked and MD5 安装指定版本R包 复现文章或R包的更新与当前的R版本或R代码不兼容时，就需要考虑安装某个特定版本的R包了，这里列一些常见的安装指定版本R包的方法供大家参考。 源码安装 在这里也许能找到你需要的R包历史版本。

Learn R 函数和R包

> plot(iris[,1],col = iris[,5]) #按照第五列给每个点分配颜色 > plot(iris[,2],col = iris[,5]) > plot(iris[,3],col = iris[,5]) > plot(iris[,4],col = iris[,5]) #当一个代码需要复制粘贴三次，就应该写成函数或使用循环,用新的函数进行代替 > jimmy <- function(i > m2d=function(x){+mean(x)+2*sd(x)} #sd()是标准差 不会是一个值 > m2d(rnorm(10)) [1] 1.738949 R包 介绍 R包都在哪里 #### #表格文件读到R语言中，就得到了一个数据框，对数据框进行的修改不会同步到表格文件，需重新导出 分隔符 常见的分隔符：逗号、空格、制表符（\t) 将表格文件读取到R语言中 read.table() # " 5.将soft导出为csv >write.csv(soft,file = "soft.csv") 6.将soft保存为Rdata并加载。

「R」安装和使用 R 包

问题 你想安装和使用一个 R 包。 这里主要介绍如何用命令行来安装 R 包，如下所示： install.packages("reshape2") # reshap2为包名 在一个新 R 线程中使用该包之前，你必须先导入它。 R包 remove.packages 移除一系列已安装的R包 installed.packages 将已经安装的R包更新到最新版本 setRepositories 设定当前的R包的资源库列表 通过命令行安装 R 包 R CMD INSTALL aplpack_1.1.1.tgz # 安装aplpack包 从其他资源库安装 R 包 devtools 包提供了从其他流行的 Git 资源库或其他 URL 上安装 R 包的工具。

R包：ggalign调整和组合多个图形的R包

介绍这个包扩展了ggplot2，提供了用于对齐和组织多个图的高级工具，特别是那些自动重新排序观察结果的工具，比如树形图。 create complex, publication-quality visualizations while still using the familiar grammar of ggplot2.案例安装R包 install.packages("ggalign")​install.packages("ggalign", repos = c("https://yunuuuu.r-universe.dev" margin())​stack_alignh(mat_scaled) + stack_active(sizes = c(0.2, 1, 1)) + # group stack rows into 5 groups align_kmeans(centers = 5L) + # add a block plot for each group in the stack ggalign(size

R语言 | R包安装及向量

PART1 开篇前言 本期R语言教程，暂定分为两大部分：第一部分为“R语言快速入门和数据处理”，第二部分为“R语言可视化及绘图”。 关于R和RStudio安装在这里就不再介绍了，网上有很多相关内容，如果安装过程有困难可以后台私信我。 PS.本次内容为R包安装及初识向量。 ? PART2 R包安装 问：什么是R包？ 答：包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。它们提供了种类繁多的默认函数和数据集。 （对于刚接触R的同学来说可能看起来比较抽象，但是没关系，我们会在后续的学习中慢慢了解R包的概念） 1.R包安装：第一次安装一个包，使用命令install.packages()即可。 中 2.R包载入：安装完成后，想要调用这个包中的命令、数据等信息，就需要先载入这个包，需要用到的命令为library()。

R包之tm：文本挖掘包

vignettes/tm.pdf tm手册 : http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/web/packages/tm/tm.pdf 简介 tm 即text mining，是用来做文本挖掘的一个R包 ，是一个进行自然语言处理的基础包。 安装 该包的安装方法是install.packages("tm") 数据输入—文集(corpus) 文集代表一个文档集，通常一个文件就是一个文档。多个文档构成一个文集。 0 0 0 0#> 248 0 1 0 0 文档-单词矩阵的操作 有了矩阵以后，可以有很多R函数可以作用于它 27 4#> 273 5 4 0 5 1 5 21 1#> 349 2 0 0 3 1 1 5 0#> 352

R包简单教程

R包概述 R包是什么 R包，类似C、Python中库的概念，指包含特定领域的函数、数据、文档等的集合。通过调用包，可以直接使用包中现成的数据、函数等，使开发方便快捷高效。 为什么学习R包 R的强大在于包含了各种各样的包，使用包非常有利于便捷开发。 一些功能在现有的包中并不存在，需要自己实现，实现后通过打包方便代码的复用。 R包的结构 创建R包后，在包的根目录下，一般包含以下几个部分（粗体表示必需）： R/： R函数目录，包含包中定义的函数。 DESCRIPTION：包的描述，包括包名、作者、依赖等。 man/： R函数手册目录，包含了包中定义函数的手册。 vignettes/： R项目目录，包含了本项目的使用指导。 tests/： R函数测试目录，包含了包中定义函数的测试及包功能的测试。 data/： 包中附带的数据文件。 R包的工作流程 为了有效利用R包，一般遵循以下的工作流程： 指定名字，创建R包，并编写DESCRIPTION文件，对R包进行简单的描述。

R包开发流程

R包开发 创建R包基本流程： 开发工具：devtools 运行调试 + usethis 创建修改 基本流程： create_package 创建一个R包 use_r()写函数,插入roxygen注释和 tag，使用document()生成文档 load_all()载入包 use_***_license 添加license install安装包 use_testthat() 和use_test()生成测试文件 ) -> R/*.R -> 添加R函数脚本(合并因子) usethis::use_r("fbind") fbind <- function(a, b) { factor(c(as.character : use_package() -> `DESCRIPTION`文件添加 `Imports::forcats` use_package("forcats") R包readme说明文件：use_readme_rmd dplyr调出 创建包：usethis::create_package(path) 工作路径最好是源码包的top-level 参考： R packages 2nd edition cheatsheet

R包基础实操—tidyverse包

brown, grey light blue ## 7 Beru Whitesun lars brown light blue ## 8 R5 -D2 96 32 34.7 ## 4 R5-D4 97 32 34.0 ## 5 R4-P17 96 NA NA ## 6 BB8 函数式编程 用R写循环从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。 [4] 数据重塑之tidyr包: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22265154 [5] Introduction to dplyr: https://cran.r-project.org [9] R语言| 向量化操作purrr包: https://www.huaweicloud.com/articles/f522c9f56cf2d8cca5f7b390aa3f2d7c.html [10

「R」dplyr 包使用

Sig2` = mean(Sig2), `Sig3` = mean(Sig3), `Sig4` = mean(Sig4), `Sig5` = mean(Sig5), `Sig6` = mean(Sig6)) count(x, ..., wt = NULL, sort = FALSE)按照...这个列内容是否相同的进行分组 3.4 1.6 0.2 setosa 4 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa 5 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 6 5.4 3.9 1.7

R问题｜如何本地安装R包

简介 平常在各种R语言群里，总会遇到关于安装R包的问题，例如：搭载在github上的R包，由于网速（外网）原因而无法下载该怎么办？ 这里小编分享下平常逼不得已才使用的“下三滥”方法——直接下载包，通过本地安装。 网上好多解决方案都是基于R gui的，但现实中使用Rstudio这个IDE会更多些。 接下来以gmm包在Rstudio下安装为例： 教程 使用bing搜索该包，找到相应网站[1]。 关键词：R包名称+R，或者可以再加上CRAN。 ? 搜索技巧：R包名称+R 找到Downloads板块，下载对应的压缩包 这里以mac为例 ? 参考资料 [1] gmm包对应网站: https://cran.r-project.org/web/packages/ggm/index.html