R语言如何快速安装R包？常见方法与报错解决方案汇总，适用于Windows、Mac、Linux多平台
R语言如何快速安装R包？如果把R比作是沃土的话，那么R包就是鲜花，开源共享的开发者社区提供了很多功能丰富的R包，方便使用者充分利用R语言完成工作。但是，有时候在安装R包是会遇到各种各样的报错和问题，下面进行一个总结，包括mac、windows、Linux各平台的R包管理方法，建议收藏备用。R包介绍R 包是 R 语言扩展库，可以扩展 R 语言的功能。它包含了 R 语言函数、数据集、外部语言接口等等....
R语言中实现多维数据交并补集合运算，利用tidyverse系列包，intersect、union、setdiff
R语言集合操作数据分析时可能会遇到这样的问题：我有两个样本，分别得到了各自中关键基因，现在想找出两者共有的关键信息或者两者之间差异的部分，如果有成千上万个怎么实现呢？我有两个表格，想找出里面重复出现的行和只在第二个表出现的行，如何实现表格的交并补集合操作呢？本篇笔记简述tidyverse系列中dplyr包的集合操作过程，实现对列表和数据框的交并补集合运算。首先载入R包tidyverse：>....
R语言之 dplyr 包
文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 R语言 也可获取。 这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。 下面以 MASS 包里的 birthwt 数据集为例，介绍 dplyr 包里常用函数的用法。该数据...
R语言之基本包
文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 R语言 也可获取。 用 R 基本包 在实际的数据分析中，分析者往往需要花费大量的精力在数据的准备上，将数据转换为分析所需要的形式。遗憾的是，大多数统计学教材很少涉及这一重要问题。整理数据是统计学的任务之一。我们开始关注 R ...
R语言- future.apply 并行包用法简介
future.apply 是一个基于future包的并行计算工具包，提供了一种简单而高效的方式来并行化 apply函数族 的操作。 并行计算：future.apply包可以将apply函数族的操作并行化，从而加速计算过程。这对于大规模数据的处理和计算非常有用。易于使用：future.apply包的语法与apply函数族的语法非常相似...
R语言-数据处理：dplyr包的distinct 条件去重用法
在实际数据分析中，数据框中可能存在重复的行，这些重复的行可能是由于数据采集、录入等环节出现的错误，也可能是由于数据本身的特性导致的。如果不去除这些重复行，可能会对数据分析结果产生误导，影响数据分析的准确性和可靠性。因此，有必要去除数据框中重复行的有助于保证数据的准确性和可靠性。dplyr 中的distinct函数是一种用于去除数据框中重复行的函数，它可以帮助我们快速、方便地去除重复行进行数据清洗....
R语言-数据处理：dplyr包select 函数条件选择列向量用法
dplyr 中的 select函数是一种用于选择数据框中列的函数，它可以帮助我们快速、方便地选择需要的列进行分析。select函数同时支持一些特殊的选择方式，如使用冒号（:）选择一段连续的列，使用starts_with、ends_with、contains等函数选择包含特定字符的列，使用matches函数选择符合正则表达式的列等。 常用功能示例 1、列名清洗，去除特殊字符空格等替换为 "_"...
R语言-数据处理：dplyr包的summarise函数汇总用法
dplyr 中的summarise函数是一种重要的数据汇总统计函数，它可以对数据框中的变量进行聚合操作，计算出每个变量的总和、均值、中位数、标准差等统计量，或者进行自定义的聚合操作。通过summarise函数，我们可以快速、高效地计算出每个变量的统计量，并对数据框进行分组汇总统计。熟练掌握summarise函数的用法，可以大大提高我们的数据处理效率。 功能示例 创建示例数据 mai...
R语言-数据处理：dplyr包内 mutate-across 联用示例
dplyr 是一个R语言中非常常用的数据处理软件包，它提供了一组简单、一致的函数，用于对数据框进行操作。dplyr的函数通常比R语言中的基本函数更快、更简单，而且更易于使用。其中mutate和across() 配合可用于在dplyr数据处理管道(%>%)中方便地选择多列进行相应的函数处理，从而避免了数据处理过程中管道外使用lapply或循环结构，有效保证代码的整洁统一。 mutate().....
R语言- data.table包加速大型数据集的加载和运算效率用法示例
R语言具有较强的数据分析能力，但作为一种解释型语言在面对较大型数据集 时，使用基础软件包的处理效率会变得非常低下。为了解决处理较大数据集的问题，R语言社区涌现了一系列数据处理的包，如data.table、dplyr等。其中，data.table 包是一个非常实用的包，它提供了一组高效的数据处理函数，...
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