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歡迎來到醫(yī)科研，這里是白介素2的讀書筆記，跟我一起聊臨床與科研的故事, 生物醫(yī)學數據挖掘，R語言，TCGA、GEO數據挖掘。 
 dplyr-總結 
有必要對dplyr進行一個總結
對行處理 數據處理對于行的處理，我們也稱為觀測。主要包括：filter和arrange
-filter用于篩選行: m %in% (1:10)用法比較重要
-arrange用于排列行， desc()用于設定降序排列，這一點與sort函數類似
slice用于刪減行，可以按位置索引進行刪減
舉基因表達矩陣的例子來說明更生動library(tidyverse)
load("expma.Rdata")
head(expma)
##
GSM188013 GSM188014 GSM188016 GSM188018 GSM188020 GSM188022
## 1007_s_at 15630.200 17048.800 13667.500 15138.800 10766.600 15680.800
## 1053_at 3614.400 3563.220 2604.650 1945.710 3371.290 3406.660
## 117_at 1032.670 1164.150 510.692 5061.200 452.166 400.477
## 121_at 5917.800 6826.670 4562.440 5870.130 3869.480 3680.440
## 1255_g_at 224.525 395.025 207.087 164.835 111.609 130.123
## 1294_at 799.786 839.787 592.434 593.632 431.526 332.962
##
dim(expma)
data<-na.omit(expma) %>%
as.data.frame() %>% #轉換為數據框
rownames_to_column("ID") %>% # 行轉列并命名為ID
as_tibble()
## filter
data %>%
## filter只篩選TRUE
filter(GSM188013==3614.400) #篩選出某個變量的表達值為xx
##
## # A tibble: 1 x 7
## ID GSM188013 GSM188014 GSM188016 GSM188018 GSM188020 GSM188022
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1053_at 3614. 3563. 2605. 1946. 3371. 3407.
##
data %>%
## filter只篩選TRUE
filter(!duplicated(ID)) %>%
## count類似于table的計數
count(!duplicated(ID))
## arrange
data %>%
filter(!is.na(ID)) %>%
## 按GSM188013的表達值降序排列
arrange(desc(GSM188013)) %>%
## 選擇1:nrow行
slice(1:n()) %>%
slice(-10:-n()) %>% ##刪去10:n行
slice(1:9)
##
## # A tibble: 9 x 7
## ID GSM188013 GSM188014 GSM188016 GSM188018 GSM188020 GSM188022
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 211542_x_at 115359 112557 95911. 115259 104002 119307
## 2 212869_x_at 111036 98746 86384. 109036 94431. 101598
## 3 201429_s_at 110207 106494 77982. 104826 86286. 95794.
## 4 200801_x_at 107297 103409 81221 88992. 80843. 105781
## 5 200817_x_at 107276 100417 87705 94664. 89916. 106468
## 6 207783_x_at 106812 103959 78483. 99711. 88342. 98408.
## 7 212661_x_at 104459 104613 86729. 106335 98321. 109809
## 8 217740_x_at 104423 97527. 79070. 101645 85800. 91210.
## 9 201257_x_at 104330 103574 82088. 98103. 99495. 105121
##
對列處理 數據處理時，經常需要選擇自己感興趣的列，我們也叫變量。主要包括 select 和 mutate select函數可以做到篩選列，幾乎可以做到所有篩選，對大批量數據還可以應用正則匹配 select可以篩選，也可以反向選擇刪除一些變量，starts_with(),ends_with(),contains() matchs(輔助)，容易忽略的是select 配合everything()可以把自己感興趣的變量移動到前面去
# 為了方便把列名修改了一下
colnames(data)[2:ncol(data)]<-str_c("A",c(1:6),sep = "")
data %>%
select(1:6) %>%
select(ID,A5,everything()) %>% ##把A5放到前面來
select(starts_with("A")) %>% ##篩選以A開頭的列
mutate(A6=mean(A1+A2)) %>% ##增加一個新列
transmute(A2=mean(A1+A2))##只保留新列
##
## # A tibble: 22,283 x 1
## A2
## <dbl>
## 1 6910.
## 2 6910.
## 3 6910.
## 4 6910.
## 5 6910.
## 6 6910.
## 7 6910.
## 8 6910.
## 9 6910.
## 10 6910.
## # ... with 22,273 more rows
##
分組摘要 對于數據的分析解釋常需要對其進行分組計算
主要的函數有group_by 與 summarize
data %>%
summarize(x=mean(A1),na.rm=TRUE)##用處不大
##
## # A tibble: 1 x 2
## x na.rm
## <dbl> <lgl>
## 1 3459. TRUE
##
## 加載上probe信息
load("probe.Rdata")
head(probe)
##
## ID Gene Symbol ENTREZ_GENE_ID
## 2 1053_at RFC2 5982
## 3 117_at HSPA6 3310
## 4 121_at PAX8 7849
## 5 1255_g_at GUCA1A 2978
## 7 1316_at THRA 7067
## 8 1320_at PTPN21 11099
##
head(data)
##
## # A tibble: 6 x 7
## ID A1 A2 A3 A4 A5 A6
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1007_s_at 15630. 17049. 13668. 15139. 10767. 15681.
## 2 1053_at 3614. 3563. 2605. 1946. 3371. 3407.
## 3 117_at 1033. 1164. 511. 5061. 452. 400.
## 4 121_at 5918. 6827. 4562. 5870. 3869. 3680.
## 5 1255_g_at 225. 395. 207. 165. 112. 130.
## 6 1294_at 800. 840. 592. 594. 432. 333.
##
data<-data %>%
inner_join(probe,by="ID") %>% ## 合并probe
rename(genename= 'Gene Symbol',geneid=ENTREZ_GENE_ID) %>% ##修改列名
select(ID,genename,geneid,everything()) ##調整下順序
head(data)
##
## # A tibble: 6 x 9
## ID genename geneid A1 A2 A3 A4 A5 A6
## <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1053_at RFC2 5982 3614. 3563. 2605. 1946. 3371. 3407.
## 2 117_at HSPA6 3310 1033. 1164. 511. 5061. 452. 400.
## 3 121_at PAX8 7849 5918. 6827. 4562. 5870. 3869. 3680.
## 4 1255_g_at GUCA1A 2978 225. 395. 207. 165. 112. 130.
## 5 1316_at THRA 7067 722. 934. 455. 592. 350. 525.
## 6 1320_at PTPN21 11099 135. 100. 353. 230. 230. 341.
##
dim(data)## 20878個gene
## group_by函數聯(lián)合 summarize分組摘要
data %>%
group_by(genename) %>% ##會分組，但并不計算
summarize(
count=n(),##計數分組有多少
a1=mean(A1,na.rm = T)##這樣得到的是只有1列a1，這樣就不適用于對所有樣本分組摘要了
)
##實現(xiàn)處理多個探針對應一個基因求平均值
data %>%
select(genename,A1:A6) %>% ##篩選出需要的變量，注意不能有多個分類變量
group_by(genename) %>% ##會分組，但并不計算
summarise_all(mean)##mean可改為其它函數即可
##
## # A tibble: 12,549 x 7
## genename A1 A2 A3 A4 A5 A6
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 "" 1335. 1207. 756. 936. 800. 849.
## 2 A1CF 2017. 1569. 982. 1363. 856. 839.
## 3 A2M 93.7 84.8 282. 49.3 45.9 46.9
## 4 A4GALT 211. 225. 409. 131. 59.9 383.
## 5 A4GNT 1211. 1161. 671. 439. 690. 572.
## 6 AAAS 616. 593. 3334. 2370. 1581. 1714.
## 7 AACS 5697. 5413. 4494. 4389. 4659. 4447.
## 8 AADAC 89.0 57.4 30.3 58.7 51.6 47.7
## 9 AAGAB 1895. 1824. 2340. 2128. 2777. 2921.
## 10 AAK1 419. 484. 309. 520. 389. 446.
## # ... with 12,539 more rows
##
## 示例
iris %>%
group_by(Species) %>%
summarise_all(mean)##同時對所有變量進行分組摘要，并不需要命名新變量
##
## # A tibble: 3 x 5
## Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 setosa 5.01 3.43 1.46 0.246
## 2 versicolor 5.94 2.77 4.26 1.33
## 3 virginica 6.59 2.97 5.55 2.03
##
## 等同于上式，但命名更直觀，這種方式可以同時進行多種分組摘要
iris %>%
group_by(Species) %>%
summarise_all(list(~min(.), ~max(.)))##
##
## # A tibble: 3 x 9
## Species Sepal.Length_min Sepal.Width_min Petal.Length_min Petal.Width_min
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 setosa 4.3 2.3 1 0.1
## 2 versic~ 4.9 2 3 1
## 3 virgin~ 4.9 2.2 4.5 1.4
## # ... with 4 more variables: Sepal.Length_max <dbl>,
## # Sepal.Width_max <dbl>, Petal.Length_max <dbl>, Petal.Width_max <dbl>
##
## summarise 對指定的向量處理
starwars %>%
summarise_at(c("height", "mass"), mean, na.rm = TRUE)
group_by與filter聯(lián)用 例如我們要實現(xiàn)找出多于5個探針對應同一個基因的分組 聯(lián)用filter可以篩選分組
data %>%
group_by(genename) %>%
filter(n()>3)##找出3個探針以上對應一個基因
## # A tibble: 4,081 x 9
## # Groups: genename [662]
## ID genename geneid A1 A2 A3 A4 A5 A6
## <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 121_at PAX8 7849 5918. 6827. 4562. 5870. 3869. 3680.
## 2 1316_at THRA 7067 722. 934. 455. 592. 350. 525.
## 3 1320_at PTPN21 11099 135. 100. 353. 230. 230. 341.
## 4 1494_f_at CYP2A6 1548 1128. 1495. 965. 1567. 647. 731.
## 5 160020_at MMP14 4323 2415. 2017. 2408. 2618. 1696. 1605.
## 6 177_at PLD1 5337 1384. 1506. 586. 561. 608. 400.
## 7 200014_s_at HNRNPC 3183 13273. 12936. 15264 13516. 19769. 17326.
## 8 200047_s_at YY1 7528 22706. 23938. 18820. 18727. 22232. 20630.
## 9 200067_x_at SNX3 8724 10194. 10602. 9283. 9883. 11139. 10550.
## 10 200073_s_at HNRNPD 3184 15528 15212. 11880. 9753. 18304 16338.
## # ... with 4,071 more rows
distinct函數 去重函數，可以發(fā)現(xiàn)它們也是有配套的distinct_all等函數
df <- tibble(
x = sample(10, 100, rep = TRUE),
y = sample(10, 100, rep = TRUE)
)
head(df)
## # A tibble: 6 x 2
## x y
## <int> <int>
## 1 10 4
## 2 3 3
## 3 6 2
## 4 5 9
## 5 8 9
## 6 3 2
nrow(df)
## [1] 100
##組合x,y
nrow(distinct(df))##刪去重復還有64行
## [1] 68
nrow(distinct(df, x, y))
## [1] 68
##去重某個列
distinct(df, x)##10個
## # A tibble: 10 x 1
## x
## <int>
## 1 10
## 2 3
## 3 6
## 4 5
## 5 8
## 6 7
## 7 2
## 8 4
## 9 1
## 10 9
distinct(df, y)##
## # A tibble: 10 x 1
## y
## <int>
## 1 4
## 2 3
## 3 2
## 4 9
## 5 5
## 6 7
## 7 10
## 8 6
## 9 1
## 10 8
# 僅對x去重，其它均保留，這個就適用于去除重復
distinct(df, x, .keep_all = TRUE)
## # A tibble: 10 x 2
## x y
## <int> <int>
## 1 10 4
## 2 3 3
## 3 6 2
## 4 5 9
## 5 8 9
## 6 7 7
## 7 2 4
## 8 4 3
## 9 1 4
## 10 9 9
## distinct_all函數
df <- tibble(x = rep(2:5, each = 2) / 2, y = rep(2:3, each = 4) / 2)
df
## # A tibble: 8 x 2
## x y
## <dbl> <dbl>
## 1 1 1
## 2 1 1
## 3 1.5 1
## 4 1.5 1
## 5 2 1.5
## 6 2 1.5
## 7 2.5 1.5
## 8 2.5 1.5
distinct_all(df)##相當于組合x,y
## # A tibble: 4 x 2
## x y
## <dbl> <dbl>
## 1 1 1
## 2 1.5 1
## 3 2 1.5
## 4 2.5 1.5
distinct_at(df, vars(x,y))
## # A tibble: 4 x 2
## x y
## <dbl> <dbl>
## 1 1 1
## 2 1.5 1
## 3 2 1.5
## 4 2.5 1.5
distinct_if(df, is.numeric)
## # A tibble: 4 x 2
## x y
## <dbl> <dbl>
## 1 1 1
## 2 1.5 1
## 3 2 1.5
## 4 2.5 1.5
##在distinct前先運用函數處理
distinct_all(df, round)
## # A tibble: 3 x 2
## x y
## <dbl> <dbl>
## 1 1 1
## 2 2 1
## 3 2 2
arrange_all(df, list(~round(.)))##多個變量組合排序
## # A tibble: 8 x 2
## x y
## <dbl> <dbl>
## 1 1 1
## 2 1 1
## 3 1.5 1
## 4 1.5 1
## 5 2 1.5
## 6 2 1.5
## 7 2.5 1.5
## 8 2.5 1.5
關于dplyr的內容總結就到這里，經過這樣的模擬訓練總結，對它的認識也會更深一層
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