threshold = 0.25, verbose = FALSE) top3 = markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 3, wt = avg_log2FC) g2 = unique(top3$gene) 基于VlnPlot参数美化小提琴图 1. 直接可视化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 VlnPlot(sce.all.int, features = g2[1:6]) ...
plotdata <- Wage %>% group_by(maritl) %>% summarise(n=n()) %>% mutate(pct=n/sum(n), lbls=scales::percent(pct)) plotdata ## #A tibble: 5 × 4 ## maritl n pct lbls ## <fct> <int> <dbl> <chr> ## 1 1. Never Married 648 0.216 21.6% ## 2 2. Married 2074 0.691 ...
ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+geom_point(aes(color=class))+geom_point(size=3,shape=1,data=best_in_class)+ggrepel::geom_label_repel(aes(label=model),data=best_in_class) #这里还自动用较大的空心圆来强调添加了标签的数据点 class_avg<-mpg %>% group_by(class) %>%summarize(displ=median(di...
数据集本身是明细数据,而对于统计某个离散变量出现的频次时,geom_bar()函数中stat(统计转换)参数只能设置为默认,即’count’。 当然,如果需要对明细数据中的某个离散变量进行聚合(均值、求和、最大、最小、方差等)后再绘制条形图的话,建议先使用dplyr包中的group_by()函数和summarize()函数实现数据汇总,具体可参...
df_by_type <- group_by(.data = df, year) df_summarize <- mutate(.data = df_by_type, value2 = value/sum(value)) 1. 2. 3. 有关dplyr包的用法可参考: 强大的dplyr包实现数据预处理 AI检测代码解析 ggplot(data = df_summarize, mapping = aes(x = year, y = value2, fill = type))...
iris %>% group_by(Species) %>% tally() image.png 记下来是四个柱形图的代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(ggplot2) panel_b <- ggplot(binding_summary, aes(reorder(Target_Pathway,num_gene), num_gene)) + geom_bar(stat = "identity", fill = "black") +...
例如,我们可以通过使用dplyr库中的filter()函数进行筛选数据,使用group_by()函数进行分组,使用summarize()函数进行汇总,使用arrange()函数进行排序。 三、统计分析 R语言提供了丰富的统计分析库。例如,我们可以使用stats库中的t.test()函数进行双样本t检验,使用ANOVA()函数进行方差分析,使用cor()函数进行相关性分析等...
使用分组摘要计算yes和total,将其转换为long,并将转换后的列映射到fill: library(tidyverse) df %>% group_by(col2) %>% summarize( yes = sum(col3 == "yes"), total =...
#使用group_by函数对指定数据的字段进行聚合 group_id <- group_by(.data = latitude_longitude, id) #自定义各省份经纬度中心位置的函数 center <- function(x) mean(range(x)) #聚合操作 province_location <- summarise(.data = group_id, latitude = center(lat), longitude = center(long)) ...
group_by(seurat_clusters,gene) %>% #分组 mutate(fillcolor=mean(Expr)) #计算均值 2,ggplot2 绘制-核心 ggplot(vln.dat.melt, aes(factor(seurat_clusters), Expr, fill = gene)) + geom_violin(scale = "width", adjust = 1, trim = TRUE) + ...