r语言table1函数用法 一、 实际项目中最常遇到的描述性统计需求:单变量汇总、分组对比以及多维度交叉分析。在生物医学领域的临床试验报告制作中,研究员常需要快速生成包含年龄、性别、BMI等指标的基线特征表,这个功能正好满足这个需求 与传统方法的对比:相较于帮助文件中基础的summary函数,table1可通过公式接口自动分组,...
这段代码加载了R内置的mtcars数据集。 步骤2:加载所需的R包 为了实现table1函数,我们需要加载dplyr和knitr等包。这些包帮助我们进行数据处理和格式化输出。 # 安装并加载必要的R包install.packages("dplyr")# 如果尚未安装dplyrinstall.packages("knitr")# 如果尚未安装knitrlibrary(dplyr)# 加载dplyr包library(knitr)...
写在前面:这是一篇备忘录/学习笔记,记录在冲浪中认识的&自己用上了的好用的R语言软件包。 今天的嘉宾是能够轻松实现描述统计的软件包tableone(使用手册见Introduction to tableone),该包支持对连续变量与分类变量进行分组描述统计,主要函数为CreateTableOne(*),print(*),summary(*),write.csv(*)。 1. CreateTable...
在R语言中,可以使用read.table函数来读取以制表符分隔的文本文件。read.table函数的基本用法如下: read.table(file, header = FALSE, sep = “”, quote = “"'”, dec = “.”, row.names, col.names, as.is = !stringsAsFactors, na.strings = “NA”, stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),...
利用spearman相关性分析是构建共现网络的重要方法,但由于OTU table往往有成千上万行,用R自带的corr.test()函数计算较为费时,严重制约我们的分析速度。对spearman相关性分析进行并行化运行可大大节省计算时间,为此我们手写了spearman相关性分析函数来实现并行化运行。为方便讲解,本文以我们常见的OTU table 数据为例(联系...
利用spearman相关性分析是构建共现网络的重要方法,但由于OTU table往往有成千上万行,用R自带的corr.test()函数计算较为费时,严重制约我们的分析速度。对spearman相关性分析进行并行化运行可大大节省计算时间,为此我们手写了spearman相关性分析函数来实现并行化运行。为方便讲解,本文以我们常见的OTU table 数据为例(联系...