小编PoG*_*bas的帖子

我想下载和gunzip文件.

  wget ftp://ftp.direcory/file.gz
  gunzip file.gz

工作良好.

但是我想简化这样的命令并尝试这个:

 gunzip <(wget ftp://ftp.direcory/file.gz)

wget下载文件,但gunzip任务无法启动.

我的错误在哪里？

我想提取不包含线#和删除",;在输出中.

我的输入FILE如下所示:

# ;string"1"
# string"2"; 
string"3";

可以使用grep并tr获得想要的输出:

grep -v '#' FILE | tr -d ';"'  
string3

不过我想用awk.

我可以提取反转的比赛awk '!/#/' FILE,但我该如何使用sub删除",;在相同的awk命令？

我想用条形图和图形来显示数据ggplot.

我有下面的数据,当我想查看这些数据时,负值的文字没有显示在条形图下方.

dat <- read.table(text = "sample Types Value
sample1 A   -36
sample2 B   31
sample1 C   15
sample2 D   -12
sample1 E   27
sample2 F  16
sample2 G  -10
sample2 H  2
sample2 I  6
sample2 J  -7
sample2 K  -8"
, header=TRUE)

library(ggplot2)    
px <- ggplot(data = dat , aes(x = Types , y = Value , Colour = Types ))
px + geom_bar(stat = "identity" ,color = "#FFFFFF" , fill = "dodgerblue3") +
  geom_text(aes(label=Value), position=position_dodge(width=0.9), …

我想要只有一半的小提琴图（类似于 ggridges 的 stat_density_ridges 创建的图）。MWE

library(ggplot2)

dframe = data.frame(val = c(), group = c())
for(i in 1:5){
  offset = i - 3
  dframe = rbind(dframe, 
                 data.frame(val = rnorm(n = 50, mean = 0 - offset), group = i)
                 )
}
dframe$group = as.factor(dframe$group)

ggplot(data = dframe, aes(x = group, y = val)) + 
  geom_violin()      

产生这样的情节

我虽然想要一个看起来像这样的：

理想情况下，这些图也可以缩放到宽度的 1.5 到 2 倍。

我在 RStudio 中使用“01_hello”，虽然在 IE 中默认打开程序时它不会显示直方图，即使在 Chrome 中，滑块也不起作用。我无法滑动条形图并查看直方图中的变化。

如何更改 R 中的默认浏览器，以便闪亮启动 Chrome 而不是 IE。？

我正在尝试dplyr::count()在一个数据集中运行一组任意变量.如果我count()为每个变量手动运行一次,我会得到预期的结果.但是当我尝试为count()一组变量中的每个变量自动运行for循环时,我收到了一个错误.似乎问题在于我如何将变量传递给count()for循环.我知道count()它的变量不加引号,无论出于何种原因,R都无法判断我传递的是变量.

我已经尝试了很多事情来解决这个问题,包括传递变量data$var1,quo(var1),enquo(var1),var1,“var1”,quo(data$var1),和enquo(data$var1)以及unquoting与迭代器!!.我也尝试将参数指定为count()like count(x=data, var=i),但这导致count()返回数据中的总行数作为每次迭代的计数.如果您对导致错误的原因或我如何解决错误有任何想法,我将非常感谢您听到它们!

这是一个可重复的最小示例,它依赖于lakers包含的数据集lubridate.

# This code requires some of the packages in tidyverse. 
library(dplyr)
library(lubridate)


# results = empty data frame for filling with info from the count() command
results <- data.frame()

# mydata = the source data
myData <- lakers

# myCols …

在关于如何制作具有方面和显着性水平的箱形图的许多问题之后,特别是这个和这个,我还有一个小问题.

我设法制作了如下所示的情节,这正是我想要的.

我现在面临的问题是,我很少或没有重要的比较; 在这些情况下,专用于显示显着性水平的括号的整个空间仍然保留,但我想摆脱它.

请使用iris数据集检查此MWE:

library(reshape2)
library(ggplot2)
data(iris)
iris$treatment <- rep(c("A","B"), length(iris$Species)/2)
mydf <- melt(iris, measure.vars=names(iris)[1:4])
mydf$treatment <- as.factor(mydf$treatment)
mydf$variable <- factor(mydf$variable, levels=sort(levels(mydf$variable)))
mydf$both <- factor(paste(mydf$treatment, mydf$variable), levels=(unique(paste(mydf$treatment, mydf$variable))))
a <- combn(levels(mydf$both), 2, simplify = FALSE)#this 6 times, for each lipid class
b <- levels(mydf$Species)
CNb <- relist(
    paste(unlist(a), rep(b, each=sum(lengths(a)))), 
    rep.int(a, length(b))
)
CNb
CNb2 <- data.frame(matrix(unlist(CNb), ncol=2, byrow=T))
CNb2
#new p.values
pv.df <- data.frame()
for (gr in unique(mydf$Species)){
    for (i in 1:length(a)){
        tis <- …

我有以下情节:

m <- structure(list(Var1 = structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 
1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 
3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L), .Label = c("FE", "AG", 
"NO", "SPH", "SEP", "H/I", "CMP"), class = "factor"), Var2 = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, …

我有一个像下面这样的字符向量:

char <- c("cancer_6_53_7575_tumor.csv", "control_7_4_7363_healthy.csv")

我想提取字符串中以4位数患者ID中的"7"开头并以"."结尾的部分,但是当该患者ID之前有7时,以下方法不起作用.

values <- unlist(qdapRegex::rm_between(char, "7", ".", extract = TRUE))

如何指定它必须以4位数字中的7开头？

我认为这可能部分是一个 R 问题，部分是一个统计问题，所以如果有更好的地方，请原谅（如果是这样，请告诉我在哪里）。

假设我有一个my_measurements这样的数据集：

> glimpse(my_measurements)
Observations: 200
Variables: 2
$ sample_id <int> 18, 22, 30, 59, 74, 126, 133, 137, 147, 186, 189, 195, 203, 248, 294, 303, 320, 324, 353, 3...
$ value     <dbl> 0.9565217, 1.0000000, 0.7500000, 0.7142857, 1.0000000, 0.8571429, 1.0000000, 1.0000000, 0.8...

其中每个sample_id都有相应的测量值，该测量值value介于 0 和 1 之间（例如，它们可能是某物的比例）。

它的完整dput()输出是：

structure(list(sample_id = c(18L, 22L, 30L, 59L, 74L, 126L, 133L, 
137L, 147L, 186L, 189L, 195L, 203L, 248L, 294L, 303L, 320L, 324L, 
353L, …