r处理数据（r处理数据用gpu）

本篇目录：

1、R语言操作——TCGA数据处理2、如何处理非正态数据r语言3、rstudio如何通过日期处理数据?4、使用R处理一代测序的结果数据5、基于R语言的数据标准化处理脚本

R语言操作——TCGA数据处理

1、获取表达矩阵，处理TCGA的count数据，1表示为行。

2、软件：SAS、Grapdprism、SPSS、R语言都可以用。但个人感觉SAS的算法更精准，Gradprism在画图上更漂亮且易操作。看你需求了。

3、菲尔·斯佩克特的《R语言数据操作》展示了一系列将数据读入R并进行高效处理的方法。除了内置的函数，还包括了可以从CRAN(综合R档案网络)下载的大量现成的程序包。

4、variable[condition] - expression 语句variable[condition] - expression将仅在condition的值为TRUE时执行赋值。

5、r语言最多能处理上万条数据是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。r语言属于一个数据库，可以存很多的数据，是可以有上万数据的，其内部可以由多种数据类型，每一列是一个变量，每行是一个观测记录。

6、基于R语言的数据标准化处理脚本 数据标准化（Normalization）将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

如何处理非正态数据r语言

1、p0.05为正态，反之非正态，可以用BOX-COX转换，路经：stat---control charts---box-cox，在options里的store transformed data in 那栏填入你想把转换后的数据存放的列。

2、如果确认是异常点，可以考虑剔除。但如果找不到产生异常点的原因，它可能就是一个正常数据，此时可以考虑补充抽样，看看能不能把异常点与大多数数据中的空间填补上。第三种情况：双峰(多峰)数据。

3、你可能已经注意到，基于正态理论的检验与上面置换检验的结果非常接近。在这些问题中数据表现非常好，两种方法结果的一致性也验证了正态理论方法适用于上述示例。

4、可以应用变量变换的方法，将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布。

rstudio如何通过日期处理数据?

或者整数与标准的日期类型数据共存） ，数据读入R之后，无法使用R中常用的日期处理函数（如lubridate的ymd()等函数）将数据转换为标准的日期函数（yyyy-mm-dd）。

如果你所想导入的数据并不在你当前的工作路径中，有两种方法可以解决。第一种就是把数据文件放到工作路径中，第二种方法就是更改工作路径。

金融数据必须是时间序列，才可进行经济统计分析。建立时间序列，必须有日期作为数据框的一列。R语言建立时间序列的两个函数是ts()和as.xts()。

对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。 《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》的一大特点是采用R语言来作图和分析数据，书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。

最有经验的R用户发现，特别是在处理大型数据集时。将R和其它程序结合使用可能会有帮助，尤其是数据库程序。因此，对于在R中使用数据库，以及从电子表格和其它程序创建的数据集中提取数据的方法，这些都有详细的论述。

所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。目前通用的编程语言有两种形式：汇编语言和高级语言。

使用R处理一代测序的结果数据

1、调用Rsamtools包内的函数quickBamFlagSummary()查看BAM文件中的序列是单端或双端比对。在利用readGAlignments()读取基因组比对前，需要用函数ScanBamParam()构建一些参数。

2、因此我们先试着读取一个文件 这里因为例子中的文件格式比较特殊，所以使用的读取函数是read.delim，如果是.csv或.txt等格式，也可以替换成read.csv， read.table等函数。

3、从 BAM 文件得到已比对的 reads 和其序列。这时用到了一个数据包： RNAseqData.HNRNPC.bam.chr14 .调用 Rsamtools 包内的函数 quickBamFlagSummary() 查看 BAM 文件中的序列是单端或双端比对。

4、那么，可想而至，绘制火山图，需要三列数据，即logFC、adj.p.value和Symbol基因。这些数据正好是我们差异分析得到的。所以，火山图只是用来可视化那些测序数据差异分析结果而已。

5、MA图主要应用在基因组数据可视化方面，实现数据分布情况的展示。早期主要应用于DNA芯片数据，现在常用于高通量测序数据中基因差异表达分析结果的展示。M一般做Y轴，A一般做X轴。

6、衔接上一篇数据比对后的结果，使用R包DSS进行处理。我们先来复习一下上一节课得到的数据结果： *.bismark.cov.gz 文件 这里我们使用的R包为DSS，使用 Bioconductor 进行安装。

基于R语言的数据标准化处理脚本

负向指标：（max-x）/（max-min）其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

菲尔·斯佩克特的《R语言数据操作》展示了一系列将数据读入R并进行高效处理的方法。除了内置的函数，还包括了可以从CRAN(综合R档案网络)下载的大量现成的程序包。

本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说，直接上代码，代码中有注释。

问题七：用批处理执行SQL文件的脚本应该怎么写 步骤：(1) 创建一个批处理文件：打开记事本，创建数据库连接信息(例如，server name，username，password，databasename等)以及要执行的*.sql脚本名称。具体语法参考下 文osql 实用工具 。

开始一个新的R语言数据分析新项目，管理脚本、图片、文件的推荐方式：打开Rstudio，新建Rproject，新建脚本（脚本存放在生成的Rproject文件夹中）。

到此，以上就是小编对于r处理数据用gpu的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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