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R不规则数据长变宽

交流群看到小伙伴提问:有一个数据,大概如下所示 : a a b a c a b c c c a 1 3 3 3 2 5 7 2 1 9 8 想要转换为如下格式: a b c 1 3 2 3 3 2 3...就可以得到如下所示的列表啦 : $a [1] "1" "3" "3" "5" "8" $b [1] "3" "7" $c [1] "2" "2" "1" "9" 但是提问的小伙伴把需求搞复杂了,生成了列表之后一定要变成数据框...,而且很明显这个列表里面的元素不等长,强行变成数据框肯定是会需要空格补全NA,代码胡很复杂。...R语言不仅在生物信息数(主要体现在bioconductor系列包)据处理中发挥着重要作用,其实也是其他主流数据处理人士(包括互联网,金融,游戏行业)的首选工具。...通常我给初学者的知识点路线图如下: 了解常量和变量概念 加减乘除等运算(计算器) 多种数据类型(数值,字符,逻辑,因子) 多种数据结构(向量,矩阵,数组,数据框,列表) 文件读取和写出 简单统计可视化

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    【Kotlin】常用的 Kotlin 类 ① ( 嵌套类 | 数据类 | 数据类 copy 函数 | 数据类解构声明 operator fun component1 | 数据类运算符重载 )

    文章目录 一、嵌套类 二、数据类 三、数据类 copy 函数 四、数据类解构声明 1、Kotlin 普通类解构声明 operator fun component1 2、数据类解构声明 五、运算符重载函数...一、嵌套类 ---- 嵌套类 指的是 在 类 A 中 定义 类 B , 一般是 类 B 对 类 A 有一定的作用 , 将 类 B 嵌套进 类 A 中 ; 格式如下 : class A { class...B { } } 在 类 A 中调用 B , 可以直接使用 B() 进行调用 ; 在 外部调用 类 B 时 , 可以使用 A.B() 的形式进行调用 ; 在 Java 中内部类有 成员内部类 , 静态嵌套类..., 方法内部类 , 匿名内部类 几种类型 ; Kotlin 嵌套类 , 相当于 Java 中的 静态嵌套类 ; 代码示例 : 在下面的代码中 , 在 Person 类内部中定义 Student 嵌套类..., 在 外部使用 Person.Student 使用其内部的 Student 嵌套类 ; open class Person(val name: String, val age: Int) {

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    Repeater使用方法—基础数据绑定+多级嵌套「建议收藏」

    一、基础数据绑定   Repeater控件在编译后不会生成任何多余的代码,而GridView等编译后会生成table标签,这样对于页面的负担和UI样式影响方面,使用Repeater就会显得很有优势了。...下面简单说明一下Repeater绑定数据库的方法。 效果图: 说明:只有男性可以执行删除功能。...} } } —————————————————————————————忧郁的分隔符—————————————————————————————————————— 二 、多级嵌套...  如果数据展示需要现实父子孙等多级关系,如图: 需要两个或多个Repeater嵌套使用,使用方法是: 1....查询子节点 rpgrantchild.DataBind(); } } } 发布者:全栈程序员栈长,

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    Sentieon | 应用教程: 使用DNAscope对HiFi长读长数据进行胚系变异检测分析

    介绍本文描述了使用Sentieon® DNAscope进行PacBio® HiFi数据胚系突变检测。PacBio® HiFi技术产⽣质量值超过Q20的高质量长读段,平均长度在10-25kb之间。...Sentieon® DNAscope能利用PacBio® HiFi数据高质量、长读长的优势,使用经过校准的机器学习模型进行快速、精准的变异检测。...输⼊数据要求比对后数据本流程的输入使用pbmm2或minimap2比对后的PacBio® HiFi数据。使⽤pbmm2比对推荐使用-c 0 -y 70 --preset HIFI参数。...这些设置关闭了pbmm2传统的比对⼀致性过滤,转而使用间隔压缩序列过滤并使用PacBio®推荐的HiFi数据比对设置。使用minimap2比对推荐使用-x map-hifi参数。...具体步骤如下:本流程在第⼀轮调用中会检测样本中的变异位点;利⽤第⼀轮检出的SNV和长读长信息进行定相;第⼆轮调用:在定相区,从每个单倍型中分别进行变异调用;在非定相区,使用更准确的⼆倍体模型进行变异调用

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    如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套JSON数据并写入Hive表

    并入库Kudu》和《如何使用StreamSets实时采集Kafka数据并写入Hive表》,本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套的JSON数据并将采集的数据写入...配置数据格式化方式,写入Kafka的数据为JSON格式,所以这里选择JSON ? 3.添加JavaScript Evaluator模块,主要用于处理嵌套的JSON数据 ?...编写JSON数据解析代码,将嵌套JSON解析为多个Record,传输给HiveMetadata ?...4.使用sdc用户登录Hue查看ods_user表数据 ? 将嵌套的JSON数据解析为3条数据插入到ods_user表中。...5.总结 ---- 1.在使用StreamSets的Kafka Consumer模块接入Kafka嵌套的JSON数据后,无法直接将数据入库到Hive,需要将嵌套的JSON数据解析,这里可以使用Evaluator

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    一文简述如何使用嵌套交叉验证方法处理时序数据

    本文讨论了对时序数据使用传统交叉验证的一些缺陷。...具体来说,我们解决了以下问题: 1)在不造成数据泄露的情况下,对时序数据进行分割;2)在独立测试集上使用嵌套交叉验证得到误差的无偏估计;3)对包含多个时序的数据集进行交叉验证。 ?...因此,对于时间序列数据而言,我们没有使用 k 折交叉验证,而是使用 hold-out 交叉验证,其中一个数据子集(按照时间顺序分割)被保留下来用于验证模型性能。...图 4:日前向链嵌套交叉验证 注意,在这个例子中我们使用「日」前向链,但是也可以在每个数据点上进行迭代,而不是按天迭代(但这明显意味着更多的拆分)。...总结 我们首先回顾了交叉验证,并列举了使用嵌套交叉验证的基本原理。然后讨论了如何在不造成数据泄漏的情况下分割单个时间序列数据,具体提出了两种方法:预测后一半嵌套交叉验证和日前向链嵌套交叉验证。

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    如何为地图数据使用tSNE聚类

    编译:yxy 出品:ATYUN订阅号 在本文中,我会展示如何在经纬度坐标对上使用tSNE来创建地图数据的一维表示。这种表示有助于开发新的地图搜索算法。这对于诸如“这个经纬度坐标是新泽西或者纽约的吗?”...在这篇文章中,我们将首先看看如何在真值表逻辑数据集上使用tSNE维度映射,然后我们将使用相同的概念将经纬度坐标映射到一维空间。...许多聚类算法的核心是以这样的方式识别高维数据集中的相似性,从而可以降低维度。...tSNE算法用于保持较高空间中的线性空间关系,而一些聚类算法例如,径向基函数网络中使用的算法是试图增强空间关系,使得新空间可线性分离(例如XOR逻辑问题的解决方案。...我们可以对来自基本数据结构的这些数据使用所有1维排序和搜索算法。此外,将经纬度维数降低到1维会减少进行距离计算所需计算量的一半。我们可以只取新的1维表示的差,而不取经度和维度值之间的差。

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    教程 | 一文简述如何使用嵌套交叉验证方法处理时序数据

    本文讨论了对时序数据使用传统交叉验证的一些缺陷。...具体来说,我们解决了以下问题: 1)在不造成数据泄露的情况下,对时序数据进行分割;2)在独立测试集上使用嵌套交叉验证得到误差的无偏估计;3)对包含多个时序的数据集进行交叉验证。 ?...因此,对于时间序列数据而言,我们没有使用 k 折交叉验证,而是使用 hold-out 交叉验证,其中一个数据子集(按照时间顺序分割)被保留下来用于验证模型性能。...图 4: 日前向链嵌套交叉验证 注意,在这个例子中我们使用「日」前向链,但是也可以在每个数据点上进行迭代,而不是按天迭代(但这明显意味着更多的拆分)。...总结 我们首先回顾了交叉验证,并列举了使用嵌套交叉验证的基本原理。然后讨论了如何在不造成数据泄漏的情况下分割单个时间序列数据,具体提出了两种方法:预测后一半嵌套交叉验证和日前向链嵌套交叉验证。

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    pydantic学习与使用-5.dataclasses 数据类的学习使用

    dataclass简介 dataclass 的属性可以带有默认值并能被修改,而且类中含有与这些属性相关的类方法,那么这个类就可以称为dataclass, 再通俗点讲,dataclass就是一个含有数据及操作数据方法的容器...dataclasses 如果您不想使用pydantic 的 BaseModel 模块,您可以在标准数据类上获得相同的数据验证(在 python 3.7 中引入)。...数据类在 python 3.6 中需下载第三方包 dataclasses 工作。...您可以使用所有标准的 pydantic 字段类型,生成的数据类将与标准库 dataclass 装饰器创建的数据类相同。 可以通过 访问底层模型及其模式__pydantic_model__。...嵌套数据类 数据类和普通模型都支持嵌套数据类。

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    python 3.6 使用数据库连接池工具类封装代码工具类

    1. mysql 数据库连接配置类 dbconfig.py # -*- encoding=utf8 -*- """ 数据库连接配置类 """ __author__ = "LT" # 数据库连接配置信息...数据库连接池工具类 dbPoolUtils.py # -*- encoding=utf8 -*- """ 数据库连接池操作工具类 PooledDB这个用于多线程的,如果你的程序频繁地启动和关闭纯种,最好使用这个...PersistentDB这个用于单线程,如果你的程序只是在单个线程上进行频繁的数据库连接,最好使这个 使用前:安装 pip3 install pymysql 或者 pip install pymysql...随便取一条查询结果 result = cursor.fetchone() print(result) # 把连接返还给连接池 conn.close() 3. mysql 数据库操作封装通用工具类...dbUtils.py # -*- encoding=utf8 -*- """ 数据库操作封装通用工具类 """ __author__ = "LT" from dbPoolUtils import

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