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cytof数据处理难点之合并两个不同panel的数据

合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下,你的同一个实验项目的多个FCS文件,它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到,两个数据集的...: r1;r2 n=match(r1$channel_name,r2$channel_name) r1;r2[n,] # 首先合并抗体信号矩阵 ct=cbind(ct1,ct2...counts = ct,exprs=ex), colData = phe, rowData = r1 ) sce 得到的全新的SingleCellExperiment对象就包含了两个不同...如果不仅仅是panel顺序不一样 panel本身也不一样,就比较麻烦了,不同的panel可能研究的生物学问题不一样,或许有批次效应等其它未知的混杂因素。 需要具体问题具体分析啦。

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合并两个不同物种的单细胞转录组数据集注意harmony的参数

两个数据集分别是人和鼠的SMC异质性探索的,文献标题是:《Single-Cell Genomics Reveals a Novel Cell State During Smooth Muscle Cell...human_ct = human_ct[ids,] 可以看到的是我简简单单的把小鼠表达量矩阵的基因名字修改为了大写的,因为小鼠基因的命名规则通常包括将所有字母转换为小写,这与人类基因的命名规则不同...可以使用如Ensembl、UniProt或NCBI Gene等数据库来获取不同物种中基因的准确信息。...所以我对两个表达量矩阵取了共有基因的交集,然后就可以合并两个矩阵啦, 如下所示: sceList = list( mouse = CreateSeuratObject( counts =..., 如下所示: 两个物种仍然是泾渭分明的 但是一般人都会忽略它,其实是RunHarmony函数可以修改参数的,比如同时抹去样品和数据集的差异,代码如下所示; seuratObj <- RunHarmony

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图解pandas模块21个常用操作

如果传递了索引,索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ? 4、序列数据的访问 通过各种方式访问Series数据,系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...6、DataFrame(数据) DataFrame是带有标签的二维数据结构,的类型可能不同。你可以把它想象成一个电子表格或SQL表,或者 Series 对象的字典。...13、聚合 可以行、进行聚合,也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 列计算 data.function(axis=1) 行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多进行指定的多个运算进行汇总。 ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并,pandas会自动按照索引对齐,可以指定两个DataFrame的对齐方式,如内连接外连接等,也可以指定对齐的索引。 ?

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Python pandas十分钟教程

Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作的函数使用,这是一个很好的快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错的复习。...也就是说,500意味着在调用数据时最多可以显示500。 默认值仅为50。此外,如果想要扩展输显示的行数。...df.groupby(by=['Contour', 'Gp'])['Ca'].mean() 合并多个DataFrame 将两个数据合并在一起有两种方法,即concat和merge。...连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据之间有公共时,合并适用于组合数据

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Python探索性数据分析,这样才容易掌握

当基于多个数据集之间比较数据时,标准做法是使用(.shape)属性检查每个数据中的行数和数。如图所示: ? 注意:左边是行数,右边是数;(行、)。...首先,让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 的值,该方法降序显示数据中每个特定值出现的次数: ?...函数 compare_values() 从两个不同数据中获取一,临时存储这些值,并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...为了合并数据而没有错误,我们需要对齐 “state” 的索引,以便在数据之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 进行排序,然后从 0 开始重置索引值: ?...最后,我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据,而是年一次合并两个数据,并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并数据集 ?

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干货!直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...可以按照与堆叠相同的方式执行堆叠,但是要使用level参数: df.unstack(level = -1)。 Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间(水平)组合它们。...记住:合并数据就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一都是高速公路上的一条车道。为了合并,它们必须水平合并。...使用联接时,公共键(类似于 合并中的right_on 和 left_on)必须命名为相同的名称。...“inner”:仅包含元件的键是存在于两个数据键(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,则单词“ join”应立即与添加相联系。

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Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

在利用某些函数传递一个数据的每一行或之后,Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的,也可以是用户定义的。举个例子,它可以用来找到任一行或者的缺失值。 ? ?...# 7–合并数据 当我们需要对不同来源的信息进行合并时,合并数据变得很重要。假设对于不同物业类型,有不同的房屋均价(INR/平方米)。让我们定义这样一个数据: ? ?...现在,我们可以将原始数据和这些信息合并: ? ? 透视表验证了成功的合并操作。请注意,“value”在这里是无关紧要的,因为在这里我们只简单计数。...# 12–在一个数据的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里,是吧?有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如,我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。...◆ ◆ ◆ 结语 本文中,我们涉及了Pandas的不同函数,那是一些能让我们在探索数据和功能设计上更轻松的函数。同时,我们定义了一些通用函数,可以重复使用以在不同数据集上达到类似的目的。

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Pandas学习笔记02-数据合并

第一章可前往查看:《Pandas学习笔记01-基础知识》 pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并: pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起; pandas.merge可根据一个或多个键将不同...纵向拼接通俗来讲就是合并,横向拼接通俗来讲就是合并; 外连接通俗来说就是取所有的表头字段或索引字段,内连接通俗来说就是只取各表都有的表头字段或索引字段。...合并 对于按照合并数据时,如果我们希望只保留第一份数据下的索引,可以通过如下两种方式实现: #①合并后只取第一份数据的索引 In [14]: pd.concat([df1, df4], axis=...重置列名称 1.6.行数据追加到数据 这样做的效率一般,使用append方法,可以将Series或字典数据添加到DataFrame。...字典数据追加到数据 2.merge merge可根据一个或多个键()相关同DataFrame中的拼接起来。

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【深度学习】光学字符识别(OCR)

2)网络结构 卷积层:从输入图像中提取特征序列; 循环层:预测每一的标签分布; 转录层:将每一的预测变为最终的标签序列。 图1。网络架构。...架构包括三部分:1) 卷积层,从输入图像中提取特征序列;2) 循环层,预测每一的标签分布;3) 转录层,将每一的预测变为最终的标签序列。...然后从卷积层组件产生的特征图中提取特征向量序列,这些特征向量序列作为循环层的输入。具体地,特征序列的每一个特征向量在特征图上从左到右生成。这意味着第i个特征向量是所有特征图第i的连接。...循环层预测特征序列x=x1,…,xTx = x_1,…,x_Tx=x1​,…,xT​中每一xtx_txt​的标签分布yty_tyt​。循环层的优点是三重的。...在乐谱识别方面,CRNN大大优于两个商业系统。Capella Scan和PhotoScore系统在干净的数据集上表现相当不错,但是它们的性能在合成和现实世界数据方面显著下降。

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20道BAT面试官最喜欢问的JVM+MySQL面试题(含答案解析)

那么下次 GC 的时候, 就会使用下一个 Survive,这样循环使用。如果有特别大的对象,新生代放不下, 就会使用老年代的担保,直接放到老年代里面。...UNION ALL 要比 UNION 快很多,所以,如果可以确认合并两个结 果集中不包含重复数据且不需要排序时的话,那么就使用 UNION ALL。...>>UNION 和 UNION ALL 关键字都是将两个结果集合并为一 个,但这两者从使用和效率上来说都有所不同。 >1....对排序的处理:Union 将会按照字段的顺序进行排 序;UNION ALL 只是简单的将两个结果合并后就返回。 3. 请简述常用的索引有哪些种类? 1. 普通索引: 即针对数据库表创建索引 2....唯一索引: 与普通索引类似,不同的就是:MySQL 数据库索引的值 必须唯一,但允许有空值 3. 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的 时候同时创建主键索引 4.

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【文本检测与识别白皮书-3.2】第三节:常用的文本识别模型

在卷积网络的基础上,建立一个递归网络,由卷积层输出,对特征序列的每一进行预测。采用CRNN顶部的转录层,将循环层的每预测转化为标签序列。虽然CRNN是由不同类型的网络架构组成的。...图片 2.RNN(即循环层) 一个深度双向递归神经网络建立在卷积层的顶部,作为递归层。循环层预测特征序列x = x1,……,xt中每一xt的标签分布yt。循环层的优点有三方面。...CRNN的方法仅使用带有单词级标签的合成文本作为训练数据,这与PhotoOCR非常不同,后者使用790万个带有字符级注释的真实单词图像进行训练。...表1和表2显示了这两个数据集上不同方法的定量结果。...TextSnake提出的文本检测方法在两个新发布的曲线文本数据集(Total text和SCUT-CTW1500)以及两个在该领域广泛使用数据集(ICDAR 2015和MSRA-TD500)上获得了最先进或可比的性能

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如何在交叉验证中使用SHAP?

SHAP值的基本实现 无论何时,当使用各种循环构建代码时,通常最好从最内部的循环开始向外工作。试图从外部开始构建代码,运行顺序构建代码,容易混淆且在出现问题时更难进行故障排除。...现在,我们可以使用此方法从原始数据中自己选择训练和测试数据,从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作,获取每个折叠的训练和测试索引,然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...该数据框将每个交叉验证重复作为行,每个 X 变量作为。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算,对每取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...这很重要,因为每个样本的平均SHAP值可能会掩盖它们在数据不同分割下的变化程度。 为了做到这一点,我们必须将我们的数据转换为长格式,之后我们可以使用 seaborn 库来制作一个 catplot。...的图与 的图相似,但现在每个观测值都每个特征的平均值缩放。 请注意LSTAT和RM这两个最重要的特征看起来有多不同

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Pandas 秘籍:6~11

数据的当前结构中,它无法基于单个中的值绘制不同的组。 但是,第 23 步显示了如何设置数据,以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据,而不会像这样循环。...merge: 数据方法 准确地水平合并两个数据 将调用的数据/索引与其他数据/索引对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接/索引上的重复值 默认为内连接,带有左,外和右选项 join...操作步骤 让我们使用循环而不是对read_csv函数的三个不同调用将 2016 年,2017 年和 2018 年的股票数据读入数据的列表中。...merge方法是唯一能够值对齐调用和传递的数据的方法。 第 10 步向您展示了合并两个数据有多么容易。on参数不是必需的,但为清楚起见而提供。...因为我们只关心轨道长度,所以在执行合并之前,将轨道数据修剪为仅需要的合并表格后,我们可以使用基本的groupby操作来回答查询。

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2022年最新Python大数据之Excel基础

3.忽略默认值,不去处理 用平均值填充缺失值 •选择B数据,计算平均值 •将平均值单独复制一行(选择值粘贴),务必复制,否则将会出现循环引用。...然后输入三个参数(数据,规则,返回结果) 3.数据合并 数据拆分是指将一数据分为多,而数据合并是指将多数据合并为一。...例如将省份、城市数据合并为省份+城市数据,又例如,将年份、月份数据合并为年龄+月份数据。...在进行数据合并时,需要灵活使用逻辑连接符和文本转换函数: 在使用逻辑连接符和函数合并数据时,逻辑符与函数可以联合使用。 并且可能出现合并数据文字表述不清晰,需要添加个别字词连接的情况。...表中不要有合并单元格 数据透视表的原始表格中不要有合并单元格存在,否则容易导致透视分析错误 填充合并单元格办法:取消合并单元格 ->选中要填充的空单元格 ->输入公式->Ctrl+Enter键重复操作

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【计算机网络】数据链路层 : 信道划分 介质访问控制 ( 数据链路 | 介质访问控制分类 | 频分多路复用 FDM | 时分多路复用 TDM | 波分复用 WDM | 码分多路复用 CDM 计算 )★

在每个 TDM 中 , 占用 固定序号的时隙 ; ④ 轮流使用 : 所有用户 轮流 占用信道 ; 整个信道的速率是 8000 比特 / 秒 , 如果将信道划分为 4 个 TDM , 那么每个用户的速率最高是... 分配时隙 不是固定的 , 而是动态按序分配时隙 ; 七、 波分复用 WDM ---- 波分复用 WDM : ① 本质 : 光的 频分多路复用 ; ② 不同波长光 : 在光纤中 , 传输 多种 不同...波长的 光信号 , 波长不同 , 各路光信号互不干扰 ; ③ 分离信号 : 使用 波长分解复用器 将 各路播放分解出来 ; 八、 码分多路复用 CDM ---- 码分多址 ( CDMA ) 是 码分多路复用...相互正交 的前提 ; 只要芯片正交 , 就不会出现冲突 ; 芯片序列正交 计算 : 芯片序列 对应位 相乘 , 然后相加 , 除以总位数 ; 数据合并 : 将信道中的 芯片序列 位 线性相加 , 合并后的芯片序列位数相同...; 数据分离 : 合并数据 和 源站芯片序列 规格化内积 ; 规格化内积计算 : 合并后的数据 与 源站芯片序列 , 位相乘 , 再相加 , 最后除以 芯片序列位数 , 如果得到 +1 说明是数据

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精通 Pandas:1~5

数据 数据是一个二维标签数组。 它的类型可以是异构的:即具有不同的类型。 它类似于 NumPy 中的结构化数组,并添加了可变性。 它具有以下属性: 从概念上讲类似于数据表或电子表格。...如果我们的数据具有多重索引,则可以使用groupby层次结构的不同级别分组并计算一些有趣的统计数据。...类似于 SQL 的数据对象的合并/连接 merge函数用于获取两个数据对象的连接,类似于 SQL 数据库查询中使用的那些连接。数据对象类似于 SQL 表。...由于并非所有都存在于两个数据中,因此对于不属于交集的数据中的每一行,来自另一个数据均为NaN。...join函数 DataFrame.join函数用于合并两个具有不同且没有共同点的数据。 本质上,这是两个数据的纵向连接。

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使用Python分析姿态估计数据集COCO的教程

第27-32行显示了如何加载整个训练集(train_coco),类似地,我们可以加载验证集(val_coco) 将COCO转换为Pandas数据 让我们将COCO元数据转换为pandas数据,我们使用如...get_meta函数构造两个数据—一个用于图像路径,另一个用于人的元数据。...在下一步中,我们合并两个表(left join操作)并将训练集和验证集组合,另外,我们添加了一个新source,值为0表示训练集,值为1表示验证集。...添加额外 一旦我们将COCO转换成pandas数据,我们就可以很容易地添加额外的,从现有的中计算出来。 我认为最好将所有的关键点坐标提取到单独的中,此外,我们可以添加一个具有比例因子的。...接下来,我们用训练集和验证集中每个规模组的基数创建一个新的数据,此外,我们添加了一个,其中包含两个数据集之间差异的百分比。 结果如下: ?

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