在日常运维中，经常需要监控某个进程，并打印某个进程的监控结果，通常需要打印匹配某个结果的行以及其前后各N行。...2）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...3）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其后1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...192.168.10.17 4）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前后各1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep...192.168.10.17 5）把/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行的结果打印到/root/result.log中，并加上时间 [root@mq-master02
一、匹配数字串 /flash/([0-9]+).htm 二、匹配不含双引号的字符串 ([^\”]+) 三、匹配一行 cnt\”>(.+)\n 四、匹配多行的...只能输入由26个英文字母组成的字符串：”^[A-Za-z]+”。只能输入由26个大写英文字母组成的字符串：”^[A-Z]+”。只能输入由26个小写英文字母组成的字符串：”^[a-z]+”。...只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串：”^[A-Za-z0-9]+”。
但是在有些问题当中明显暴力匹配是无法胜任的，比如论文查重。一篇论文动辄上千词，要和库中的上万篇文章进行查重扫描，这当中的工作量可想而知。如果是暴力枚举算法那查重显然会查到天荒地老。...到这里，我们就知道KMP算法是用来字符串匹配的。 比方说我们有两个字符串，A串是：I hate learning English. B串是hate learning，很明显B串是A串的字符串。...所以Next可以理解成下一次机会的意思，这样就好理解了。由于我们是在A串当中寻找B串，所以这个Next数组应该是针对B的，记录B中每一个位置如果匹配失败，它的前面一个可行的中间状态是哪一个。 ?...而其中的A和B两个位置是有重来机会的，因为B的前缀当中出现了A和AB。所以如果在匹配ABD的时候失败了，我们还可以从AB处再次开始尝试匹配ABC。...== m - 1: return True return False 对于A串中的每一个位置来说，我们都在B串当中遍历了每一个有可能构成匹配的前缀。
这个函数执行的是一个内连接（inner join），它会将两个数据框中具有相同键值的行组合在一起。这里的 "键值" 是用于连接两个数据框的列。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...内连接的特点是只包含两个数据框中键值匹配的行。如果 test1 中的某行在其 "x" 列中的值在 test2 的 "x" 列中没有对应值，则这行不会出现在结果中，反之亦然。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行，而不包含在test2中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的筛选，以保留与另一个数据集相关的数据。...test2数据框中删除与test1数据框中的列x匹配的行。
包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...="id",行名保存在"id"行中。...，mult控制返回的行，"all"返回全部（默认），"first",返回第一行，"last"返回最后一行 roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时，填充该行空白，+Inf(或者TRUE)用上一行的值填充...返回匹配的行号，NA返回不匹配的行号，默认FALSE返回匹配的行 .SDcols 取特定的列，然后.SD就包括了页写选定的特定列，可以对这些子集应用函数处理 allow.cartesian FALSE
二、两个数据的连接inner_join(x, y) : 返回x和y交集，即两个数据集中有相同值的行。left_join(x, y) : 返回以x为基础的所有行，并将y中的匹配行合并到x中。...如果y中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。right_join(x, y) : 返回以y为基础的所有行，并将x中的匹配行合并到y中。如果x中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...full_join(x, y) : 返回x和y的并集，并将两个数据集中的匹配行合并到一起。如果有匹配的行，则返回匹配行的交集。如果没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...semi_join(x, y) : 返回x中有匹配行的子集。anti_join(x, y) : 返回x中没有匹配行的子集。...解决方法是检查变量名是否拼写正确，或者是否已经正确定义。 如果需要加载变量，则需要将数据导入到R中，可以使用 read.table() 、 read.csv() 等函数加载数据。"
根据生成它的函数 b. 用class( )或is 族函数判断1. 数据框的来源 2. 新建数据框 从文件中读取3....数据框的属性4. 数据框取子集 a. ＂$＂取列b. 坐标取法 Tips：中括号里的逗号，表示维度的分割c....按逻辑值取子集5. 数据框修改 新增一列 修改行名与列名6. 两个数据框的连接 a....共同列名相同的两个表 Tips：代码与数据不匹配，优先改数据 b....共同列的列名不一样的两个表记忆卡片矩阵新建和取子集 不支持$，只能按坐标取矩阵的转置和转换矩阵画热图列表新建和取子集补充元素的名字变量的删除
数据框数据框的创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...tsv改变文件名而来的，此时用csv打开会报错，该知识点用于防止部分代码中错误应用csv套用tsv等#文件读写部分(文件位于R_02的Rproject中)#1.读取ex1.txt txt用read.table...R语言将列名的特殊字符-转化了，该编号可能与其他数据中编号无法匹配，ex2 <- read.csv("ex2.csv“",row.names = 1,check.names = F) #row.names...=1指定第一列为行名，check.names=F指定不转化特殊字符#注意：数据框不允许重复的行名#rod = read.csv("rod.csv",row.names = 1) #再次重复：数据框不允许重复的列名...colnames(df1)[2] <- "CHANGE" #列出所有行名后取出下标为2的元素赋值修改数据框的连接merge函数可连接两个数据框，通过指定公共列使具有相同元素的行的列合并*merge函数可支持更复杂的连接
数据结构 3 数据框、矩阵和列表 之前学过的，Vector向量是 一维的 数据框、矩阵和列表如下： 1）现在学“表格” 二维：二维有两个：（1）matix 矩阵 —— 二维，只允许一种数据类型。...因为不同的数据结构的应用场景不一样，比如有些函数的输入数据仅支持数据框，有些仅支持矩阵。...3.2.2 从文件中读取 >df2<- read.csv("gene.csv") 3.3 数据框属性（数据框严格区分 “行” 和 “列”） #写上注释 > dim(df1) #维度 > nrow...(df1) #行 > ncol(df1) # 列 > rownames(df1) #行名 > colnames(df1) #列名 3.4 数据框取子集：$ 、[ ] 、按照名字、按条件（逻辑值...(df1)<- c("r1","r2","r3","r4") #修改全部行名 > colnames(df1)[2] <-"CHANGE" #改一个列名，比如修改第二列的列名，
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据框，其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...如何使用merge()获取数据集中交叉部分 merge()最简单的形式为获取两个不同数据框中交叉部分。举例，获取cold.states和large.states完全匹配的数据。...但他们都几中类型参数有关： x: 第一个数据框. y: 第二个数据框. by, by.x, by.y: 指定两个数据框中匹配列名称。缺省使用两个数据框中相同列名称。...如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框中匹配的数据框行，参数为：all=FALSE....Left outer join: 返回x数据框中所有行以及和y数据框中匹配的行，参数为： all.x=TRUE.
) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。...（仅数据框中） > x <- data.frame(matrix(c(1,2,NA,4),nrow = 2)) > x X1 X2 1 1 NA 2 2 4 > grep(1,x) [1] 1...数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积（内积）...计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集 19、逻辑运算 <，
SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a...
(df1)#查看行名 ## [1] "1" "2" "3" "4" colnames(df1)#查看列名 ## [1] "gene" "change" "score" 数据框取子集 df1$score...:提取数据框df1的score列 向量运算都能应用于$数据框取子集。...按坐标取子集 按名字取子集 df1$score# $取子集 ## [1] 5 3 -2 -4 df1[2,2]#取df1第二行第二列的元素，单取一行是数据框。...列名有则改之，无则新增 两个数据框连接-merge() 数据框中有相同的列名，同时该列有交集。...- hard k 0#逻辑值向量 df1[k,]#取子集-向量k逻辑值为TRUE的行组成的数据框 ## gene chance score p.value ## r1
“twinsdata”数据集 包含twa.rda和twb.rda这两个列表数据，twa.rda和twb.rda分别包含4 个数据框，每个数据框10000行。....bound的特点的clonotypes的子集，并计算这种子集的 reads和占整个数据框的比例。...（1）举例：获取只有in-frame序列的数据框，并在该数据框的前5000行中计算out-of-frame序列。...该函数输入参数是数据框或数据列表，目标（是有一列是序列和其他附加列的向量或数据框），一列或多列的返回值，比较两个序列(精确匹配用“exact”；用Hamming距离匹配序列用“hamm”(即当H≤1时2...人类TCR和Ig的V和J基因名存储在.rda文件genesegments.rda中。函数的输出是数据框，第一列表示一个基因，另一列表示频率。
data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...—————————————————————————————————————————————— 六、额外的参数（来源：R语言data.table速查手册） 1、mult参数 mult参数是用来控制i匹配到的哪一行的返回结果默认情况下会返回该分组的所有元素...返回匹配到键值所在列(V2列)所有行中的第一行 > DT["A", mult ="first"] V1 V2 V3 V4 1: 1 A -1.1727 1 2、nomatch参数——未匹配样本处理...nomatch参数用于控制，当在i中没有到匹配数据的返回结果，默认为NA，也能设定为0。...，相对于对数据框的操作 这样就可以像普通的数据框一样使用，谢谢留言区大神！！！！
今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释： 1，dd为模拟生成的数据框数据...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行
tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下，我们会交替使用 tibble 和数据框这两个术语。...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...打印 tibble 的打印方法进行了优化，只显示前 10 行结果，并且列也是适合屏幕的，这种方式非 常适合大数据集。...有两个工具可以提取数据框的单个变量： $，只能按名称提取变量，但可以减少一些输入。...最后总结 tibble 相对于数据框来说，更简单，但更方便使用，两者的主要区别是： tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称。
1.记录合并 将两个结构相同的数据框合并成一个数据框。 函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...]) ?...屏幕快照 2018-07-02 21.47.59.png 2.字段合并 将同一个数据框中的不同列合并成新的列。 方法x = x1 + x2 + x3 + ...合并后的数据以序列的形式返回。...函数merge(x, y, left_on, right_on) 需要匹配的数据列，应使用用一种数据类型。...返回值：DataFrame 参数 注释 x 第一个数据框 y 第二个数据框 left_on 第一个数据框用于匹配的列 right_on 第二个数据框用于匹配的列 import pandas items...屏幕快照 2018-07-02 22.02.37.png 3.2 使用左连接 即使与右边数据框匹配不上，也要保留左边内容，右边未匹配数据用空值代替 itemPrices = pandas.merge(
2）由已有数据转换或处理得到 （3）读取表格文件 （4）R语言内置数据（没有赋值就可以直接使用的数据，例如iris） 2.新建数据框* 读取文件 df2<-read.csv("gene.csv") df2...#读取"gene.csv"文件，赋值df2 3.数据框属性 4.数据框取子集 df1$gene #"$"前是数据框名称 后是列名；提取该列的向量 #按名字取子集 df1 行，列 图片 5.数据框修改...取子集，赋值 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改全部行名 #只修改某一行/列的名 colnames(df1){2} <- "CHANGE..." #修改一个列名 6.两个数据框的连接 按照共同的列名取交集，后连接 两个数据框列中有交集时既可以使用，自动连接 矩阵新建和取子集 矩阵画热图 pheatmap::pheatmap(m) #热图结果默认聚类...“名字”-names（） 后置的难点 数据框按照逻辑值取子集 #将逻辑值赋值给k，按逻辑值在df1中取子集**实战中会经常遇到 删除变量 数据结构总结 以上来源，生信技能树
矩阵只允许一种数据类型，数据框的每一列只允许一种数据类型 一、数据框来源 （1）用代码新建 图片 （2）由已有数据转换或处理得到 （3）读取表格文件 （4）R语言内置数据 二、数据框取子集 用“$”符号...，用“【】”，括号里填写行列数，先行后列 df1[2,2]#表示取第2行第2列 [1] "up" 按逻辑值取，数据框按逻辑值取子集，TRUE对应的行/列留下，FALSE对应的行...[1] TRUE TRUE FALSE FALSE df1[df1$score > 0,] #中括号里表示score数值大于0的行，即TRUE的行。...#最后一行用nrow代替 [1] 5 3 -2 -4， 数据框修改：取值+赋值 修改行名和列名，其实就是修改向量，要修改全部行名就给全部赋值，如果要改一个列名就给取子集赋值。...-4 0.05 两个数据框连接 merge(test1,test2,by=) 图片 图片
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