TCGA数据库在2022年4月初进行更新之后，RNAseq的数据格式发生了很大变化，给我们广大的科研工作者带来了极大的不便。小编也是在第一时间给大家展示了TCGA数据库的变化，用图文的方式详细介绍了新版TCGA数据库RNAseq数据下载方法。
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。
双指针的算法可以优化时间复杂度,双指针，指的是在遍历对象的过程中，不是普通的使用单个指针进行访问，而是使用两个相同方向（ 快慢指针 ）或者相反方向（ 对撞指针 ）的指针进行扫描，从而达到相应的目的。将双层暴力循环O(n^2)优化到O(n),所以双指针算法最核心的用途就是优化时间复杂度。双指针是比较常见的把，直接看例子既可以。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下： ...：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据合并处理的问题，一起来看看吧。他的原始数据如下所示：
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
今天继续基础排序算法的图解和Go 代码实现，上次我们分享了《用Go学算法--快速排序》，这次分享一个时间复杂度为*** 诶，时间复杂度多少先保密，文末会有分析。这次分享的排序算法是—归并排序（Merge Sort）
每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总代价也不相同。
TCGA数据库在2022年4月初进行更新之后，小编第一时间给大家展示了TCGA数据库的变化，用图文的方式详细介绍了新版TCGA数据库RNAseq数据下载方法。
在介绍了缺失值处理的方法之后，我们可以得到完整的数据集，但在进行数据分析之前，还需要对数据进行整理，下面我们将介绍数据整理的相关知识。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后，整个文件夹如下图所示。
因为自己之前学习过一部分B站生信技能树的R语言入门视频，但实际使用时经常会遇到一些问题，这次参加了生信技能树的系统培训班想查漏补缺。这里是整理的第一周学习笔记，主要是针对以前存在的一些问题有了更清晰的认识。
（1）read.table()和read.csv()两者之间没有不可逾越的鸿沟，只是方便读取某一类文件类型；报错就需要添加对应的参数。
本文是【统计师的Python日记】第7天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天：Pandas，露两手】 【
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。关于这套临床数据的下载可以参考
参考：https://www.twblogs.net/a/5c74cddcbd9eee339917b7b2https://towardsdatascience.com/exploring-the-gt-grammar-of-tables-package-in-r-7fff9d0b40cd
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
说了这么多闲话，下面进入正题。在我们终于拿到了fastq文件之后，又该做些什么呢？
注意：一定要经常检查数据，注意读取之后是数据框还是矩阵，取完列里面是数值还是字符，处理完是什么类型等等
写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
因为最近需要实现前端导出 excel 文件，并且对导出文件的样式进行一些修改，比如颜色、字体、合并单元格等，所以我找到了 xlsx-style 这个项目，它可以对导出的 excel 文件进行一些样式上的修改，这个项目是 SheetJS 的一个分支。其实 SheetJS 也是支持修改导出文件的样式的，不过是在它的专业版中， SheetJS 分为社区版和专业版的，社区版是开源的，但是却不支持修改导出文件的样式，专业版拥有更多的功能，这其中就包括修改样式，但是如果需要使用专业版，要邮件联系 SheetJS 的开发者，去咨询价格，购买它。
本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。
数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环，虽说本公众号重心在于数据可视化，可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧，还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的数据处理技巧中，导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加，并且这里根据所依赖函数的处理效率，给出诺干套解决方案。 数据合并操作涉及以下几个问题： 横向合并； 1. 是否需要匹配字段 1.1 匹配字段合并 1.1.1 主字段同名 1.1.2 主字段不同名 1.2 无需匹配字段合并 纵向合并：（情况比较简单，列
我试图在MariaDB（MySQL）上运行一个简单的连接查询，但性能简直糟糕透了。下面将介绍我是如何通过两个简单的Unix命令，将查询时间从380小时降到12小时以下的。
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这个板子我们让 i = l - 1 , j = r + 1 就从两端开始查找 然后分左右进行递归
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
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二代测序平台获得的原始数据为fastq（或为压缩文件fq.gz）格式，包含双末端测序所得的正向和反向两个文件（通常用“1”和“2”来区分），如下所示：
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章，TableScan，Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响，选择率Selectivity和记录数RowCount。
一、文本处理工具 1、文本查看工具less和cat cat -E filename 能看到行的结束符 -A filename 能看到tab键 回车 （hexdump -C win.txt） -n filename 加行号 -s filename 压缩空行（连续相邻的空行）' -b 加行号，但空行不加cat > f3 给文件写入内容（nl==cat -b ） 2、more（分页查看文件） 3、less（支持搜索man的用法来自less） 4、head（查看文件首部，默认10行） head -n 4 -c
日常工作中经常需要对一系列的表进行合并，或者对一份数据按照某个分类进行拆分，今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~
数据分析中需要的数据往往来自不同的途径，这些数据的格式、特点、质量千差万别，给数据分析或挖掘增加了难度。为提高数据分析的效率，多个数据源的数据需要合并到一个数据源，形成一致的数据存储，这一过程就是数据集成。
本篇介绍的“合并”算法，是为后面学习“归并排序”的一个准备。合并算法是归并排序中的一个子算法，请注意两者之间的关系和差异。 之所以把它独立成一篇，一方面是一旦了解了它再理解归并排序就会简单很多，另一方
linux文本处理命令是一类对文件进行操作的命令，通过使用文本处理命令，可以轻松的对文件进行排序，拆分，合并等操作,熟练掌握文本处理命令，在生物信息文本处理中，有十分重要的意义。
shell脚本可以让降低大家的工作强度，提升大家的管理能力和薪资报酬，还可以让大家有时间学习提升自己，更能让你有时间喝茶撩妹子。所以，学好shell那就是非常必要的啦，那么在学习shell之前我们得热热身，做一下准备工作了。
不知大家在工作中有没有过提取pdf表格数据的经历，按照普通人的思维，提取pdf的表格数据的方法可能会选择复制粘贴，但这是一个相当繁杂且重复的工作。而今天我们会讲解如何用python和excel来提取pdf的表格数据，看二者哪个更为方便！
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史，培养了一波又一波优秀的生信人才。本期分享的内容不是课堂上讲的，而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题，启发学员主动学习，而不是一味等待投喂。
由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
文件 ls -rtl # 按时间倒叙列出所有目录和文件 ll -rt touch file # 创建空白文件 rm -rf dirname # 不提示删除非空目录(-r:递归删除 -f强制) dos2unix # windows文本转linux文本 u
shell：命令解释器，是Linux 系统的用户界面，提供了用户与内核进行交互操作的一种接口，它接收用户输入的命令并把它送入内核去执行。
在日常办公中，我们经常有这样的需求，需要重复的合并表格数据，如果数据表不多，通常复制粘贴就足够了，要是有成百上千的表格需要合并，普通的Ctrl+C、Ctrl+V已经难以实现，那么就要考虑用代码去合并。
在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法，以及如何将它们执行速度的对比。
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本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为：
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