本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数：
stringr包是Hadley Wickham大神贡献的R包之一，主要用于字符串的处理。对于经常需要对数据进行预处理的分析人员来说，简直是一把“利器”，可谓是上能屠龙，下能剔牙。其用法相比于R自带的函数，更加简单明了。stringr包在我工作中，是属于频繁使用的R包之一。简单的用法也是深入我心，强烈推荐使用该包进行字符串的预处理。 接下来，根据我在工作中使用到的stringr包的场景，介绍一下这些函数的用法。 字符拼接 场景：在读入csv或者xlsx格式文件时，根路径一般不一致，然后我一般使用全名路径。
hashCode就是对象的散列码，是根据对象的某些信息推导出的一个整数值，默认情况下表示是对象的存储地址。通过散列码，可以提高检索的效率，主要用于在散列存储结构中快速确定对象的存储地址，如Hashtable、hashMap中。
豆花寄语：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
文件和目录10项属性目录 1:索引节点：inode 2:文件类型 3:链接数 4:用户 5:组 6:文件大小 7.8.9:时间戳 10:文件名
发现自己的R语言的基础还是相对弱很多的，通过对前面的肺癌单细胞文章代码的学习，也在巩固自己的R基础。今天是需要对昨天test的icitools的R包进行自己的数据分析。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
作者：Kade Killary 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、思源 对很多数据科学家而言，他们的数据操作经常需要使用 Pandas 或者 Tidyverse。理论上，这个说法没有任何错误，毕竟这就是这些工具存在的原因。然而，对于分隔符转换这样的简单任务而言，这些工具往往是大材小用，我们可以直接使用命令行快速处理。 命令行应该是每个开发者都希望掌握的，尤其是数据科学家。熟悉终端的来龙去脉可以毫无疑问地可以让我们变得更加有效率，因此命令行还是计算机技术中的一个很棒的历史课。例如，awk 这个
plot(x,y)这种格式中，若x,y是向量，则它们必须具有相同的长度。函数将以x为横轴，绘制y。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Michael Salmon 编译 | 颖子，江凡 几个月前，我从网站indeed.com上抓取了招聘信息相关数据。相信很多同学都跟我做过同样的事情，想要收集不同城市的各种职位信息，然后建立一个模型来预测它们的相对薪水。 然而在建立模型之前，我需要对抓取的信息进行初步的分析和清洗。本文将简要介绍我在清洗数据过程中使用的一些技巧。 在这个任务中，我使用了python和配套的库，包括pandas和numpy。 之前我已经成功地从美国不同的城市中抓取并保存了大量的招聘信息
# 比如一本书，整本书就相当于一块磁盘或分区，书的前几页目录就相当于inode。每一页的文字、图片相当于一个block
假设我们有一个字符串text = "Hello, my phone number is 123-456-7890"，我们想从中提取出手机号码。可以使用正则表达式\d{3}-\d{3}-\d{4}进行匹配。
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。
grep （global search regular expression(RE) and print out the line，全面搜索正则表达式并把行打印出来）是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹配的行打印出来。用于过滤/搜索的特定字符。可使用正则表达式能配合多种命令使用，使用上十分灵活。
⭐重头戏来啦！真的很难很繁琐，每个命令下面又有许多个小参数，套娃！先记录下来以后要多看看~
运算符说明示例等于 (=)用于检索列中与指定值相等的行。示例：SELECT * FROM employees WHERE department_id = 1;不等于 (<>, !=)用于检索列中与指定值不相等的行。示例：SELECT * FROM products WHERE category <> 'Electronics';大于 (>)用于检索列中大于指定值的行。示例：SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 1000;小于 (<)用于检索列中小于指定值的行。示例：SELECT * FROM students WHERE age < 18;大于等于 (>=)用于检索列中大于或等于指定值的行。示例：SELECT * FROM employees WHERE salary >= 50000;小于等于 (<=)用于检索列中小于或等于指定值的行。示例：SELECT * FROM products WHERE price <= 50;这些比较运算符可以在WHERE子句中灵活使用，帮助过滤出满足特定条件的数据。在实际应用中，可以根据需要组合多个条件来实现更复杂的数据过滤。
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
使用kill命令结束进程：kill xxx 常用：kill －9 324 Linux下还提供了一个killall命令，可以直接使用进程的名字而不是进程标识号，例如：# killall -9 NAME
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 关键字: linux 查进程、杀进程、起进程 1.查进程 ps命令查找与进程相关的PID号： ps a 显示现行终端机下的所有程序，包括其他用户的程序。 ps -A 显示所有程序。 ps c 列出程序时，显示每个程序真正的指令名称，而不包含路径，参数或常驻服务的标示。 ps -e 此参数的效果和指定”A”参数相同。 ps e 列出程序时，显示每个程序所使用的环境变量。 ps f 用ASCII字符显示树状结构，表达程序间的相互关系。 ps -H 显示树状结构，表示程序间的相互关系。 ps -N 显示所有的程序，除了执行ps指令终端机下的程序之外。 ps s 采用程序信号的格式显示程序状况。 ps S 列出程序时，包括已中断的子程序资料。 ps -t<终端机编号> 指定终端机编号，并列出属于该终端机的程序的状况。 ps u 以用户为主的格式来显示程序状况。 ps x 显示所有程序，不以终端机来区分。 最常用的方法是ps aux,然后再通过管道使用grep命令过滤查找特定的进程,然后再对特定的进程进行操作。 ps aux | grep program_filter_word,ps -ef |grep tomcat
vi是UNIX和Linux系统内嵌的标准正文编辑器，是一种交互类型的正文编辑器，是一种命令行方式的正文编辑器，可以在图形界面没有启动的情况下工作，是全屏幕正文编辑器，可以用来创建和修改正文文件，操作系统管理和维护时非常有用，vi是visual interface to the ex editor 的前两个单词的首字母。使用vi编辑一个正文文件时，vi将文件中的所有正文放入一个内存缓冲区，所有的操作都是在这个内存缓冲区中进行的，可以选择将所做的修改写到磁盘上，也可以放弃这些修改，在Red Hat Linux和Oracle Linux系统上的vi编辑器实际上是vim。vim是vi improved的缩写、是一种开源的vi编辑器而且加入了许多扩展的特性。
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
假设有一列数据，由左侧的数字和右侧的文本组成，我们需要移除其中的数字而只提取其中的文本。
标题党了，其实是论VIM的使用。 做生物信息分析最合适的还是Linux操作系统，所以生信宝典在最开始就推出了Linux学习系列，由浅入深的讲述了Linux学习中的关键点。 主要文章列举如下： Linux学习-文件和目录 Linux学习-文件操作 Linux文件内容操作 Linux学习-环境变量和可执行属性 Linux学习 - 管道、标准输入输出 Linux学习 - 命令运行监测和软件安装 Linux学习-常见错误和快捷操作 Linux学习-文件列太多，很难识别想要的信息在哪列；别焦急，看这里。 Linux学
locate：定位文件和目录【locate命令使用数据库来定位带有test这个词的文件或目录】
介绍 我一直很欣赏EXCEL蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算，还能使用它对数据进行分析。EXCEL被广泛运用到很多领域，例如：金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说，EXCEL可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前，对于新入门的小白来说，事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时，EXCEL也有它的一些不足之处，即它无法非常有
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么，如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
1、ls [选项] [目录名 | 列出相关目录下的所有目录和文件 -a 列出包括.a开头的隐藏文件的所有文件 -A 通-a，但不列出"."和".." -l 列出文件的详细信息 -c 根据ctime排序显示 -t 根据文件修改时间排序 ---color[=WHEN] 用色彩辨别文件类型 WHEN 可以是'never'、'always'或'auto'其中之一 白色：表示普通文件 蓝色：表示目录 绿色：表示可执行文件 红色：表示压缩文件 浅蓝色：链接文件 红色闪烁：表示链接的文件有问题 黄色：表示设备文件 灰色：表示其它文件
作者 CDA 数据分析师 我一直很欣赏 EXCEL 蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算，还能使用它对数据进行分析。EXCEL 被广泛运用到很多领域，例如：金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说，EXCEL 可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前，对于新入门的小白来说，事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时，EXCEL也有它
这里使用-e，可以使用多个规则，发现sip，host，uri等替换成了—-，再次删除即可
3.cp [选项] 源文件或目录 目录或多个源文件 | 将源文件复制至目标文件，或将多个源文件复制至目标目录。
后面的9个字符以3个位一组，均为rwx的组合。其中r代表可读，w代表可写，x代表可执行。注意3个权限的位置不会改变，如果没有权限，就会出现减号（-）。
5.1 为什么要学习vi与vim 所有的 Unix Like 系统都会内建 vi 文书编辑器，其他的文书编辑器则不一定会存在; 很多个别软件的编辑接口都会主动呼叫 vi (例如未来会谈到的 crontab, visudo, edquota 等指令); vim 具有程序编辑的能力，可以主动的以字体颜色辨别语法的正确性，方便程序设计; 因为程序简单，编辑速度相当快速。 第二点，因为有太多 Linux 上面的指令都默认使用 vi 作为数据编辑的接口，所以必须、一定要学会vi否则很多指令你根本就无法操作. 5.2
将数据输入或加载到R工作空间中，是使用R进行数据分析的第一步。R语言支持读取众多格式的数据文件，excel文件，csv文件，txt文件和数据库（MYSQL数据库）等；其中，excel和csv是我们最常遇到的数据文件格式。
SQL语言，是结构化查询语言(Structured Query Language)的简称。SQL语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。详见 360百科
索引对于接触过数据库的人，都不会很陌生，但是说实话，也不一定很熟悉。先来介绍下索引的优点。 提高性能 现在有一个数据库表[Words]，有[WordID]，[WordPage]，[[WordName]，[WordPronunciation] ，[WordMeaning]，[WordSentence]五个列，假设有上万条记录。 现在，使用查询语句找到“boyce”的详细信息，使用语句 1: SELECT * FROM [Words] 2: WHERE [WordName] = 'boyce
有读者留言面试有点虚，数据库都忘的差不多了，与其临时抱佛脚，不如我们把MySQL的知识点梳理一遍，心中有知识点，面试不慌。
命名模式：可以移动光标，进行复制，粘贴之类的命令操作 插入模式：可以进行编写 底行模式：在底行中进行相应的操作
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
所有 MySQL 命令的列表：注意，所有文本命令必须在一行的开头，并且以分号“;”结束
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。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。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
环境：CentOS7X64(CentOS Linux release 7.5.1804)
先说明一下，这篇文章只是一篇常用基础命令的汇总，小白可以看着学习一下，对大牛帮助不大。。。。
作者：jeanheo 1.ls [选项] [目录名 | 列出相关目录下的所有目录和文件 -a 列出包括.a开头的隐藏文件的所有文件 -A 通-a，但不列出"."和".." -l 列出文件的详细信息 -c 根据ctime排序显示 -t 根据文件修改时间排序 ---color[=WHEN] 用色彩辨别文件类型 WHEN 可以是'never'、'always'或'auto'其中之一 白色：表示普通文件 蓝色：表示目录 绿色：表示可执行文件 红色：表示压缩文件 浅
两章前，在 OSEMN 数据科学模型的第一步，我们看到了从各种来源获取数据。这一章讲的都是第二步：清理数据。你看，你很少能立即继续探索甚至建模数据。您的数据首先需要清理或清理的原因有很多。
来源：http://blog.csdn.net/qwe6112071/article/details/50806734
官网： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
简介 Linux系统中grep命令是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹 配的行打印出来。grep全称是Global Regular Expression Print，表示全局正则表达式版本，它的使用权限是所有用户。 grep的工作方式是这样的，它在一个或多个文件中搜索字符串模板。如果模板包括空格，则必须被引用，模板后的所有字符串被看作文件名。搜索的结果被送到标准输出，不影响原文件内容。 grep可用于shell脚本，因为grep通过返回一个状态值来说明搜索的状态，如果模板搜索成功，则
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