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。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
21. 上证50、沪深300、去除上证50的沪深300指数日收益率的相关系数矩阵?
本文讲述了数据准备和数据管理的重要性,以及使用dplyr和reshape2包进行数据操作的具体例子。数据管理包括数据准备、数据操作和数据可视化,而数据准备又包括数据清洗、数据转换和数据合并等。通过使用这些工具,可以更好地处理和分析数据,从而得出有用的结论。
df_melt<-reshape2::melt(df,id.vars="x",variable.name="year",value.name="value")
R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。
mpg hp wt
Logares, R., Deutschmann, I.M., Junger, P.C. et al. Disentangling the mechanisms shaping the surface ocean microbiota. Microbiome 8, 55 (2020). https://doi.org/10.1186/s40168-020-00827-8
R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象,返回逻辑值。
这里数据虽然已经没有了缺失值,但每一行数据的含义却发生了变化。原始数据中产品T01在20160303这天并没有测试,所以这一天的值应该被解释为在此之前的最后一次quality的测试值。另一个问题是两种产品都是按月测试的,但重塑后的数据框没有以固定的频率对其date。
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
一个在线的Go编译器 如果还没来得及安装Go环境,想体验一下Go语言,可以在Go在线编译器 上运行Go程序。 格式化 让所有人都遵循一样的编码风格是一种理想,现在Go语言通过gofmt程序,让机器来处理大部分的格式化问题。gofmt程序是go标准库提供的一段程序,可以尝试运行它,它会按照标准风格缩进,对齐,保留注释,它默认使用制表符进行缩进。Go标准库的所有代码都经过gofmt程序格式化的。 注释 Go注释支持C风格的块注释/* */和C++风格的行注释//。块注释主要用作包的注释。Go官方提倡每个包都应包
一般meta中的森林图是这样的: 见到过高端文章里比较复杂的是这样的,每个物种有很多个效应量: 那么就来尝试一下实现这种图。 读入数据: >library(ggplot2) >eff_size <-
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。
没有特别系统的学习 tidy evaluation 这方面的高级操作,最近有空准备补一补,学习下这方面的知识。
# vars = '岁月是把杀猪刀,\n\n但是它拿长得丑的人一点办法都没有。。。'
正则表达式是特殊的文本字符串,用作查找与之匹配的其他字符串的模板。它们是从字符串中检索数据(子字符串)的非常强大的机制。在Apache JMeter™中,可以从内置组件正则表达式提取器中使用正则表达式,也可以用Groovy编写它们。
由于LLM的发展, 很多的数据集都是以DF的形式发布的,所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了,所以本文将对字符串操作方法进行基准测试,看看它们是如何影响pandas的性能的。因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制,它们的行为就会很奇怪。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如
感谢大家关注matlab爱好者,今天大家介绍matlab复杂数据类型第二部分,有关表的使用以不同数据类型的识别与转换。最后补充有关函数句柄转字符和字符转函数句柄的相关内容。在公众号聊天栏输入“014”、 "表" 或“转换” 即可快速获取本篇内容。欢迎大家分享本文。
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。
「 傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
那么今天小编就来跟大家一起掰次掰次如何在R里面reverse一个字符串。那么颠倒一个字符串究竟有什么用呢?除了酷炫以外。当然是有用的,例如我们手上如果有一个DNA序列,我们如何去获取它的反向互补序列。今天我们先来解决反向的问题,下一次我们在来解决互补的问题。下面给大家介绍5种不同的方法。
当我们在VS 平台下调试模拟器的时候,苦于找不到设置断点的地方,所以快度找到常用断点的地方很重要.
上面的例子summary的变量是disp,分组变量是cyl和am,使用三个点这里传递了任意个参数
博客原文:https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者:Suzan Baert
6.3 断言 1响应断言 所谓断言,就是希望测试得到的结果与预期的结果是否一致的行为,在软件测试中,断言是一种非常重要的活动。响应断言,通过获得HTTP请求报文和响应报文的信息来进行断言。通过右键点击菜单,选择“添加->断言->响应断言”而获得。其界面如图35所示。
承接R&Python Data Science系列:数据处理(5)--字符串函数基于R(一),继续介绍R语言中的字符串函数。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫HMM模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在对向量进行相似度计算的时候经常需要纠结的是用什么测度来衡量相似度。经常听到的距离测度无非是欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵科夫斯基距离、海明距离、编辑距离、余弦距离、杰卡德距离这么几个,稍微生僻点的再加上什么标准化欧氏距离、卡方距离、马哈拉诺比斯距离、巴塔恰里雅距离、皮尔逊距离。前面说的那些距离大都是一回事,掌握了初中左右的知识基本都能理解,而后面说的这些距离就相对复杂很多了,得有离散统计线性代数这类的扎实功底才能吃透。。。这里就稍微介绍下概念上距离测度的定义,以及简单的距离测度。
很多R用户都搞不太清楚用于修整数据的内置函数(比如stack、unstack与reshape),庆幸的是我们还有其他选择,Hadley Wickham(ggplot2的作者)开发了一个reshape2库,用更直观的方式将数据修整为所需要的形式。
在学习 JMeter 的 JDBC 模块中,遇到了 ArrayList 和 String 的之间需要对比的问题,折腾我一周时间了。这个问题如果用代码解决的话,一个 for 循环就能搞掂,但在 JMeter 中就比较麻烦了。因为在 JMeter 界面上,一定得数字或字符串,才能进行对比,其他类型是不能对比的。以下的2种解决方案是分别使用 BeanShell 和函数解决的。 问题: 如何在 JMeter 中判断字符串是否在集合(List)或数组里面?集合和数组的大小不定,匹配的字符串位置也不定或者没有。 例子:
在CTF竞赛过程中,我们时常会遇到一种类型的题,那就是无参数命令执行。接下来通过例题的形式针对无参数命令执行常见技巧和利用方式进行了总结。
在本文中,您将学习面试中最常见的JavaScript面试问题和答案。在继续学习 JavaScript 面试问题和答案 - 中级之前,首先我们学习完整的 JavaScript https://s.juejin.cn/ds/ie92pj5x/
对于已经工作的“上班族”来说,6月7号到9号三天无疑是兴奋到飞起的,终于迎来了令人愉悦的端午假期。
关于R语言字符串格式化之前无论是专题还是案例教程中均有所涉及,今日这一篇之所以重提是因为又找到了一个很好用的字符串格式化包。 这个包的语法源于Python风格,这样可以让那些从Python迁移过来的R语言学习者无需额外的记忆负担,即可平稳掌握R语言中的字符串格式化语法。 提到字符串格式化语法,我们一定能想到paste/pasteo函数,或者str_c函数,这两个函数的用法差不多,都是通过字符串与变量之间的拼接完成字符串格式化任务,但是问题是R语言中的字符处理并不想Python中那么灵活(仅靠“+”即可拼接字
在建立PHP开发调试环境时,经常会遇到xdebug无法成功安装的问题,其实主要原因有两点:
之前公司的项目部署主要使用的是 ansible 编排,说到 ansible 就不得不提到强大的 jinja 语法了。而后来公司又让各个服务把部署方式改成 SDK 安装的方式,这个转变就引发了一些重复利用文件的问题,最后的解决办法就是使用 yaml 和 jinja2 将原本属于 ansible 的模板文件充分利用起来了。这篇文章就来分享一下我在工作中使用到的 jinja 用法。
你可以使用数字转换函数,如 uint8 或 uint16 字符串中的字符转换成数字代码。
1、通常我们会使用用户自定义变量,把每个用例共用的东西提取出来。然而,当测试环境多起来时,这些写死在jmx脚本里的变量就不那么好用了。例如,对多个环境测试时,难道要复制多个脚本、单独改变量值?
上面的demo.ini是一个非常基础的配置文件,它由多个部分(section)组成,每部分包含了带值的选项。ConfigParse类的实例可以对其进行读写操作。
描述:”过滤器(filters)”可以帮助我们对数据进行处理,ansible中的过滤器功能来自于jinja2模板引擎,我们可以借助jinja2的过滤器功能在ansible中对数据进行各种处理;很多其他的过滤器有些是jinja2内置的有些是ansible特有,变量和过滤器之间采用类似于管道符进行拼接;
尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串同样极为重要。从医疗研究数据里的出生日期到文本挖掘的应用,字符串数据在R程序中使用的频率非常高。R语言提供了很多字符串操作函数,本文仅简要以下几种常用的字符串函数。
Python 中的换行符用于标记行的结尾和新行的开始。如果你想将输出打印到控制台并使用文件,那么你非常需要知道如何使用它。
尽管go有一个简单的错误模型,但乍一看,事情并不像它们应该的那样简单。在这篇文章中,我想提供一个很好的策略来处理错误并克服您在过程中可能遇到的问题。
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。
R通常被用来进行数值计算比较多,字符串处理相对较少,而且关于字符串的函数也不多,用得多的就是substr、strsplit、paste、regexpr这几个了。实际上R关于字符串处理的功能是非常强大的,因为它甚至可以直接使用Perl的正则表达式,这也是R的一个理念,作为语言就把向量计算做到极致,作为环境,就在各领域都集成最好的。R中有grep系列的函数,可以用最强大的方式处理字符串的所有问题
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