我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...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...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。...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。
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。...目 录 1 数据合并 1.1 cbind列合并（等长） 1.2 rbind行合并 2 数据连接/匹配 2.1 内连接 2.2 外连接 2.3 左连接 2.4 右连接 2.5 双（多）字段内连接 3 数据增减...总结：按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名 > #生成测试数据student1 > ID <- c(1:4) > score <- c(8,22,7,33) > student1<-data.frame...55 8 D 3 2 数据连接/匹配 数据连接主要涉及到merge函数和dplyr包中的*_join等函数，另外sqldf函数（SQL）亦可以实现数据连接功能。...常见如以下不同方法 #方法一：减行数或列数 x=x[,-1] #代表删除x数据集中第一列数据 #方法二：dplyr::mutate #数值重定义和赋值 #将Ozone列取负数赋值给new，然后Temp
我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候，学到了单细胞部分，然后他做了两个同样组织样本的数据，问：我这两个不同的数据集中，怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....数据整合（Data Integration） 数据整合是最直接的方法之一，通过将两个数据集合并到一个统一的分析框架中，消除技术变异和批次效应，从而进行统一的降维和聚类。...统一降维和聚类：整合后，对合并的数据集进行降维（如PCA、t-SNE或UMAP）和聚类。 分析整合结果：通过可视化（如UMAP图）和标记基因分析，确定聚类的细胞类型。 2.
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。 移除批次效应前 ? ? ?...因为目前合并多个测序、芯片数据集这一块并没有完全统一的标准，方法大概有五六种。公说公有理婆说婆有理，对于我这样的新手来说，最简单的是跟随顶级文章的文章思路或者分析流程和步骤。...于是我选取了一篇欧洲泌尿外科的顶级文章，从这篇文章的补充材料可以看出来：
把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series） 用户可以使用 seriesLayoutBy 配置项，改变图表对于行列的理解。...系列被安放到 dataset 的列上面。 ‘row’: 系列被安放到 dataset 的行上面。 把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（...{bottom: '55%'}, {top: '55%'} ], series: [ // 这几个系列会在第一个直角坐标系中...，每个系列对应到 dataset 的每一行。
Pandas 提供的一个基本特性，是内存中的高性能的连接和合并操作。如果你曾经使用过数据库，那么你应该熟悉这种类型的数据交互。...这里我们将展示三种合并的简单示例，并在下面进一步讨论详细选项。 一对一连接 也许最简单的合并表达式是一对一连接，这在很多方面与“数据集的组合：连接和附加”中的按列连接非常相似。。...合并的结果是一个新的DataFrame，它组合了两个输入的信息。 请注意，每列中的条目顺序不一定得到保留：在这种情况下，employee列的顺序在df1和df2之间有所不同。...left_on和right_on关键字 有时你可能希望合并具有不同列名的两个数据集；例如，我们可能有一个数据集，其中员工姓名被标记为name而不是employee。...示例：美国各州数据 在组合来自不同来源的数据时，合并和连接操作最常出现。在这里，我们将考虑美国各州及其人口数据的一些例子。
对于有共同标识符的两个数据集，可以使用Pandas中提供的常规方法合并，但是，如果两个数据集没有共同的唯一标识符，怎么合并？这就是本文所要阐述的问题。...对此，有两个术语会经常用到：记录连接和模糊匹配，例如，尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起，或合并只有组织名称和地址的数据等，都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。...在本文中，我们将学习如何使用这两个工具（或者两个库）来匹配两个不同的数据集，也就是基于名称和地址信息的数据集。此外，我们还将简要学习如何把这些匹配技术用于删除重复的数据。...总结 在数据处理上，经常会遇到诸如“名称”和“地址”等文本字段连接不同的记录的问题，这是很有挑战性的。Python生态系统包含两个有用的库，它们可以使用多种算法将多个数据集的记录进行匹配。...如果你有更大的数据集或需要使用更复杂的匹配逻辑，那么RecordLinkage是一组非常强大的工具，用于连接数据和删除重复项。
ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
最近，我发现学徒在学习GEO数据挖掘的过程中，遇到了第一个也是至关重要的一个难题就是对下载后的数据集进行合适的分组，因为只有对样本进行合适的分组，才有可能得到我们想要的信息。...但是不同的GSE数据集有不同的临床信息，那么我们应该挑选合适的临床信息来进行分组呢？...这里面涉及到两个问题，首先是能否看懂数据集配套的文章，从而达到正确的生物学意义的分组，其次能否通过R代码实现这个分组。同样的我也是安排学徒完成了部分任务并且总结出来了！...length(gset) # class(gset[[1]]) # 因为这个GEO数据集只有一个GPL平台，所以下载到的是一个含有一个元素的list a=gset[[1]] # dat=exprs(..., GSE31056 and GSE78060三个数据集 这里主要说一下GSE31056这一个数据集，需要一定的背景知识与细心才能正常分组，原文里 ?
下面是（ GEO数据挖掘 ）直播配套笔记 举例：GSE83521和GSE89143数据合并 1.下载数据 rm(list = ls()) library(GEOquery) library(stringr...) exp2 = exp2[,match(rownames(pd2),colnames(exp2))] #(3)提取芯片平台编号 gpl <- eSet2[[1]]@annotation #(4)合并表达矩阵...Group) Group = factor(Group,levels = c("Normal","Tumour")) save(gse,Group,exp,gpl,file = "exp.Rdata") 两个数据集样本的情况...合并后的数据 2.针对不同数据集数据的差异，需要处理批次效应 2.1 使用limma包里的removeBatchEffect()函数 rm(list = ls()) load("exp.Rdata...removeBatchEffect() batch <- c(rep("A",12),rep("B",5)) exp2 <- removeBatchEffect(exp, batch) par(mfrow=c(1,2)) # 展示的图片为一行两列
该数据库是基于音乐视频材料诱发刺激下产生的生理信号，记录了32名受试者，观看40分钟音乐视频（每一个音乐视频1分钟）的生理信号和受试者对视频的Valence, Arousal, Dominance,Liking...图1 32电极的国际10-20系统(标记为灰色圈),图片来源[2] DEAP数据库数据采集 DEAP 数据库所使用的脑电采集设备为Biosemi ActiveTwo系统，采样频率为512Hz。...每位参与者需要在每次实验后选择代表情绪的分值。参与者每次在观看不同的视频后产生的不同情绪，都可以进行SAM标准来量化，用作后面的情绪分类的类别和识别分析。 ?...s01_p32_01.set是编号为s01的被试者参与的40次实验中顺序为01的情感数据。这个文件里的情感数据时长60s，只包括32个脑电通道。...data_preprocessed_matlab文件夹和data_preprocessed_python文件夹 这两个文件夹内容相同，只是存储的格式不同。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Python自动化办公，问题如下：python 读取一个文件里面几百个csv数据集 然后按照列名合并一个数据集。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个解答，如下图所示： from pathlib import Path import pandas as pd pd.concat([pd.read_csv(i)...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【FiNε_】提出的问题，感谢【隔壁山楂】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
那么，神经 Scaling law 对训练用的 token 序列数据集的哪些性质敏感呢？换句话说，如果我们想要准确预测如何以最佳方式为训练过程分配计算量，我们该观测数据的哪些属性？...实验中，通过调整 PCFG 的句法性质，他生成了 6 个具有不同复杂度的数据集。...对于每个数据集，他又训练了 6 个不同大小的语言模型（参数量从 4.4M 到 1.4B），并记录了这些语言模型在 6 种不同训练步数（100K 到 100M token）下的结果。...然后，他为每个数据集都拟合了一个 Scaling law，发现 Scaling law 的参数会随句法复杂度而有意义地变化。...为了确定数据集的 Scaling law，该研究者在不同大小的数据子集（100K、1M、5M、20M、50M、100M token）上训练了几个不同大小（参数量为 4.2M、8.8M、20.3M、59.0M
“哈哈，我们在训练我们的模型并且希望得到更加准确的结果，但基于实际的情况（比如算力、时间），往往会按照一定策略来选择。...本文介绍了几种常见的数据集划分与交叉验证的方法策略以及它们的优缺点，主要包括了Train-test-split、k-fold cross-validation、Leave One Out Cross-validation...等，包括了代码层的实现与效果的比较，比较适合综合阅读一次。
The A-Train Cloud Segmentation Dataset 简介 A-Train 云分割数据集 ATCS 是一个用于训练深度学习模型的数据集，可对多角度卫星图像中的云进行体积分割。...该数据集由来自 PARASOL 任务上 POLDER 传感器的多角度偏振测量的时空对齐斑块和来自 2B-CLDCLASS 产品（使用 CloudSat 上的云剖面雷达 (CPR)）的垂直云剖面组成。...数据集概览 A-Train云分割数据集旨在训练深度学习模型，从多角度卫星图像中体积分割云层。该数据集包含丰富的云层信息，适用于云检测研究。...资源获取 数据集由NASA开放，用户可以从其开放数据门户下载相关数据，进行云检测和深度学习算法的训练。...应用场景 除了云检测，该数据集还可用于气候研究、环境监测和其他遥感应用，推动相关研究的进展。
为了促进自动驾驶汽车的发展，Lyft今天开源了自动驾驶汽车数据集，该公司称这是同类中最大的公开数据集。 Lyft表示，自动驾驶汽车将重新定义交通的未来。...数据集与挑战赛 除了超过55000个人工标记的3D注释帧外，该数据集还包含来自七个摄像头和多达三个激光雷达传感器的比特流，以及一个可驱动的表面地图和一个底层的高清空间语义图，包括4000多个车道段、197...每个都配备了一个40光束的屋顶激光雷达和40光束的保险杠激光雷达，宽视场相机，以及一个探测交通信号灯的长焦距相机。 ?...开发和维护的Cityscapes数据集。...Aptiv为Lyft在拉斯维加斯的客户提供一小批自动驾驶汽车。
开始一个干净的“桌面”生活！ 1.加载文本数据 加载文本数据由上面代码的第8行完成。稍后会解释一下这张地图。lf.TextDataset 将文本文件的路径作为参数并加载它。...dataset = lf.TextDataset(path, encoding='utf-8').map(...) lf.TextDataset 期望的数据格式是每行对应于一个数据。...如果文本数据满足此条件，则可以加载任何类型的文本数据。 加载后，它将文本数据转换为列表。列表中的项目对应于文本数据中的行。请看下图。这是直观的形象 lf.TextDataset。...该d图中表示dataset的代码。 LineFlow已经提供了一些公开可用的数据集。所以可以立即使用它。可以在此处查看提供的数据集。...lambda x: x.split() + [''] 在这里，将文本数据中的每一行用空格分割为标记，然后添加到这些标记的末尾。按照WikiText官方页面中的处理方式进行操作。
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