列线图，也叫诺莫图，在肿瘤研究的文章中随处可见，只要是涉及预后建模的文章，展示模型效果除了ROC曲线，也就是列线图了。...列线图的定义 列线图是肿瘤预后评估的常用工具，在医学和肿瘤相关的期刊杂志上随处可见。典型的做法是首先筛选患者的生物学特征和临床指标构建一个预后模型，然后用列线图对该模型进行可视化。...2）Calibration 校准度，描述一个模型预测个体发生临床结局的概率的准确性。在实际应用中，通常用校准曲线来表征。...列线图的限制 预后模型可以用于辅助决策，但也存在一定的局限性，比如 1）列线图认为生存结局随着时间线性变化 2）列线图的性能没有统一的接受标准 3）列线图对临床决策的帮助和对患者满意度的提高的作用不清楚...只有这样，列线图才能更好的应用于临床。 ·end·
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1....数据描述 数据来源是我编写的R包learnasreml中的fm数据集。...使用R语言默认的方法：列选择 这一种，当然是简单粗暴的方法，想要哪一列，就把相关的列号提取出来，形成一个向量，进行操作即可。...5.2 放到环境变量中 「推荐的方法：」 r$> select = dplyr::select r$> a3 = a2 %>% select(ID,F1,y1,y2,y3) 推荐在载入包时，将下面代码放在开头...，就可以肆无忌惮的应用select了，毕竟，环境变量的优先级是第一位的。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
（即将光标移到行首，但是不会移到下一行，如果继续输入的话会覆盖掉前面的内容） Enter = 回车+换行(\r\n) 理解： \n是换行，英文是New line \r是回车，英文是Carriage return...unix换行：\n(0x0A) MAC回车：\r(0x0D) WIN回车换行：\r\n(0x0D,0x0A) 补充知识： python文件输出unicode转码 有时候利用python爬虫获得的文件是Unicode...的编码格式。...根据不同的编码，读取文件输出的时候，加上对应的解码方式就行了。...方便以后的该文件的处理操作 以上这篇对Python中 \r, \n, \r\n的彻底理解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
比如一个数据表可能会有十几到几十列之多，为了更好的看清某些重要的列，我们可以对表进行如下操作—— 对列进行高亮颜色操作 原始表中包含多个列，如果我只想看一下利润这一列有什么规律，眼睛会在上下扫视的过程中很快迷失...第2次尝试：选中要高亮的列并点击右键，选择 Format 后尝试对列进行颜色填充，寄希望于使用类似 Excel 中的方式完成。...Tableau 官方对列加颜色的操作提供了三种解决方法，上文中的是第一种，其他两项可参考最后的文章《在交叉表视图中将颜色应用于单个列》。...自问自答：因为交叉表是以行和列的形式展示的，其中SUM(利润)相当于基于客户名称(行的维度)对其利润进行求和，故对SUM(利润)加颜色相当于通过颜色显示不同行中数字所在的区间。...而我期待的是对利润一列标注颜色(列的维度)。维度不同，结果自然不一样。 问：把SUM(利润)拖拽到Color中可以解决什么问题？
[开发技巧]·Numpy中对axis的理解与应用 1.问题描述 在使用Numpy时我们经常要对Array进行操作，如果需要针对Array的某一个纬度进行操作时，就会用到axis参数。...一般的教程都是针对二维矩阵操作axis，当axis为0时，计算方向时列，当axis为1时计算方向为行。 但是这样的描述并不能让我们真正理解axis的含义。...2.用np.sum(arrays,axis = 0)时，我们可以这样理解，以最外面的[ ]为一个list，对里面两个元素（每个元素都是二维Array）进行相加求和，所以得到的Array和相加元素形状相同...2.用np.sum(arrays,axis = 1)时，以中间的[ ]为一个list，对里面三个元素（每个元素都是一维Array）进行相加求和，所以得到的Array和相加元素形状相同，但是由于有两个中间的...3.用np.sum(arrays,axis = 2)时，以最里面的[ ]为一个list，对里面两个元素（每个元素都是一个人说）进行相加求和，所以得到的Array和相加元素形状相同，但是由于有两个中间的[
功能介绍 大数据时代，我们需要一个强大的软件Runing!!!R语言出现了!!!这里是R语言最好的学习交流平台，包括R语言书籍，R语言课程，R语言程序包使用，教你获取数据，处理数据，做出决策！！...通常是指西药，主要是基于化合物的药 药物的研发阶段主要研究药物作用到人体后的各种反应 中药是很复杂的混合物，研究的难度比较高药的市场 整个制药行业，每年的销售额大约为 6 万亿元 每年新药研发花费的成本约为...1 万亿元 每款能成功面市的新药的平均研发时间是 12 年 平均每款药物的研发成本约为 50 亿元 实验室中筛选的化合物只有大约 1/1000 能够进入到人体试验阶段 ?...（来源：生物文摘 2015-08-25 摘自《数据科学在业界的应用》） PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！
'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个...6所在的行中的第4列，有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所在的行中的第3-5（不包括5）列 Out[32]: c...，至于这个原理，可以看下前面的对列的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
p=30508 原文出处：拓端数据部落公众号 现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式回归在广义线性模型中，由于其不可解释的系数...研究目的： 最近我们被要求探讨公交专用道，工作日，向西方向，早高峰，停驻时间系数，延误系数对行程时间变异度的影响。...预期结果 所有因素中，公交专用道 对 行程时间变异度 的影响最大，且可以减少行程时间变异度。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。从结果可以看到公交专用道对行程时间变异度有显著影响。
1.x、y的交集 intersect(x, y) 返回既在 x 表，又在 y 表中的值。 2.x、y的并集 union(x, y) 返回 x 表或 y 表中的唯一值。...3.x、y的差集 setdiff(x, y) 返回在 x 表，但不在 y 表中的值。
以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。但是，它目前仅接受由coxph()，lm()和glm()函数返回的回归对象。...因此，为了绘制竞争风险模型的列线图，我们需要对原始数据集进行加权，以创建用于竞争风险模型分析的新数据集。mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。...实际上，这是一种灵活的方法，即首先对原始数据集进行加权处理，然后使用Cox回归模型基于加权数据集构建竞争风险模型，然后绘制列线图。本文并未介绍对竞争风险模型的进一步评估。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估，例如计算C指数和绘制校准曲线等。
该设置为minimap2针对HiFi数据的推荐设置。参考基因组DNAscope将根据高质量参考基因组对样本进行变异检测。除了参考基因组外，由samtools生成的基因组索引文件(.fai)也是必须的。...具体步骤如下：本流程在第⼀轮调用中会检测样本中的变异位点；利⽤第⼀轮检出的SNV和长读长信息进行定相；第⼆轮调用：在定相区，从每个单倍型中分别进行变异调用；在非定相区，使用更准确的⼆倍体模型进行变异调用...；将第⼀轮和第⼆轮的变异位点合并生成最终结果；通过提供的MHC bed⽂件，对MHC区域进行特殊处理，进⼀步提高变异检测准确性；本流程所需的DNAscope机器学习模型可从https://github.com...该文件将用于变异检测结果中位点refSNP ID的注释。-B MHC_INTERVAL：MHC区间文件，BED格式。该文件将用于MHC区域变异检测的特殊处理。...流程输出文件本流程会输出⼀个以VCF4.2格式标准的bgzip压缩文件（.vcf.gz）及其索引文件（.vcf.gz.tbi）。其他注意事项目前，该流程仅推荐应用于⼆倍体样本。
Mysql中的列类型： 数字类型 字符串类型 布尔型 日期时间类型 数字类型： 1个字节=8比特，但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节，表示范围：-128~127 SMALLINT...支持的范围是1000-01-01 ~ 9999-12-31 TIME 支持的范围是00:00:00 ~ 23:59:59 DATETIME 支持的范围是1000-01-01 00:00:00 ~ 9999...电话、手机号码：有格式要求 用户名：必须唯一 登录密码：密码不能为空字符串且长度不能少于N位 员工所在部门：可取值必须在部门表中存在过 主键约束： 列名 类型 PRIMARY KEY 声明为“...表中所有的记录行会自动按照主键列上的值进行排序。 一个表至多只能有一个主键列。 唯一约束： 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”的列上不能出现重复值，但可以出现多个NULL值。...非空约束： 列名 类型 NOT NULL 声明为“非空”约束的列上不能出现NULL，但可以重复 检查约束对于Mysql不支持 默认值约束 列名 类型 Default 值 声明为“默认值”约束的列上没有值的将会默认采用默认设置的值
概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2....E(x)=s1/(s1+s2),var(x)=s1*s2/(s1+s2)^2 * (s1+s2+1) 12.t分布Student t Distribution，t 应用在当对呈正态分布的母群体的均值进行估计...F-分布被广泛应用于似然比率检验，特别是方差分析中 df(x, df1, df2, ncp, log = FALSE) pf(q, df1, df2, ncp, lower.tail = TRUE, log.p
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 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 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
对iOS应用中的文本进行本地化 原文发表在我的博客 www.fatbobman.com[1] 当我们使用一个英文app时，很多人第一时间会去查看是否有对应的中文版本。...代码中，order.totalQuantity对应的是Int（Swift在64位系统上Int对应的为Int64），因此我们需要在键值对中使用%lld来将其进行替换。...或Info.plist中，只要我们在InfoPlist.strings中对其进行了本地化键值对设定，app将会优先采用该设定。...在应用中，还有大量的数字、日期、货币、度量单位、人名等等方面内容都有本地化的需求。 苹果投入了巨大的资源，为开发者提供了一个完整的解决方案——Formatter。...•在Text中应用Formatter Text(NSNumber(value: item.amount),formatter:currencyFormatter() ) 由于在Text中，Formatter
R8是Android中替换Proguard新一代的混淆工具，同时它整合了class转Dex功能，将混淆和Dex功能集中到了一个工具中，对混淆耗时以及包大小有明显优化。...但我们经过对比测试，打开R8后构建耗时有6分钟左右的优化，因此开启了R8在手Q应用的故事。...二、R8整体流程目前在手Q中使用的R8版本为2.1.75 ，官网的r8版本已经到了3.2.35， 因为AGP版本的限制（目前手Q版本为4.1.3），无法单独升级R8，否则会有错误，因此本文对R8的分析都是基于...四 、 总结后面Android端混淆的主流工具慢慢会替换成R8，因此手Q对R8的应用也是不得不做的事情。任何工具在手Q这个庞然大物面前应用需要花费的更多成本。...R8本身性能还有很多路要走，希望有更多团队和同学能加入到R8的应用和建设上来，欢迎大家交流。
图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2，图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值，且NULL值无处不在，而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...有一个思路：把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表，这个表只有两个字段，一个是序号，另一个是去 NULL 后的值。...比如 tag1 列变成 t1 表，tag2 列变成 t2 表,tag3 列变成 t3 表。...一个比较灵活的做法是对原表的数据做列转行，最后再通过行转列实现图2 的输出。具体的实现看下面的 SQL（我偷懒了，直接把原数据通过 SELECT 子句生成了）。...，按值在原表的列出现的顺序设置了序号，目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。
Java7中加入了JSR 166y规范对集合类和并发类库的改进。其中的一项是增加了接口TransferQueue和其实现类LinkedTransferQueue。...顾名思义，阻塞就是发生在元素从一个线程transfer到另一个线程的过程中，它有效地实现了元素在线程之间的传递（以建立Java内存模型中的happens-before关系的方式）。...在队列中已有元素的情况下，调用transfer方法，可以确保队列中被传递元素之前的所有元素都能被处理。...考虑到executor在并发编程中的重要性，你就会理解添加这个实现类的重要性了。...Java 5中的SynchronousQueue使用两个队列（一个用于正在等待的生产者、另一个用于正在等待的消费者）和一个用来保护两个队列的锁。
由于它对实际问题的描述，具有直观性，故广泛应用于物理学、化学、信息论、控制论、计算机科学、社会科学、以及现代经济管理科学等许多科学领域。...igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...由15 – 23 行(最短路矩阵) 可以知道该网络上每两个定点的最短路。如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。...需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。
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