今天可算把key搞好了,不得不说🏥里手握生杀大权的人,都在自己的能力范围内尽可能的难为你。😂
如果你通过数据分析拿到了一系列感兴趣的基因,但是只有类似于TP53这样的基因标准symbol名字,想批量拿到全部的基因的全名和别名,这里有一个代码分享给大家。
然后直接把下面的代码运行一下,把输出的all_gene_bioconductor.html文件好好看看, 就明白了。
实际上掌握了编程的思维,任何一门语言都可以做id转换! 对于初学者来说,这个是非常实用的一个,很多人当初就是因为要做这个转换,才慢慢走入了编程的道路。 使用大部分软件的时候,第一步就是文件数据准备,基本上都是数据的拆分和整合,这个拿id转换做基础练习也挺好的! 本来应该作为第一讲,但是当初认为太基础了,而忽略掉了,放在这里也好,大部分同学已经跟我们学习两个月了,可以拿这个题目来检验自己的水平了! ID转换简单来说,就是找到对应关系表,然后用hash或者字典对应一下即可。但也可以很复杂: 为什么要转换id?
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。
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。
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
有一些五六年前的学生们都成长为了各个生物信息学相关公司的小领导,而且他们都有了自己的公众号,知乎号,也算是一番人物。最近他们跟我反馈面试找不到或者说很难直接考核筛选到认真干活的生信工程师,挺有意思的。让我想起来了早在生信技能树论坛创立之初我为了引流,而规划的200个生信工程师面试题。值得继续分享:
通过学习,我们知道这个RcisTarget包内置的motifAnnotations_hgnc是16万行,可以看到每个基因有多个motif。而且下载好的 hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather 文件,也是 24453个motifs的基因排序信息。但是我们留下来了一个悬念,如何从几万个注释结果里面挑选到最后100个富集成功的motif呢?
NCBI Gene Expression Omnibus(GEO)是各种高通量实验数据的公共存储库,这些数据包括测量mRNA、基因组DNA和蛋白质丰度的单通道和双通道微阵列实验,以及非阵列技术,如基因表达序列分析(SAGE)、质谱蛋白质组数据和高通量测序数据。相比较TCGA数据库,因为数据是用户上传,所以更新较快
#lapply函数 #可以循环处理列表中的每一个元素 #lapply(参数):lapply(列表,函数/函数名,其他参数) #总是返回一个列表 #sapply:简化结果 #结果列表元素长度均为1,返
Writing for, while loops is useful when programming but not particularly easy when working interactively on the command line. There are some functions which implement looping to make life easier
有意思的是,我根据rentrez这样的关键词进行谷歌搜索的时候,无意中发现了:https://journal.r-project.org/archive/2017/RJ-2017-058/index.html
在单细胞分析中,我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数,循环读取多个数据集
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据,以便用于建立预测模型。
例如,下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数,将其转换为大写:
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外,datatable 还致力于实现更好的用户体验,提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战,在Python提供很多数据处理的函数库,今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。 它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据(超过100GB)操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似,但更侧重于速度和大数据支持,Python datatable还致力于实现良好的用户体验,明确的错误提醒和强大的API。 在本文中,我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。
1. 概要设计 主要思路: 为每个DataTable创建一个与之对应的IndexTable,通过各种途径,保证IndexTable Region与DataTable Region一一对应,并且存储在同一个RegionServer上,存储结构如图所示。最终要实现的效果是,每个IndexTable Region是对应的DataTable Region的局部索引,使用索引进行查询时,将对每个IndexTable Region进行检索,找出所有符合条件的DataTable RowKey,再根据DataTabl
R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法。
在实际的工作中,我们总要面对各种各样的数据结构处理,这些操作可以使用循环来完成,但是容易造成内存的占用,以前其实了解过这方面的函数,但是记不清,因此整理下 主要函数如下
在我之前转载的文章《apply,lapply,sapply用法探索》中已经对R中apply家族函数进行了比较详细地说明,这篇文章基于我在data campus中对lapply、sapply、vapply几个函数的学习,以更为简单的实例来了解这几个以列表对输入的迭代函数。
本人转载http://www.cnblogs.com/telnet_mike/archive/2011/08/29/2159013.html
本次转换用到了NPOI里面的方法,会经过封装成为dll,在.net平台和unity都测试通过。下面主要讲一下思路:
在实际编程工程中,常常遇到这样的情况:DataTable并不是数据库中的,或者DataTable尚未写到数据库,或者从数据库中读出的DataTable已经在本地被改动,又没有写回数据库(可能还要作其他改动),在这些情况下,其实只要用.NET类库中提供的DataView类的强大功能(主要是用它的RowFilter属性),就能方便地解决这类查询问题。 常有网友在网上询问怎么在DataTable中执行DataTable.Select("条件")返回DataTable,今天我在这里给个解决方法给大家参考:代码如下
在R中做数据处理时,数据导入导出是常见操作,对于导入而言,如果源数据保存在多个文件中,那么导入后首先就需要进行合并操作。
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据,也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话,需要将数据类型转换成矩阵类型。
转载:http://www.cnblogs.com/luluping/archive/2012/08/09/2629515.html
在Excel开发过程中,大部分时候是和Range单元格区域打交道,在VBA开发中,大家都知道的一点是,不能动不动就去遍历所有单元格,那性能是非常糟糕的,很多时候,是需要把整个单元格区域装入数组中再作处理的。
apply的输入为data.frame或matrix,输出为 vector, list or array。
1.如果只是想删除datatable中的一行,可以用DataRow的delete,但是必须要删除后让DataTable知道,所以就要用到.AcceptChanges()方法,原因是这种删除只是标识性删除,就像我们通常在数据库中用到的IsDelete字段。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
1,使用DataTable.Rows.Remove(DataRow),或者DataTable.Rows.RemoveAt(index);可以直接删除行
笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句。
反序列化具有不受信任输入的 DataTable 时,攻击者可创建恶意输入来实施拒绝服务攻击。 有可能存在未知的远程代码执行漏洞。
1.将泛型集合类转换成DataTable(表中无数据时使用): public static DataTable NullListToDataTable(IList list) {
两个结构一模一样的DataTable如何合并? 例子:使用Winform进行演示,表2的数据为固定的,表1的数据可以动态添加,通过合并按钮合并表1和表2的数据到表3 1.规定公共的DataTable结
1 public static class EntityConverter 2 { 3 /// 4 /// DataTable生成实体 5 /// 6 /// <typeparam name="T"></typeparam> 7 /// <param name="dataTable"></param> 8 /// <returns></returns> 9 public static IEnu
上面的方法只是将XMl字符串读入到DataSet中,然后再冲DataSet中查找先前定义过的DataTable即可。
带有 System.Web.Services.WebMethodAttribute 或 System.ServiceModel.OperationContractAttribute 的方法具有可能引用 DataSet 或 DataTable 的参数。
使用关键字function,并在其后跟随函数参数列表和函数主体。其基本形式如下: function(param1, ...., paramN) expr
在:http://www.biotrainee.com/thread-8003-1-1.html 可以看到如下所示的提问:
https://developer.salesforce.com/docs/component-library/bundle/lightning-datatable/documentation
1、在客户端调用WebService,脚本执行顺序出现了问题(报错了:XXX没有定义!).问题出在Atlas还没有初始化完成. 解决办法Altas 有个Sys.Application,这是个全局的变量,只要你引用了Atlas就存在,并且有个load事件,使用Sys.Application.load.add(mainLoop); 2、客户端操作返回的DataTable数据处理:DataTable对象有如下方法: add:将传入的DataRow对象添加到当前的DataTable中
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:Avi Chawla 翻译:欧阳锦 校对:和中华 Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的,这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间,但遗憾的是,Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV(请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954
MySQL数据库工具类之——DataTable批量加入数据库(Net版),MySqlDbHelper通用类希望能对大家有用,代码如下: using MySql.Data.MySqlClient; using System; using System.Collections.Generic; using System.Configuration; using System.Data; using System.Linq; using System.Web; using System.Text; public
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的,这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间,但遗憾的是,Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV(请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因),但我知道在某些情况下,除了使用 CSV 之外别无选择。
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