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R语言指定列取交集然后合并多个数据集的简便方法

我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份<em>数据</em>分别以<em>数据</em>框<em>的</em>格式存储在其中 最后是<em>合并</em><em>数据</em> 直接一行命令搞定 df1<-reduce(df,inner_join...之前和一位同学讨论<em>的</em>时候他也提到了tidyverse整理<em>数据</em>，但是自己平时用到<em>的</em><em>数据</em>格式还算整齐，基本上用<em>数据</em>框<em>的</em>一些基本操作就可以达到目的了。...也就没有学tidyverse这个包<em>的</em>内容，看来得抽<em>时间</em>好好学习一下了。

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【Redis】Redis 字符串数据操作 ② ( 多个数据操作 | 值的范围操作 | 值的时间操作 | 简单动态字符 )

文章目录 一、多个数据操作 1、设置多个键值对 2、获取多个键对应的值 3、当键不存在时设置多个键值对 二、值的范围操作 1、获取值的范围内容 2、设置值的范围内容 三、值的时间操作 1、设置键值对同时设置过期时间...2、设置新值并获取旧值 四、简单动态字符 一、多个数据操作 ---- 1、设置多个键值对 执行 mset key1 value1 key2 value2 ......命令 , 可以 从 Redis 数据库中 读取 多个键 对应的数据 ; 代码示例 : 使用一条命令 , 向 redis 数据库中插入 name=Tom , age=18 两个键值对数据 ; 127.0.0.1...:6379> get name1 "Je123" 127.0.0.1:6379> 三、值的时间操作 ---- 1、设置键值对同时设置过期时间 执行 setex key 20 value 命令 , 可以...向 Redis 数据库中设置 key=value 键值对数据 , 并同时为该键值对数据 设置 20 秒过期时间 ; 代码示例 : 127.0.0.1:6379> setex name2 20 Tom

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【数据集】开源 | 变点检测数据集，来自不同领域的37个时间序列，可以做作为变点检测的基准

J. van den Burg 内容提要 变化点检测是时间序列分析的重要组成部分，变化点的存在表明数据生成过程中发生了突然而显著的变化。...虽然存在许多改变点检测的算法，但是很少有研究者注意评估他们在现实世界时间序列的性能。算法通常是根据模拟数据和少量不可靠的常用序列的ground truth进行评估的。...为了实现这一点，我们提出了第一个专门设计用于评估变化点检测算法的数据集，包括来自不同领域的37个时间序列。...我们分析了人类标注的一致性，并描述了在存在多个ground truth标注的情况下，可以用来衡量算法性能的评价指标。随后，我们提出了一项基准研究，在数据集中的每个时间序列上评估了14种现有算法。...我们的目标是，该数据集将作为开发新的变化点检测算法的试验场。 主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。

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R-rbind.fill|列数不一致的多个数据集“智能”合并，Get！

Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...但是按行合并时常用的rbind，限制条件有点多，发现plyr包的rbind.fill 函数能比较好的解决这个问题。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。

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CellChat 三部曲3：具有不同细胞类型成分的多个数据集的细胞通讯比较分析

分享是一种态度 此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。...笔记要点 加载所需的包 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 加载所需的包 library(CellChat) library...（组）组成的数据集，CellChat 可以使用函数liftCellChat将细胞组提升到所有数据集的相同细胞标记，然后执行比较分析，作为对具有相同细胞类型成分的数据集的联合分析。...加载每个数据集的CellChat对象 用户需要在每个数据集上单独运行 CellChat，然后将不同的 CellChat 对象合并在一起。...第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。

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全球长时间序列高分辨的生态系统总初级生产力GPP数据集

生态系统总初级生产力（GPP）是指一个生态系统在一定时间内通过光合作用转化的所有太阳能量的总量。它包括植物和其他生物的光合作用，而不考虑任何能量转移和损失。...前言 – 人工智能教程 因此，在分析了NIRv作为SIF和GPP探针的可行性基础上，本数据集基于长达40年左右的遥感AVHRR数据和全球数百个通量站点观测，生成了1982-2018年的全球高分辨率长时间序列...该数据集可用于全球气候变化和碳循环的相关研究。...数据集ID: TPDC/GLOBAL_GPP 时间范围: 1982年-2018年 范围: 全球 来源: 国家青藏高原科学数据中心 复制代码段: var images = pie.ImageCollection...: 1.0 * @Contact : 400-890-0662 * @License : (C)Copyright 航天宏图信息技术股份有限公司 * @Desc : 加载全球长时间序列高分辨的生态系统总初级生产力数据集

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Pandas 的Merge函数详解

在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。...但是如果两个DataFrame都包含两个或多个具有相同名称的列，则这个参数就很重要。 我们来创建一个包含两个相似列的数据。...我们也可以像更改合并类型一样调整how参数。 merge_ordered是为有序数据(如时间序列)开发的。所以我们创建另一个名为Delivery的数据集来模拟时间序列数据合并。...merge_asof merge_asof 是一种用于按照最近的关键列值合并两个数据集的函数。这个函数用于处理时间序列数据或其他有序数据，并且可以根据指定的列或索引按照最接近的值进行合并。...如果在正确的DataFrame中有多个重复的键，则只有最后一行用于合并过程。例如将更改delivery_date数据，使其具有多个不同产品的“2014-07-06”值。

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Google Earth Engine——北纬85度和南纬60度之间所有地区到最近的人口密集区的迁移时间数据集

这张全球可及性地图列举了北纬85度和南纬60度之间所有地区到最近的人口密集区的陆路旅行时间，以2015年为名义。...用于制作该地图的基础数据集包括道路（包括首次在全球范围内使用开放街道地图和谷歌道路数据集）、铁路、河流、湖泊、海洋、地形条件（坡度和海拔）、土地覆盖类型以及国家边界。...这些数据集都被分配了一个或多个旅行速度，即穿越该类型的每个像素的时间。然后，这些数据集被合并以产生一个 "摩擦面"，在这张地图上，每个像素都被分配了一个基于该像素内出现的类型的名义总旅行速度。...最小成本路径算法（在谷歌地球引擎中运行，对于高纬度地区，在R中运行）与该摩擦面结合使用，以计算从所有地点到最近的城市的旅行时间（按旅行时间）。城市是使用全球人类住区项目创建的高密度覆盖产品来确定的。...因此，由此产生的可及性地图中的每个像素代表了从该地点到城市的模拟最短时间。 源数据集的功劳在随附的文件中描述。

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3.算法设计与分析__分治法

，后一个子序列中记录的值均大于或等于轴值； （2）求解子问题：分别对划分后的每一个子序列递归处理； （3）合并：由于对子序列r1 … ri-1和ri+1 … rn的排序是就地进行的，所以合并不需要执行任何操作...); //递归地对右侧子序列进行快速排序 } } 在最好情况下，每次划分对一个记录定位后，该记录的左侧子序列与右侧子序列的长度相同。...在具有n个记录的序列中，一次划分需要对整个待划分序列扫描一遍，则所需时间为O(n)。...具有多个选手的情况可以依此类推。...下面考虑二维的情形，此时S中的点为平面上的点。 为了将平面上的点集S 分割为点的个数大致相同的两个子集S1和S2，选取垂直线x=m来作为分割线，其中，m为S中各点x坐标的中位数。

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Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据

此图显示了一个示例序列，其中包含使用闭环预测的预测值。 此示例使用波形数据集，其中包含 2000 个具有三个通道的不同长度的综合生成波形。...为了训练网络，每个序列必须具有相同数量的声道。 nufdmChahgnnhels = 3 可视化图中的前几个序列。...使用更多隐藏单元可以产生更准确的结果，但更有可能导致对训练数据的过度拟合。 要输出与输入数据具有相同通道数的序列，请包含一个输出大小与输入数据的通道数相匹配的全连接层。...对于更大的数据集，您可能不需要训练尽可能多的 epoch 来获得良好的拟合。 在每个小批量中，左填充序列，使它们具有相同的长度。 trainingOptions("adam", ...    ...较低的值表示较高的准确性。 计算所有测试观测值的平均 RMSE。 mean(rmse) 预测未来时间步长 给定输入时间序列或序列，要预测多个未来时间步的值。

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大规模环境下基于语义直方图的多机器人实时全局定位图匹配

左边是语义图，搜索的路径从起点（蓝色）开始，路径信息记录为右侧预先安排的柱状图，两个描述子之间的相似性得分可以通过归一化点积得到 我们的方法在三个数据集上进行了测试，包括两个合成数据集和一个公开的真实数据集...需要注意的是，如果具有相同语义标签的节点彼此非常接近，则应合并它们，因此，每个节点包含两类信息： 1）节点的三维坐标值； 2） 语义标签。...： 实验 为了公平和充分地验证我们的方法的有效性，我们在多个数据集上进行了三个实验。...A.性能比较 数据集和具体细节：SYNTHIA数据集从动态城市环境中安装在模拟汽车上的传感器收集数据。在我们的实验中，我们使用序列04 spring作为我们的测试序列。...C.真实场景的可泛化性 数据集和具体细节：为了评估我们的方法在真实环境中的可泛化性，我们在KITTI数据集上进行了另一个实验，具体来说，我们在序列02、08和19三个序列上评估我们的方法，在实验中，从序列

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spark计算操作整理

方法对数据进行转换, 一个输入转换为0或多个输出, 所以回调返回一个序列 mapPartitions 多对多. 数据转换批量....多个 V 转换为一个, 类型不变.将相同 key 的 value 通过自定义函数合成, 返回一个新的 (K, V) 数据集, 此时所有的相同 key 已经合并在一起了. foldByKey 多个 V...转换为一个, 类型不变, 可设初始值将相同 key 的 value, 通过自定义函数合并为一个....与reduceByKey的区别是, 此函数可以设置一个初始值 aggregateByKey 多个 V 转换为一个, 类型可变, 可设初始值.针对(K, V)数据集, 将相同 key 的元素聚合为一个....返回合并后的元素序列, 若其中一个数据集没有, 用 None 占位数据集1内容: (K1, V1)数据集2内容: (K1, V2), (K2, V3)结果: (K1, (V1, V2)), (K2, (

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【深度学习】光学字符识别（OCR）

在多个数据集下评估效果如下表所示： 6）缺陷 针对极小尺度文本检测有遗漏。如下图所示： 在极小尺度的情况下（红色框内）CTPN检测结果，其中一些真实边界框被遗漏。黄色边界箱是真实值。...因此，特征图的每列对应于原始图像的一个矩形区域（称为感受野），并且这些矩形区域与特征图上从左到右的相应列具有相同的顺序。...在基于词典的模式中，通过选择具有最高概率的标签序列进行预测。 ① 标签序列的概率 采用”联接时间分类“（CTC）层中定义的条件概率。...更重要的是，我们发现使用ADADELTA的优化收敛速度比动量方法快。 网络详细结构 7）结论 该模型在4个公共测试数据集上取得了较好的成绩，跟其它基于深度学习模型相比，具有明显提升。...主要原因是它们依赖于强大的二值化来检五线谱和音符，但是由于光线不良，噪音破坏和杂乱的背景，二值化步骤经常会在合成数据和现实数据上失败。另一方面，CRNN使用对噪声和扭曲具有鲁棒性的卷积特征。

6.3K10

Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据

此图显示了一个示例序列，其中包含使用闭环预测的预测值。此示例使用波形数据集，其中包含 2000 个具有三个通道的不同长度的综合生成波形。...为了训练网络，每个序列必须具有相同数量的声道。nufdmChahgnnhels = 3可视化图中的前几个序列。...使用更多隐藏单元可以产生更准确的结果，但更有可能导致对训练数据的过度拟合。要输出与输入数据具有相同通道数的序列，请包含一个输出大小与输入数据的通道数相匹配的全连接层。最后，包括一个回归层。...对于更大的数据集，您可能不需要训练尽可能多的 epoch 来获得良好的拟合。在每个小批量中，左填充序列，使它们具有相同的长度。trainingOptions("adam", ...    ...较低的值表示较高的准确性。计算所有测试观测值的平均 RMSE。mean(rmse)预测未来时间步长给定输入时间序列或序列，要预测多个未来时间步的值。对于每个预测，使用之前的预测作为函数的输入。

92300

使用神经网络的建立与分析遗传基因数据模型

DNA双螺旋(已对齐)合并神经网络(黄色) ? 我最近进行了有关基因序列的研究工作。我想到的主要问题是："哪一种最简单的神经网络能与遗传数据最匹配"。...另一方面，遗传序列是至少成千上万个值的一维向量（序列），在邻居之间没有明确定义的关系，并且没有具有预先训练的模型集。...单核苷酸多态性SNPs是基因组序列中特定的基因型位点，一般以RS[数字]表示。不同的种群有不同的序列不变量，但在家族内部可能是相同的(因此亚洲人看起来与欧洲人不同)。...出于同样的原因，损失与批量大小成正比（图5）。 ? 训练时间 图6清楚地显示了在训练时间上使用不同批次大小的行为，两种体系结构都具有相同的效果：批次大小越大，统计上的效率就越高，但不能保证泛化。...图6：不同批次大小的总训练时间 请注意，根据训练时间更改架构的效果（图7）。具有1500万个免费参数的培训时间明显少于辅助网络。 ?

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python数据分析——数据的选择和运算

数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...代码如下: 2.使用join()方法合并数据集 join()是最常用的函数之一, join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。...【例】按列合并对象。 关键技术：如果需要沿axis=1合并两个对象，则会追加新列到原对象右侧。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...较低：i 较高：j 最近：i或j二者以最近者为准 中点：(i+j）/2 返回值.返回Series对象或DataFrame对象。 【例55】通过分位数确定被淘汰的35%的学生。

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合并多个Excel文件，Python相当轻松

注意：本文讨论的是合并具有公共ID但不同数据字段的Excel文件。 Excel文件 下面是一些模拟的电子表格，这些数据集非常小，仅用于演示。...我可以使用VLOOKUP查找每个“保险ID”的值，并将所有数据字段合并到一个电子表格中！...图5：pandas数据框架，看起来就像Excel电子表格一样 pandas有一个方法.merge()来高效地合并多个数据集。...df_1和df_2中的记录数相同，因此我们可以进行一对一的匹配，并将两个数据框架合并在一起。...有两个“保单现金值”列，保单现金值_x（来自df_2）和保单现金值_y（来自df_3）。当有两个相同的列时，默认情况下，pandas将为列名的末尾指定后缀“_x”、“_y”等。

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