初步设想在Bioinfo板块中分享一些常见的生信分析软件的使用,原则就是有现成的轮子就不去自己造了。
Pandas做分析数据,可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。之前介绍过索引操作,现在接着对Pandas中的分组操作进行介绍:主要包含SAC含义、groupby函数、聚合、过滤和变换、apply函数。文章的最后,根据今天的知识介绍,给出了6个问题与2个练习,供大家学习实践。
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
大家好,本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布,一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
y4 <- filter(deg, a>1 & b < 0.05);table(y4)
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法,同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
Flux 是一种开源数据脚本语言,旨在查询、分析和处理数据。Flux支持多种数据源类型,包括:
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接,其实是对左边的数据框取子集
数据库的查询需要使用管理器对象进行 通过mymodel.objects管理器方法调用查询对象 方法 说明 all() 查询全部记录,返回QuerySet查询对象 get() 查询符合条件的单一记录 filter() 查询符合条件的多条记录 exclude() 查询符合条件外的全部记录 all()方法 ---- 使用方法:Asset.objects.all() from monitor.models import Asset querys =Asset.objects.all() for i in que
今天我们来学习 Python 中的 lambda 函数,并探讨使用它的优点和局限性
与 all () 方法不同,它会用 SQL 语句的 ORDER BY 子句对查询结果进行根据某个字段选择性的进行排序
关于周一 Eygle 在文章《千头万绪:从一道面试题看数据库性能和安全的方方面面》讲到的 SELECT* FROM girls WHERE age BETWEEN 18 and 24 and boyfriend='no' 这个 SQL,他 从数据库 SQL优化、数据安全、SQL审核、开发规范、IN-Memory 特性方面做了深入的分析。
在这个过程中你可能会发现问题,例如下次在进到rstudio的话,查看镜像,又不在了,怎么办呢
Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库,它灵活且强大具备丰富的功能,但在处理大型数据集时,它是非常受限的。
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵
Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程,但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助。
(1)在Rstudio程序设置中设置,可以用options()$repos来检验,但有时候还是不能成功,也不能下载Bioconductor的包
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
还有一种像Linux一样直接修改R中的相当于Linux中的.bashrc/环境文件一样的R的环境文件.Rprofile即可
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
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。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
一个新数据框,其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键:
本示例数据集很小,实际中数据量很大,可以根据使用filter()函数筛选出后续需要的“行”子集。
子查询 (Subquery)的优化一直以来都是 SQL 查询优化中的难点之一。关联子查询的基本执行方式类似于 Nested-Loop,但是这种执行方式的效率常常低到难以忍受。当数据量稍大时,必须在优化器中对其进行去关联化 (Decoorelation 或 Unnesting),将其改写为类似于 Semi-Join 这样的更高效的算子。
主要参考自:Hail | GWAS Tutorial[1]本笔记旨在提供Hail功能的概述,重点是操作和查询遗传数据集的功能。我们进行了全基因组SNP关联测试,并证明了需要控制由群体分层引起的混杂。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | NSS 编译 | 张伯楠,刘云南 弋心,卫青,宁云州 R语言是数据科学领域最流行的语言之一。如果你真想从事数据科学事业,那你要么已经会用R语言要么正在学习它。R语言同样是一个拥有广泛的统计和数据科学库的生态系统。为了帮助数据科学家测试他们的R语言能力,我们为DataFest 2017设计了一部分技能测试题。 超过1500人注册了这项考试并有接近500人完成了测试。下图是不同测试者的成绩分布: 下面是关于成绩分布的一些统计数据: 平均分:16.69 分数中值:19
etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具,核心文件etl.py不超过500行,具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义,不需手工编写 基于python生成器,流式处理,对内存无要求 内置线程池,支持串行和并行处理 内置正则解析,html转义,json转换等数据清洗功能,直接输出可用文件 插件式设计,能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站,能自动填入cookie github地址: https://github.com/ferventdesert/etlpy 运行需要pyt
原文地址:https://suzan.rbind.io/2018/02/dplyr-tutorial-3/ 作者:Suzan Baert 这是系列dplyr系列教程中的第三篇博客文章。 在这篇文章中,我们将介绍如何挑选您的数据。 除了filter的基础知识外,它还介绍了一些更好的方法,用near()和between()挑选数字列,或用正则表达式过滤字符串列。
本文框架 0. 导入Pandas 1. 数据读取与预处理 2. 使用单个label值筛选数据 3. 使用列表名批量筛选 4. 使用区间进行范围筛选 5. 使用条件表达式筛选 5.1 简单条件表达式 5.2 复杂条件筛选 5.3 定义函数筛选 0. 导入Pandas import pandas as pd 1. 数据读取与预处理 # 数据读取 data = pd.read_csv("./datas/03/Weather_2018.csv") --------------------------------
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
R包是多个函数的集合,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。
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第六篇:查询优化器概念:关于自动调整优化器及自适应查询优化
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程,收到了一位读者的私信,内容如上。
卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
pandas是基于numpy构建的,使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧,学会了分分钟通关变大神!
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据,尝试添加这个参数:nrows = 5,以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
选取公司某季度的新品完整销售数据(下表为虚拟样表),比方2019年春季产品从2018年12月到2019年6月的销售记录。
这个教程我将通过一些实用的实例和最佳实践的方式列举出 PHP 中常用的数组函数。每个 PHP 工程师都应该掌握它们的使用方法,以及如何通过组合使用来编写更精简且易读的代码。
Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言、平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式。
本文中总结了SQL中常用的内置函数,包含通用聚合函数、安全检测函数、数学统计函数、字符串函数等
HBase的名字的来源于Hadoop database,即hadoop数据库,不同于一般的关系数据库,它是非结构化数据存储的数据库,而且它是基于列的而不是基于行的模式。
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
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