前言 最近要处理一个100K*1M 左右大小的矩阵，这个矩阵的行为病人记录，列则是每个突变位点的突变信息，记录为0,1,2。 这个矩阵单纯大小就有300多G，我该如何去读取它、处理它呢？...毫无疑问的指向data.table 包中的fread。 它有两个优点： 效率飞速，自带多线程操作； data.table 格式很好地节约内存。 可是，300多G 对我来说还是有些大了。...而如snowfall 等并行处理的包，似乎无法处理readLines 这种文件链接，在我的测试中，每次并行循环都会重建链接，也就是若干个前N 行的文件。 1.2-将数据拆分 那么该如何来并行呢？...：(13条消息) R语言的稀疏矩阵学习记录_徐洲更hoptop的博客-CSDN博客[2] 3-写成脚本分别投递 在[[98-R茶话会17-在后台执行R命令]] 我们提过用脚本执行R 命令。.../Out/test100 我先前还写过一个通过取余数来拆分的策略：005.
写在前面 从这期开始，大猫课堂将会推出一个新的系列：R练习50题，目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作，例如寻找每组最大的N个观测等。...unique：找出symbol中不重复的值。 在data.table的语法中，先进行列选择操作，再对列进行处理。所以上述语句会先执行str_detect，再执行unique。...由于在keyby语句中我们已经按照日期与涨跌进行了分组，所以这一步我们只需要统计每个组有多少个股票就可以了。我们在这里使用了uniqueN这个函数。...我们的答案中，行、列以及分组三条语句各占一行，实际上这仅仅是为了让代码更直观。...如果你愿意，data.table允许你把所有的代码都写在同一行，就像这样： 下期预告 在下一期，我们会继续带来剩余题目的解答~ 大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...N是最常用的符号之一，它表示当前分组中，对象的数目（就不用调用nrow函数啦）。在[]使用它指提取最后一行。...例如使用id和date定位toy_tests中的记录： setkey(toy_tests, id, date) 现在提供key中的两个元素就可以获取记录了 toy_tests[....然后在每个子集data.table的语义中计算j表达式。...举例，我们现在需要对每个价格列调用na.locf()以去掉缺失值，先获取所有的价格列： cols = colnames(market_data) price_cols = cols[grep("^price
上期回顾 上次讲到 Matt 在转移到 R 阵营之后，开始思考下面那个无法在 S-PLUS 上面实现的命令，能否在 R 中实现呢？...在2004年的第一天，Matt 离开了所罗门兄弟，也离开了 S-PLUS。他开始不断尝试，终于用自己的方式重写了[.data.frame这个函数，从而让sum(B)在 R 中也能得以运行。...（大猫：在最新版本的 R 中，这个问题已经明显缓解，但是这时已经过去了5年多）而在data.table中，一切都是那么自然： > DF[, colToDelete := NULL] 哪怕你的数据集有...Matt 用 StackOverflow （全球最大的编程问答网站） 的数据给出了答案： 在过去的 7 天中，有 21 条关于 data.table 的问题没有被回答，占 19%； 在过去的 30 天中...，有 85 条关于data.table的问题没有被回答，占 15.3%； 所有关于data.table的历史问题中，1542条没有被回答，占 8.6%。
R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在着性能和效率的绝大差异...data.table 1、I/O性能： data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指，这里以一个1.6G多的2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何，...DT[i,j,by] 如果这个过程是SQL中是由select …… from …… where …… groupby …… having 来完成的，在R的其他基础包中起码也是分批次完成的。...str(mydata) 一共253316条记录，17个字段。...如果想要运行的同时进行输出则可以在结尾加上[] setorder(mydata,carrier,-arr_delay)[] ? 这个功能有点儿类似于基础函数中，在语句外部加上圆括号。
对比python中的datatable、pandas、dask、cuDF、modin，R中data.table以及spark、clickhouse 3....探讨R中的ETL体系 ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。...因此，ETL效率在整个项目中起着举足轻重的作用。 而日常数据生产中，有时会牵扯到模型计算，一般以R、python为主，且1~100G左右的数据是常态。...基于此，于是想对比下R、Python中ETL的效率。...目前本人工作中负责一个项目的数据生产，大致流程如下。首先，用presto从hive中读取数据，从ADB读取数据，数据量在5G左右。
浮动路由在同一时刻，数据只会由一条链路代为转发；2、浮动路由和负载均衡的原理：浮动静态路由：一种特殊的静态路由，通过配置去往相同的目的网段，但是优先级不同的静态路由，为了保证在网络中优先级较高的路由，即主路由失效的情况下...浮动静态路由(FloatingStaticRoute)是一种特殊的静态路由，通过配置去往相同的目的网段，但优先级不同的静态路由，以保证在网络中优先级较高的路由，即主路由失效的情况下，提供备份路由。...实验内容实验 R2 为某公司总部，R1 与 R3 是两个分部，主机 PC-1 与PC-2 所在的网段分别模拟 此时 R1 上存在两 条先前经过手动配置的静态路由条目，且它们的下一跳和出接口都一致。...现在在 R1 上配置一条默认路由， 即目的网段和掩码为全 0,表示任何网络，下一跳为 10.0.12.2，并删除先前配置的两条静态路由。图片 配置完成后，查看 R1 的路由表。 ...提示：在配置过程中，顺序是先配置默认路由，再删除原有的静态路由配置，这样的操作可以避免网络出现通信中断，即要在配置过程当中注意操作的规范性与合理性。
modelLINEAR_CROSS) SNP_file_name = paste(base.dir, "/data/SNP.txt", sep="") # 获取SNP文件位置 SNP_file = data.table...::fread(SNP_file_name, header=T) # 读取SNP文件，可以在R中查看 expression_file_name = paste(base.dir, "/data/GE.txt...", sep="") # 获取基因表达量文件位置 expression_file = data.table::fread(expression_file_name, header=T) # 读取基因表达量文件...，可以在R中查看 covariates_file_name = paste(base.dir, "/data/Covariates.txt", sep="") # 读取协变量文件 covariates_file...= data.table::fread(covariates_file_name, header=T) # 读取协变量文件，可在R中查看 output_file_name = tempfile() #
它被作为ListView和GridView控件的继承者，在最新的support-V7版本中提供支持。...缺点： 在RecyclerView中，没有一个onItemClickListener方法。所以目前在适配器中处理这样的事件比较好。如果想要从适配器上添加或移除条目，需要明确通知适配器。...这与先前的notifyDataSetChanged()方法稍微有些不同。具体操作在适配器代码中就可以体现。 整体总结它的几点如下： Adapter：包装数据集合并且为每个条目创建视图。...ViewHolder：保存用于显示每个数据条目的子View。 LayoutManager：将每个条目的视图放置于适当的位置。...ItemDecoration：在每个条目的视图的周围或上面绘制一些装饰视图。 ItemAnimator：在条目被添加、移除或者重排序时添加动画效果。
不光在R中，在Python等语言中，结巴分词也是最优秀、使用最广的分词包之一。jiebaR是jieba分词的R版本，使用了Rcpp进行编写，充分利用了C++高效的特点。...目前，结巴分词在C++、R、Python平台下都有对应版本，无论你采用那个平台，都能获得接近一致的体验。 2）安装data.table。...data.table是当前R中最强大的数据处理包之一，在大猫课堂中，所有的数据处理都要使用到data.table。...准 备示例数据集 为了尽可能通俗易懂，我们的示例数据集中只放三条文本，预览如下： ?...2行）： x.out <- sapply(dt$text, seg_x, USE.NAMES = F) dt[, text.seg := x.out] 其中sapply的作用是，对于字符向量text中的每个元素都应用
注意 I，本代码主要使用data.table包完成，关于data.table包的相应知识会在涉及的时候进行讲解。在以后的课堂中，我们会重点介绍data.table这个包。...在我们的例子中，我们只计算T日前后各一日的收益，因而ars一共有三个元素。...在测试中，大猫设置了一个极端条件：模拟2500个股票（差不多是A股股票数），每个股票拥有1000个交易日的记录（差不多有4年的时间），平均50个交易日出现一个事件（模拟盈利公告这类事件的出现频率）。...因此在整个数据集中，一共有250万条观测，5万个左右的事件。一般的事件研究法的数据量极少超过这个量级。...语句“car :=” 表示在原数据集中新建一个名为 car 的变量，vapply(ars, sum)的含义是把超额收益率向量ars中的元素相加，double(1)指定输出的必须是一个标量（因为对于每个事件日
接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...（贼笑中） dplyr包 R语言中最为重要的包（之一）！ 它可以让数据分析功能更加强大，代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它，使用它获取你想要的数据，而且它的语法非常简单，非常直白。...我们有没有发现dylyr包中函数使用的一些规律？ 有的！...作为课代表的我来帮大家简单的总结一下： 我们都知道R有个令人诟病的缺点就是跑起来耗内存，data.table相对于dplyr 更快、更节省内存了！...以上讲的这些只是我工作中data.table用得最多的功能，它的强大之处还远远不止这些！如果你想深入，可以去官网下载文档，你绝对值得拥有！
关于ListBox ListBox是WinForm中的 列表 控件，它提供了一个项目列表(一组数据项)，用户可以选择一个或者多个条目，当列表项目过多时，ListBox会自动添加滚动条，使用户可以滚动查阅所有选项...ListBox常用属性 *列表索引值，是指列表中的条目的序号，从0开始，如0，1，2，3... ...，当对列表进行增删插入等操作时，条目的排序发生变化，索引亦会变化。...就好像我叫痴者工良，按照姓名拼音排序，在班级的学号是66，而在班里10个姓痴的同学中，我是3号。 两者区别如下(有颜色背景为选中项)： ?...Text 获取或搜索列表控件当前选定项的文本。 ItemsCount 用来获取当前列表条目的 数目。....SelectedIndices.Count; //获取选中的条目的数量 i = listBox1.SelectedItems.Count; //获取选中的条目的数量
在1处，我们获取用户要修改的条目对象，以及与该条目相 关联的主题。在请求方法为GET时将执行的if代码块中，我们使用实参instance=entry创建一个 EntryForm实例（见2）。...在标签{% url %}中，我们将 条目ID作为一个实参，让视图对象能够修改正确的条目对象。...链接到页面edit_entry 现在，在显示特定主题的页面中，需要给每个条目添加到页面edit_entry的链接： topic.html --snip-- {% for entry in...在循环中，我们使用模板标签{% url %} 根据URL模式edit_entry和当前条目的ID属性（entry.id）来确定URL。...链接文本为"edit entry"， 它出现在页面中每个条目的后面。图19-3显示了包含这些链接时，显示特定主题的页面是什么 样的。 至此，“学习笔记”已具备了需要的大部分功能。
写 在前面 在小伙伴问大猫的所有关于R的问题中，“如何最快学R”应该是呼声最高的话题了。以前大猫曾经把自己的经验总结成一篇万字长文发在人大经济论坛中，但是由于篇幅太长，很少有小伙伴有时间看完。...那么，大猫建议的R学习路径是什么呢？ “在所有数据挖掘工作中，70%~80%的时间都用在了枯燥无谓的前期数据清洗与处理中，而只有剩下的20%~30%的时间是用在建模和计算上。”...大猫自己在比较两者之后，选择了data.table。...在这里大家会提出自己在R编程中遇到的问题，很多vote数比较高的问题相当有代表性，小伙伴们完全可以拿来当练习题，思考自己的答案，然后和下面网友给出的答案进行对比。...但是，数据处理的最终目的是进行呈现，而且在当前这个人人都把大数据挂在嘴边的时代，数据可视化越发来得重要，因为只有通过数据可视化，那些抽象的数字才能被所有人理解。
1写在前面 不知道大家都是怎么完成qPCR的计算的，在不会R的时候，我是用一个祖传的Excel表进行计算的。...但是，一直有个缺点，如果需要计算的量比较大时，就不方便了，去搜了一下文献，发现了一个最近发表的R包，不仅可以计算反转录的RNA体积，还可以帮助选择定量方法，简直是神仙R包，本期就介绍一下它的使用吧。...这里我们的df.2文件至少要包含一个all的列，告诉R具体的反应体积。...:fread(df.2.path) head(df.2) ---- 3.2 开始计算 现在我们就知道每个sample该如何配置反转路体积啦，Perfect!...table"]] ---- 4.3 可视化 p[["figure"]] + theme_bw()+ scale_color_npg() 5使用相对标准曲线法计算基因表达水平 如果内参基因和目的基因的扩增效率不相等
etcd 会定期对数据做快照，快照时会在WAL中追加一条记录。在etcd节点重启恢复时，会查找wal中最后一次快照的记录，将快照后的日志条目重新给到raft模块恢复内存数据。...获取raft节点当前最后一条日志条目的index li := r.raftLog.lastIndex() //2....判断是否做一次commit r.maybeCommit() return true } 获取raft当前日志中最后一条日志条目的index raft的日志条目index是单调递增的 etcd...将日志条目追加到raftLog内存队列中，并且返回最大一条日志的index，对于leader追加日志的情况，这里返回的li肯定等于方法第1行中获取的li raft的leader节点保存了所有节点的日志同步进度...注意这里带的term是本次发送给follower的第一条日志条目的term term, errt := r.raftLog.term(pr.Next - 1) ents, erre :=
data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...在筛选列变量的数据，也可以与%in%集合运算联用（集合运算见博客：R语言︱集合运算）。...这里先设置key，然后直接通过list(M,Y)就可以达到第一条代码的效能，而且时间更短。...在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...参考文献： 些许案例，代码参考自以下博客，感谢你们的辛勤： 1、R语言data.table简介 2、超高性能数据处理包data.table 3、R语言data.table速查手册 4、R高效数据处理包
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器...---- 待评估软件 项目目前已收录Python/R/Julia中13种的工具，随着工具版本迭代、新工具的出现，该项目也在持续更新，其它工具如AWK、Vaex、disk也在陆续加入到项目中。...7种Python工具 dask pandas datatable cuDF Polars Arrow Modin 2种R工具 data.table dplyr 1种Julia工具...， join性能 比较以下各种需求的效率， 详细代码，见每个柱子图上方， ---- 评估结果 groupby 可以看到Python中的Polars、R中的data.table、Julia中的DataFrame.jl...中的Polars、R中的data.table在join时表现不俗，详细， 0.5GB数据 join 5GB数据 join 50GB数据 join 小结 R中的data.table、Python中的
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