承接R&Python Data Science 系列:数据处理(1)继续介绍剩余的函数。
1 #!/usr/bin/env python3 2 3 import json #json模块,用于将像字典的字符串转换为字典 4 import re #re模块,查找替换 5 import shutil #copy文件用 6 shutil.copyfile('conf','conf.bak') #shutil.copyfile(文件1,文件2):不用打开文件,直接用文件名进行覆盖copy。 7 #全局变
如果不想安装额外包,用ifelse;如果是单个条件,用dplyr::if_else;如果多个条件,用dplyr::case_when (更可读)
最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
众所周知,tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线!相同类型的mlr3也是不支持的!大家多去github提issue,加速对校准曲线的支持!
分支语句的作用是在某些条件控制下有选择的执行实现一定功能语句块。if 分支语句则是当if后的条件满足时,if 下的语句块被执行,语法格式如下所示:
本教程为读者提供了使用 频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外,本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后,还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。
本杂志开源(GitHub: ShixiangWang/weekly[1]),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。
最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法
创建对象的3种方法 使用构造器创建对象 使用构造器创建对象.png 直接创建对象 直接创建对象.png 使用字面量创建对象 使用字面量创建对象.png 循环 if else if_else判断.p
David Salazar 发布了一系列博客介绍因果关系。在之前的文章中,他将因果关系定义为干预分布(interventional distribution),并介绍了两种识别因果关系的策略:后门准则和前门准则。然而,这些准则并不适用于所有因果关系。
❝本节再来介绍使用「ggsankey」绘制桑基图,下面小编就通过一个具体案例来介绍如何绘制此图; library(tidyverse) library(ggsankey) library(wesanderson) 导入数据 records <- read_csv('records.txt') drivers <- read_csv('drivers.txt') 定义调色板 pal <- wes_palette("Zissou1") 设置主题 theme_set( theme_minimal() +
肿瘤突变负荷(TMB, tumor mutation burden)在生信数据挖掘领域是很古老的东西了,没想到还有人在用它进行各种分析...
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制镶嵌条形图,下面通过一个小例子来展示 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(ggtext) 导入数据 incl_gen_2019 <- read_tsv("incl_gen_2019.xls") %>% mutate(OECD = rowMeans(select(., 3:last_col()))) %>% rename(provisions = 1) %>% add_r
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DI :数据集成,数据集成系统是为用户访问多个有效的、异构的数据源提供统一的应用系统,从而使用户真正将注意力集中在他们想要的特定结果上,而不必关心如何获得这些结果。现在一些企业在做的数据整合平台就是数据集成系统。
3.复制划定区域,再进行黏贴,选择“仅复制数据”,这样一来,划定区域的公式会被消去,最后把不需要的数据进行删除就好。
❝本节来介绍一个小案例,如何绘制趋势变化散点图,数据主要展示世界主要国家近70年间GDP收入与lifeExp之间的关系,通过时间趋势的变化来更加直观的查看结果。 加载R包 library(tidyverse) library(scales) library(camcorder) library(shadowtext) library(ggh4x) 数据清洗 df <- read_tsv("data.xls") %>% # 由于海湾战争的缘故Kuwait的数据比较异常因此在此剔除 filter(cou
在m×n的矩阵A中,任取k行、k列(k小于等于m、k小于等于n),位于这些行和列交叉处的 个元素,在不改变原有次序的情况下组成的矩阵叫做矩阵A的k阶子式。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
我们不建议使用这种方式,因为一个无效测量不代表所有测量都是无效的。此外,如果数据质量不高,若对每个变量都采取这种做法,那么你最后可能会发现数据已经所剩无几!
今天介绍的可视化内容是关于如何快速、便捷的绘制「热力图」,使用到的工具为-「tidyHeatmap」。
很多人都开始用tidymodels了,但是很多人还没意识到,tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线!相同类型的mlr3也是不支持的,都说在开发中!开发了1年多了,还没开发好!
一看这种题目就是需要用到递归思想的,编写一个函数,函数里面写一个if_else根据a的大小来分类,但是要求的是数据会很大,需要输出的是这个值的个位数,所以,可以对每次用到的数据对10取余。
最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。
1.cd -,cd,..,.有什么功能 cd 打开用户根目录 cd – 打开上一次工作目录 . 当前目录 .. 上一级目录 2.查看当前所在目录绝对路径 pwd 3.查看当前目录下所有文件,并按修改时间从旧到新排序 ll -alrt a是所有文件,l是详细信息方式,r是逆序,t是最新在前面 4.ln f1 f2与ln -s f1 f2的区别 ln 不带-s参数是硬连接,带-s是软连接,软链接可以跨文件系统,可以连接windows下的文件到linux下 硬连接指向同一个节点,会增加连接数,只要
linq的语法通过System.Linq下面的Enumerable类提供支持,也就是说,只要是实现了IEnumerable<T>的对象都可以使用Linq的语法来查询。LINQ定义了大约40个查询操作符,如select、from、in、where、group by 以及order by,通过查看源代码,实际上linq为IEnumerable<TSource>实现了一系列的扩展方法。
之前的篇章我们讨论的都是基于单列的分区表,那有无必要建立基于多列的分区表?这种分区表数据分布是否均匀?有无特殊的应用场景?有无特殊的优化策略?本篇基于这些问题来进行重点解读。
CSS3中新出现的多列布局 (multi-column) 是传统 HTML 网页中块状布局模式的有力扩充。
在涉及order by操作的sql时,b-tree索引返回的结果是有序的,可以直接返回,而其他索引类型,需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序,空值放在最后,创建索引时可以指定排序方式,如按倒序排序时,空值默认是放在最前的,但往往我们的查询并不想展示空值的结果,此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
比如基因列为ID的需要转为常见的symbol,基因列为symbol|ID的就需要拆开了!
前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容,用到了很多R包,虽然达到了目的,但是内容太多了,不太容易记住。
案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
描述: 由于篇幅过长的原因,作者将CSS布局文章分为两个小节,前面相信大家已经跟着【WeiyiGeek】作者一起学习了CSS Flexbox以及网格布局的基础知识了,现在我们在此基础上继续深入学习CSS 多列布局、浮动布局以及了解表格布局及其他传统布局,它是学习CSS之路上一个重点,是在进行前端开发时常常使用到的,所以说我们需要认真学习,若有不懂的地方可以在文章末尾,以及作者交流群【在公众号回复微信交流群】进行留言交流。
最近自己身边有好几个小伙伴由于各种原因(个人,疫情等都有)离职了,但是今年好像都是行情不太好的一年。许多的小公司都倒闭了,大公司也裁员,所以离职的小伙伴好几个都在家待职 1-3 个月。由于自己身边的小伙伴当前处于这样一种状况,在职(活在舒适区)的我也有了一点危机感。于是自己整理里一份前端清单来巩固自己的前端知识,以便差缺补漏。
一般而言,AI模型的大小与其训练时间相关,因此较大的模型需要更多的时间来训练。通过修剪可以优化数学函数(或神经元)之间的连接,从而减小其整体尺寸而不会影响准确性,但是训练之后才能进行修剪。
今天跟大家分享excel筛选功能中隐藏的高级筛选功能! excel中的筛选窗口中,一直隐藏着一个不起眼的小菜单——高级:(如下图) 按照微软软件一贯风格,藏得越深,功能越逆天(数据分析工具库就是这样,
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题,因为数据仓库上层对接很多业务系统,业务系统的脏数据,业务系统变更,都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
发现没有用到索引,type 全是 ALL ,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在 where 条件的字段了。
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