1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；
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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。
选自Dataquest 作者：Alex Yang 机器之心编译 参与：Panda 正则表达式对数据处理而言非常重要。近日，Dataquest 博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章，通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。 数据科学家的一部分使命是操作大量数据。有时候，这些数据中会包含大量文本语料。比如，假如我们需要搞清楚「巴拿马文件 [注意，可能是敏感词]」丑闻中谁给谁发送过邮件，那么我们就要筛查 1150 万份文档！我们可以采用人工方式，亲自阅读每一封电子邮件，但我们也可以
由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
作为数据科学家，快速处理海量数据是他们的必备技能。有时候，这包括大量的文本语料库。例如，假设要找出在 Panama Papers（https://en.wikipedia.org/wiki/Panama_Papers） 泄密事件中邮件的发送方和接收方，我们需要详细筛查1150万封文档！我们可以手工完成上述任务，人工阅读每一封邮件，读取每一份最后发给我们的邮件，或者我们可以借助Python的力量。毕竟，代码存在的一个至关重要的理由就是自动处理任务。
基本上每行就是一句话，所属类别，这里包含English, French, German, Spanish, Italian 和 Dutch 6种语言）
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数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环，虽说本公众号重心在于数据可视化，可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧，还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的数据处理技巧中，导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加，并且这里根据所依赖函数的处理效率，给出诺干套解决方案。 数据合并操作涉及以下几个问题： 横向合并； 1. 是否需要匹配字段 1.1 匹配字段合并 1.1.1 主字段同名 1.1.2 主字段不同名 1.2 无需匹配字段合并 纵向合并：（情况比较简单，列
R中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式，分别为inner，left，right和outer模式。 其中inner为默认的匹配模式，可与sql语言中的join语句用法。
最近在刷bioconductor包，无意中跳转到了一个文章， 标题是：《Software for the Integration of Multiomics Experiments in Bioconductor》，文章链接是：https://cancerres.aacrjournals.org/content/77/21/e39
Paper：Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review（Computer Science, Mathematics-ArXiv）2020
实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。而在实际工作中，数据分析者更多时候面对的是来自多种数据源的外部数据，即各式各样扩展名的数据文件，如 .txt、.csv、.xlsx、.xls 等。不同扩展名的文件代表不同的文件格式，这常常会给分析者带来困扰。
在数据相关的职业生涯中遇到最痛苦的事情之一就是必须处理不同步的时间序列数据集。差异可能是由许多原因造成的——日光节约调整、不准确的SCADA信号和损坏的数据等等。在相同的数据集中，在不同的点上发现几个差异是很常见的，这需要分别识别和纠正每一个差异。而且当使用它时，可能会无意中抵消另一个同步部分。幸运的是，在新的“动态时间规整”技术的帮助下，我们能够对所有的非同步数据集应用一种适用于所有解决方案。
作者：Matt 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat__26917383/article/details/51302425 笔者寄语：本文大多内容来自未出版的《数据挖掘之道：基于R的实战之旅》的情感分析章节。本书中总结情感分析算法主要分为两种：词典型+监督算法型。 监督算法型主要分别以下几个步骤： 构建训练+测试集+特征提取（TFIDF指标）+算法模型+K层交叉验证。 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题： （1）准确率而言，基于算法的方法还有待提高，而目前的算
（1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。
R语言提供了许多内置的数据集，这些数据集可以在学习和练习时使用，帮助你熟悉R的数据分析和可视化操作。以下是一些常用的内置数据集及其简要介绍：
大数据文摘作品 编译：大茜、钱天培 R还是Python？ 真是个千古难题！ 如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化，R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习，整个自然语言处理，那你可还真得用Python。 如果你处于交叉领域，很可能就需要两种语言切换。后果是，写个for loop还出bug真的是家常便饭。报警！ 面对这种困境的绝不止你一个人！最近的KDnuggets Analytics的软件调查中，Python和R位居数据科学和机器学习软件的前两名。 如果你真的想提高你在数据科学领域的能力，这两种
如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化，R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习，整个自然语言处理，那你可还真得用Python。
韦恩图（Venn diagram）是一种能直观展示不同数据集之间的集合关系的图，常见的集合运算主要包括：交集（intersection），并集（union）和补集（complement）。在R语言中，有很多R包可以实现韦恩图的绘制，米老鼠在这里推荐“ggvenn”和“ggVennDiagram”这两个R包，它们都是基于ggplot2的绘图系统，和其它ggplot2绘制的图兼容性好，这里主要介绍“ggvenn”这个R包的用法。
“读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍，经过讨论确定要读的书，每个月读一本书且要精读，大家一起分享。” 第二章 创建数据集 本章概要 1探索R数据结构 2使用数据编辑器 3数据导入 4数据集标注 本章所介绍内容概括如下。 两个方面的内容。 方面一：R数据结构 方面二：进入数据或者导入数据到数据结构 理解数据集 一个数据
【IT168 资讯】对于以数据为中心的工程师来说，Python和R是数据中心最流行的编程语言之一。但是，它们并不总是构建应用程序的其余部分的语言。这就是为什么你有时需要找到一种方法，将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。 在本文中，将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。 输入：Flask 我们可以使用Flask作为共享和主持机器学习预测的一种方式。让我们使用来自著名的Kaggle比赛的Titanic 数据集。首先，创建一个新文件，并
估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。
以项目的方式管理R代码和文件，可以很大程度规避 1）工作路径不对，2）找不到文件 ，3）代码和文件不对应 ，等常见的问题。
我们都知道，计算机它只会计算，其它的能力都是我们赋予给它的，它只是按照我们的步骤去执行而已。
今天介绍欧洲NAVER LABS的研究员提出的一种可以用于视觉三维重建以及定位的算法，同时介绍一种通用三维重建的数据格式管理器Kapture，本方案获得CVPR视觉定位挑战赛第二名。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
摘要 背景：前列腺癌是男性中第二常见的癌症。发展基于基因的分类方法是迫切的要求。我们的目标是建立基因分型。 方法：我们使用了四个前列腺癌数据集。癌症基因组图谱（TCGA）RNA-Seq数据用于训练分类器。基于分类器的三个亚型被测试是否具有临床数据存在显着差异。其他三组按分类器分类并验证。 结果：分类器有183个基因。前列腺癌亚型1（PCS1）的特征是高 GSTP1的表达，Gleason评分较低（P <0.001）。 PCS2有更高的Gleason评分，更多的淋巴淋巴结侵袭（P = 0.005）和病理T期（
近日，阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 Enhanced Sequential Inference Model（ESIM）。ESIM 是一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM，据阿里介绍，该算法模型自 2017 年被提出之后，已被谷歌、facebook 在内的国际学术界在论文中引用 200 多次，更曾在国际顶级对话系统评测大赛（DSTC7）上获得双料冠军，并将人机对话准确率的世界纪录提升至 94.1%。
其中，GSEXXXXXX 是该数据集的 accession number，是一个唯一标识符，用于在 GEO 数据库中检索该数据集的信息。可以通过构建类似这样的 URL，将 accession number 替换为任意感兴趣的 GSE 数据集的 accession number，以访问该数据集的主页。然后，就可以从主页中获取数据集的相关信息，包括表达量矩阵文件的下载链接等。
2014年，蒙特利尔大学(University of Montreal)的伊恩•古德费洛(Ian Goodfellow)和他的同事发表了一篇令人震惊的论文，向全世界介绍了GANs，即生成式对抗网络。通过计算图和博弈论的创新结合，他们表明，如果有足够的建模能力，两个相互竞争的模型将能够通过普通的反向传播进行协同训练。
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"
TableBank 开源地址：https://github.com/doc-analysis/TableBank
比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道
>，<，>=，<=，==，!=。 (大于，小于，大于等于，小于等于，等于，不等于。)
近年来，越来越多研究人员意识到单模态分析技术在现实中处理信息的局限性，对于自然语言、音频信息以及视觉等多模态融合方面的研究投入日益增加。视觉语言导航[1]是智能体在第一视角下，基于真实环境下的全景图，综合处理指令和视觉信息并进行推理的多模态任务，也是智能管家等应用的核心技术之一。视觉语言导航尝试使用多模态融合的方式，为室内导航任务的研究提供了一个新的方向。如图1所示，智能体需要结合指令信息和视觉信息，在模拟器中完成一系列的决策，最终到达目标位置。其中主要难点在于如何学习理解指令和视觉的信息，从而完成导航过程中的每一步决策。
昨天我们介绍了在使用GEO数据可能遇到的一些问题（GEO数据库可能遇到的问题）。由于篇幅的关系，还有一些没有说完，今天就把剩下的问题和大家说一下吧。
之前有人在公众号留言问过用R语言如何实现t-SNE降维，今天的推文介绍一下R语言实现的代码，主要内容参考自链接 https://datavizpyr.com/how-to-make-tsne-plot-in-r/
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
* 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行)： R下载：http://mirrors.us
tibble是一种简单数据框，它对data.frame的功能进行了一些修改，更易于使用。本文将介绍tidyverse的核心R包之一——tibble包
单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
seuratObj <- RunHarmony(sce, "orig.ident")
合并数据集，是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集，可以使用Pandas中提供的常规方法合并，但是，如果两个数据集没有共同的唯一标识符，怎么合并？这就是本文所要阐述的问题。对此，有两个术语会经常用到：记录连接和模糊匹配，例如，尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起，或合并只有组织名称和地址的数据等，都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
即中国疫情图之后，又来了一个小作业，作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制全国疫情热力图(10分)。
为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。
提示：R-project网站 https://www.r-project.org/
GitHub：https://github.com/Teichlab/ SpatialDE
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