首先需要安装bio3d包 install.packages("bio3d", dependencies=TRUE) library(bio3d) 分割文件的函数就是dbsplit： dbsplit(pdb.files...path是分割后的文件放在那个文件夹下。 pdbsplit("..../P.pdb",path = "MedBioInfoCloud") 如果是PDB数据库的蛋白，只需要PDB蛋白的id，然后通过get.pdb函数获取即可。
如何行列转置？ 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段：订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。...，工作表中可以点击想修改的字段进行更新类型： 数据源中选择箭头所指放歌和红框内图标，可以修改列的数据类型： 作表中，选择相应字段还可以进行重命名 复制值或隐藏等： 数据源中...MySQL，点击相应的数据打开： 6.如何行列转置？...Tableau的可视化效果和建模工具最适用于列式数据，也就是我们通常看到的Excel按每一列名排列的数据。但是，有时候给到你的是按行来排列的，如何实现行列转置呢？...如图所示，在工作表中直接点击功能栏中的交换行和列即可： 在数据源中，也有转置功能，不过数据源里转置的时多个字段： 需要选择多个字段进行转置： 点击数据选项的“转置”后，可以将多个字段转置
3.2 RDD和DataFrame、DataSet RDD：弹性（Resilient）、分布式（Distributed）、数据集（Datasets），具有只读、Lazy、类型安全等特点，具有比较好用的API...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...，支持代码自动优化 DataFrame与DataSet的区别 DataFrame： DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值， 每一列的值没法直接访问。...RDD转DataFrame、Dataset RDD转DataFrame：一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名。 RDD转Dataset：需要提前定义字段名和类型。 2.
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...我的数据有 2e5 * 2e4 这么多，因此 select 后只剩一列大小为 2e5 * 1 ，还是可以 collect 的。 这显然不是个好方法！因为无法处理真正的大数据，比如行很多时。...此外，我不清楚 SQL 的性能！我要调用很多次 df.iloc[i, 列] ，那这样会不会太慢了？ 3/3排序后加index然后转置查找列名 这个想法也只是停留在脑子里！因为会有些难度。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。
让我们以一个简单的非分区parquet表“sales”为例，它存储具有如下模式的记录： 此表的每个 parquet 文件自然会在每个相应列中存储一系列值，这些值与存储在此特定文件中的记录集相对应，并且对于每个列...（以字节为单位）（取决于使用的编码、压缩等） 配备了表征存储在每个文件的每个单独列中的一系列值的列统计信息，现在让我们整理下表：每一行将对应于一对文件名和列，并且对于每个这样的对，我们将写出相应的统计数据...为方便起见我们对上表进行转置，使每一行对应一个文件，而每个统计列将分叉为每个数据列的自己的副本： 这种转置表示为数据跳过提供了一个非常明确的案例：对于由列统计索引索引的列 C1、C2、......实际上意味着对于具有大量列的大型表，我们不需要读取整个列统计索引，并且可以通过查找查询中引用的列来简单地投影其部分。 设计 在这里，我们将介绍新列统计索引设计的一些关键方面。...为了能够在保持灵活性的同时跟上最大表的规模，可以将索引配置为分片到多个文件组中，并根据其键值将单个记录散列到其中的任何一个中。
乘积的结果是一个本地矩阵，对本地矩阵进行转置即可获得结果。...直接计算是不行的，这里考虑将矩阵B进行转置，这样计算的格莱姆矩阵是（k+p）* （k+p），维数将大大减小，非常有利于计算接下来的特征值与特征向量。...然而，矩阵B转置后的SVD分解不能直接用来计算最终的结果，我们还需要对其进行转化。...推导如下， 如果A的SVD分解表达为： A=UΣVT ，则 AT =(UΣVT )T =VΣUT 可以看出，转置后的左、右奇异值向量将发生互换。...各配置如下： 8001行1850列的稠密型矩阵，进行k值为800的矩阵分解，其中Randomized SVD算法的迭代类型选择none，过采样参数为5，迭代轮数为2。
RDD 具有可容错和位置感知调度的特点。操作 RDD 就如同操作本地数据集合，而不必关心任务调度与容错等问题。RDD 允许用户在执行多个查询时，显示地将工作集合缓存在内存中，后续查询能够重用该数据集。...目前支持的数据源有：Hive 和HDFS。 Spark Writer 支持同时导入多个标签与边类型，不同标签与边类型可以配置不同的数据源。...一般来说，第一列为点的 ID ——此列的名称将在后文的映射文件中指定，其他列为点的属性。...一般来说，第一列为起点 ID，第二列为终点 ID，起点 ID 列及终点 ID 列会在映射文件中指定。其他列为边属性。下面以 JSON 格式为例进行说明。...文件中的 field_0、field_1 将被写入${EDGE_NAME} # 起始字段为 source_field，终止字段为 target_field ，边权重字段为 ranking_field
可以明显注意到该函数的4个主要参数： values：对哪一列进行汇总统计，在此需求中即为name字段； index：汇总后以哪一列作为行，在此需求中即为sex字段； columns：汇总后以哪一列作为列...，在此需求中即为survived； aggfunc：执行什么聚合函数，在此需求中即为count，该参数的默认参数为mean，但只适用于数值字段。...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等； 上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。...这里，SQL中实现行转列一般要配合case when，简单的也可以直接使用if else实现。由于这里要转的列字段只有0和1两种取值，所以直接使用if函数即可： ?
特点：矩阵N[m×n] 通过转置 矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。 ...6.3.2算法分析 6.3.3算法：转置 /** this转置前的对象，每一个对象中都有一个data数据 * tm 转置后的对象，每一个对象中都有一个data数据...6.4三元组表存储：快速矩阵转置 6.4.1定义 假设：原稀疏矩阵为N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。...基本思想：分析原稀疏矩阵的数据,得到与转置后数据关系 每一列第一个元素位置：上一列第一个元素的位置 + 上一列非零元素的个数 当前列，原第一个位置如果已经处理，第二个将更新成新的第一个位置。
合乎数据可视化规范的表结构设计包含以下要素： 1. 第一行为表头，即表格列标题。很多人喜欢在第一行合并单元格，填写***表，这是不利于后期数据分析的； 2....将年度列和季度列合并，生成年度季度列，简化表格结构。选中年度和季度两列，点击转换——合并列。 ? 在弹出的“合并列”弹出框中，可选择用分隔符隔开两个合并字段，也可以不选。 ?...得到如下图所示，年度和季度合并的年度季度列。 ? 5. 点击转换——转置，对表格进行转置处理； ? 6....此时纵向的表格就转置成横向，同样的方法，点击转换——填充——向下，对第一列null空值进行补齐。 ? ? 7. 选中第一行，点击主页——将第一行用作标题。 ?...此时，最顶端的一行字段，就被第一行代替。 ? 8. 选中第一列和第二列，点击转换——逆透视列——逆透视其他列； ? 9.
之前有了解到，如果要合并多个表格，前提条件就是要标题进行统一， 在上一个例子中，实现了列的顺序一一对应的情况下，通过降低标题行来使得字段名称一直，并通过添加索引来对是否是标题行进行判断，这个的前提条件是列的顺序是需要一致的...Power Query对不同标题数据进行合并的技巧 那有什么办法是能够在不知道是否列的顺序是否正确的情况下依旧能够顺利合并的呢，那就是要统一标题，通过一个标题的统一对比表来进行批量更改。...合并查询的前提是列的查找而不是标题匹配，通过转置的方式把标题改为列数据。 3. 判断是否是需要进行替换的，若不需要则直接保留原标题 (二) 操作步骤 1....降低标题 要对标题进行转置，那首先得把标题降为数据，把标题作为第一条的数据。 ? 2. 转置 把标题对应到列的位置，通过转置即可实现，这里可以看到原先的标题是9列，所以这里转置后只有9行数据。 ?...通过原标题和转换后的标题进行比较得出最终的标题 这里可以使用if条件语句进行判断，如果匹配出的标题为空值，则使用原来的标题，否则使用匹配出的新标题。 ? ? 5. 删除不必要的列并调整得到最终数据 ?
向量（Vector） 向量是一个有序的数字数组，可以在一行或一列中。 向量只有一个索引，可以指向矢量中的特定值。 例如，V2代表向量中的第二个值，在上面的黄色图片中为“-8”。 ?...▌矩阵（Matrix） ---- 矩阵是一个有序的二维数组，它有两个索引。 第一个指向行，第二个指向列。 例如，M23表示第二行和第三列中的值，在上面的黄色图片中为“8”。 矩阵可以有多个行和列。...张量（Tensor） 张量是一组数字，排列在一个规则的网格上，具有不同数量的轴。 张量有三个指标，第一个指向行，第二个指向列，第三个指向轴。 例如，V232指向第二行，第三列和第二个轴。...） 最后，我们将讨论矩阵转置。...这基本上是沿着45度轴线的矩阵的镜像。 获得矩阵的转置相当简单。 它的第一列仅仅是移调矩阵的第一行，第二列变成了矩阵移调的第二行。 一个m * n矩阵被简单地转换成一个n * m矩阵。
image.png （3）内容页面：显示当前表格的内容。 （4）查询设置：列出查询的属性和已应用步骤。 选中要编辑的列名，鼠标右键，可以出现：从表中删除列、以新名称复制列或替换值。...选择“关闭并应用”后，Power Query编辑器将应用更改后的数据到 Power BI。 image.png 5.如何添加更多数据源？ 如果要向现有报表添加更多数据源，在功能栏中选择“新建源”。...可以连接其他的数据源，包括文件夹。通过连接到文件夹，可以一次导入多个 Excel 数据。 image.png 点击每个字段右边的小三角形，可以对字段进行筛选、排序。 image.png 6....如何行列转置？ Power BI 的可视化效果和建模工具最适用于列式数据，也就是我们通常看到的Excel按每一列名排列的数据。 但是，有时候给到你的是按行来排列的，如何实现行列转置呢？...点击Power Query编辑器中的“转置”，可以将行替换为列。 image.png 操作步骤动图演示： image.png 推荐：人人都需要的数据分析思维 image.png
image.png （3）内容页面：显示当前表格的内容。 （4）查询设置：列出查询的属性和已应用步骤。 选中要编辑的列名，鼠标右键，可以出现：从表中删除列、以新名称复制列或替换值。...选择“关闭并应用”后，Power Query编辑器将应用更改后的数据到 Power BI。 image.png 5.如何添加更多数据源？ 如果要向现有报表添加更多数据源，在功能栏中选择“新建源”。...可以连接其他的数据源，包括文件夹。通过连接到文件夹，可以一次导入多个 Excel 数据。 image.png 点击每个字段右边的小三角形，可以对字段进行筛选、排序。 image.png 6....如何行列转置？ Power BI 的可视化效果和建模工具最适用于列式数据，也就是我们通常看到的Excel按每一列名排列的数据。 但是，有时候给到你的是按行来排列的，如何实现行列转置呢？...点击Power Query编辑器中的“转置”，可以将行替换为列。 image.png 操作步骤动图演示： image.png 推荐：人人都需要的数据分析思维
特点：矩阵N[m×n] 通过转置 矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。...三元组表存储：快速矩阵转置 1）定义 假设：原稀疏矩阵为N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。...基本思想：分析原稀疏矩阵的数据,得到与转置后数据关系 每一列第一个元素位置：上一列第一个元素的位置 + 上一列非零元素的个数 当前列，原第一个位置如果已经处理，第二个将更新成新的第一个位置。...//6.1 转置前，每一个元素的列数 int k = cpot[j]; //6.2 转置后的位置 tm.data[k].row =
，并且显示结果为1 3、确定a的第二个元素是否不等于0：>> a(2)~= 0 因为a的第二个元素等于0并且不满足不等于0的条件，所以结果为false且显示结果为0 扩展资料： 关于matlab中的“...X(:,i)’” X(：，i)’是矩阵X和共轭转置的所有行的第i列。...X(：，i)代表所有行的第i列的子矩阵(冒号：表示所有)； 最后一个单引号表示共轭转置，等效于实数字段中的转置。 X(a，b)子矩阵是matlab中的常用运算。...除了前面提到的使用冒号来获取所有行(或列)外，还可以采用连续或间隔。 例如，X(2：4，[2 3 5])表示取矩阵X，其中矩阵X的第2、3和4行与第2、3和6列相交。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Hadoop是一个开源软件框架，用于存储大量数据，并发处理/查询在具有多个商用硬件（即低成本硬件）节点的集群上的那些数据。...HDFS针对顺序访问和“一次写入和多次读取”的使用模式进行了优化。HDFS具有很高的读写速率，因为它可以将I/O并行到多个驱动器。HBase在HDFS之上，并以柱状方式将数据存储为键/值对。...注意：序列文件是以Java为中心的，不能跨平台使用。 Avro文件适合于有模式的长期存储。Avro文件存储具有数据的元数据，但也允许指定用于读取文件的独立模式。...Avro文件也是可拆分的，并支持块压缩。更适合需要行级访问的使用模式。这意味着查询该行中的所有列。不适用于行有50+列，但使用模式只需要访问10个或更少的列。...如果在向磁盘写入记录时已知所有列值，则面向行的写也是有效的。但是这种方法不能有效地获取行中的仅10%的列或者在写入时所有列值都不知道的情况。这是Columnar文件更有意义的地方。
脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...dataframe 对与字段中含有逗号，回车等情况，pandas 是完全可以handle 的，spark也可以但是2.2之前和gbk解码共同作用会有bug 数据样例 1,2,3 "a","b, c","...x utf-8 * 在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码的转换，可以将文件名从GBK转换成UTF-8编码,或者从UTF-8转换到GBK。...数据质量核查与基本的数据统计 对于多来源场景下的数据，需要敏锐的发现数据的各类特征，为后续机器学习等业务提供充分的理解，以上这些是离不开数据的统计和质量核查工作，也就是业界常说的让数据自己说话。...4.1.3 数字 #清洗数字格式字段 #如果本来这一列是数据而写了其他汉字，则把这一条替换为0，或者抛弃？
来源:字节跳动白泉的分享 作者:大数据技术与架构整理 暴走大数据 By 大数据技术与架构 场景描述：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。...一些其它优化 执行计划调优 执行计划的自动调优： Spark Adaptive Execution （ Intel®Software）,简称SparkAE，总体思想是将sparksql生成的1个job中的所有...以 Aleft join B 为例： ? 2、join过程中，匹配到的key置为1，没有匹配到的项不变（如key3） ? 3、join结束后，没有匹配到的项，生成一个补充结果集R2 ? ?...从而实现读数据时RowGroup的过滤 目标： 自动选择排序字段 生成文件时自动排序 ?...Vcore 对于CPU使用率低的场景，通过vcore技术使得一个yarn-core可以启动多个spark-core Spark 访问hivemetastore 特定filter下推： 构造 get_partitions_by_filter
通常用来说明矩阵具有m行和n列。例如，下面所示的矩阵A是 ? 。如果m=n，则我们称该矩阵为方阵（square matrix）。矩阵A的转置记作 ? ，它通过交换A的行和列得到。 ?...matrix_trans函数的第一个参数是源表名，第二个参数指定行、列或值的字段名，第三个参数为输出表名。...列，转置后的矩阵为4行5列。...可以看到，矩阵和其对应的转置矩阵具有相同的主对角线。也就是说，矩阵转置实际上是沿着主对角线的元素对折操作。...matrix_mult 函数调用时的trans=true参数表示先对mat_b表行列转置再进行矩阵乘法。这次的矩阵乘法计算将正常执行。
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