经常会碰到列数特别多的文件,而屏幕又不足以放下这么多列;即便能放下,也不容易清晰的辨别出想提取的信息在第几列。 根据我们前面的学习,可以用一行命令或简单的写一个bash脚本来处理这个问题。 命令如下,命令的解释见 Linux学习-文件排序和FASTA文件操作。 ```bash ct@ehbio:~$ vim test ct@ehbio:~$ cat test sample A B C D E F G H ID1 1 2 3 4 5 6 7 8 ID2 1 2 3 4 5 6 7 8 ID3 1 2 3 4
cut 译为“剪切, 切割” ,它是一个强大文本处理工具,它可以将文本按列进行划分处理。cut 命令逐行读入文本,然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
(7)别只复制代码,要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时,除了百度/谷歌搜索以外,用这个命令查看帮助:?read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下。
这是linux文本操作常用的几个命令,现在进行总结下 命令 常用用法 参数意义/示例 常用作用 cut cut -d '分隔符号'-f fileds cut -d ":" -f 3,5 切,纵向切,切列,相当于剪切,取的是某1列或某几列 cut -c 字符范围 cut -c 12- 切割排列整齐的信息 paste paste [-d] file1 file2 -d后面是分隔符,默认[tab]分隔 追加列,纵向添加,和cut反向对应 cat file1|paster file2 - -如果是管道命令,fi
如:邮箱的书写格式为:XXXX@XXXX.XXX,此格式即为邮箱地址的正则表达式。
前篇文章由案例驱动,总结了Sell中的基本语法,这篇文章带大家由案例驱动学习下Sell中的自带的工具命令。
save(a,file="test.RData")代码报错“object a not found”,说明未找到a数据框,可能时因为未将数据框赋值为a,可运行a<-,右上方环境窗口中出现a即可将a导出。
youtube-dl 是一个命令行程序,用于从 YouTube.com 和其他几个网站下载视频。它需要 Python 解释器,版本2.6,2.7或3.2+,它是跨平台程序。它可以运行在 Unix 、Windows 或 macOS 上。它是开源的,这意味着你可以修改它,重新分配或使用它。本文介绍如何使用它从视频网站如 YouTube、Youku、Bilibili 等视频站点下载并处理视频
(1)R的规范赋值符号是<-,也可以用=代替 (2)在Console 控制台输入命令,相当于Linux的命令行 (3)R的代码都是带括号的,括号必须是英文的。 (4)显示工作路径 getwd() (5)向量是由元素组成的,元素可以是数字或者字符串。 (6)表格在R语言中称为数据框^_^ (7)别只复制代码,要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时,除了百度/谷歌搜索以外,用这个命令查看帮助:?read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下。 (8)数据类型(重点只有两个)
Plink是我们常用的全基因关联分析工具,具有多种文件格式。许多分析工具都需要Plink的文件格式作为输入文件,今天小编就带大家掌握多种Plink文件格式的转换,解决分析过程中遇到的输入文件问题。
FIND 和 SEARCH 两个函数几乎相同,区别在于FIND 精确查找,区分大小写; SEARCH 模糊查找,不区分大小写。
##提取文件中的某几列,并取负对数值(P) #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use Math::Complex; ##math function open IN, " open OUT, ">$ARGV[1]"; # output file my @line; my $P_value=0; while () { chomp; next if (/^NSNP/); ##匹配到就跳出循环 next i
save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found,是为什么,应该怎么解决?
在Python当中模块Pandas在数据分析中以及可视化当中是被使用的最多的,也是最常见的模块,模块当中提供了很多的函数和方法来应对数据清理、数据分析和数据统计,今天小编就通过20个常用的函数方法来为大家展示一下其中的能力,希望大家能有所收获。
Linux 文本处理三剑客grep、sed、awk,这三个命令在工作和面试过程中出现的频率非常高,有时候很复杂的需求,一条简单的命令就可以实现,今天就先学习一下最强大的awk。
rownames(a)#查看行名,如果不命名使用默认值的话,行号就是行名,即1,2,3,4,5,......
write.table(a,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F) #将a的数据导入建立yu.txt。分隔符改为逗号,字符串不加双引号。
PS:cut的局限性:当文件的分隔符是空格,不是Tab,我们就无法利用cut进行提取了,此时我们需要用到后面将要讲到的awk命令来进行提取。
rownames(a) #查看行名,默认值的行名就是行号,1.2.3.4...dim(a)#几行几列
R基础字符串处理函数 nchar paste strsplit tolower toupper casefold chartr gsub sub substr substring grep grepl regexpr R包stringr 字符串处理学习思路 拼接 对应拼接,如 (‘a’,’b’)+(‘c’,’d’) → (‘ac’,’bd’) 多拼为一,如 (‘a’,’cd’,’m’) → (‘acdm’) 拆分(根据pattern) 如’a.b.c.d’ → (‘a’,’b’,’
在提取 dataframe 里面的列时,需要传入不定参数,即 dataframe.select(args) 。例如某个 dataframe 如下:
linux系统简介命令格式:命令+参数+文件修改命令行配色echo 'export PS1="\[\033]2;\h:\u \w\007\033[33;1m\]\u \033[35;1m\t\033[0m \[\033[36;1m\]\w\[\033[0m\]\n\[\e[32;1m\]$ \[\e[0m\]"' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc文件夹管理或路径有关的符号.当前目录..上一级目录~家目录/只有当/在路径最前端时才是根目录,其他位置的都是目录层级分隔符|管道符:前面
还没用过聊天机器人?给我发消息试试。 Jmeter在互联网测试中应用非常多,可以用来做接口测试或者性能测试,算是非常不错的一个工具。今天我们来聊聊Jmeter获取数据的几种方法。 1、手动写入 所有可以固定的参数,我们都可以通过手动写入的方式。如以下图中,HTTP信息头管理器中的Content-Type的值是application/json,通过手动写入的方式来获得数据。 2、正则表达式提取器 对于前后接口有关联,需要将前一个接口的返回值做为后一个接口的请求参数。对于这种参数,我们没有办法提前写入。为了整个
Sqlmap是一种开源的渗透测试工具,可以自动检测和利用SQL注入漏洞以及接入该数据库的服务器。它拥有非常强大的检测引擎、具有多种特性的渗透测试器、通过数据库指纹提取访问底层文件系统并通过外带连接执行命令。
(1) 在“Enter Gene List”中上传基因列表,格式是每行一个基因。按照DAVID的要求,总的基因个数不得超过3000个。
cut 译为“剪切, 切割”,是一个强大文本处理工具,它可以将文本按列进行划分的文本处理。cut命令逐行读入文本,然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
[6,8] ------匹配6或者8 [0-9] ------匹配一个0-9 的数字 [0-9]* ------匹配任意长度的数字字符串 [a-z] ------匹配一个 a-z 之间的字符 [a-z]* -----匹配任意长度的字母字符串 [a-c,e-f] ---匹配 a-c 或者 e-f之间的任意字符
GEMMA (Genome-wide Efficient Mixed Model Association) 是基于混合模型进行全基因组关联分析的工具。运行速度非常快,结果准确,使用也十分方便,非常适合初学者做GWAS分析。
cut的工作就是“剪”,具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。 cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段输出。
uniq命令本身被用作去除文本文件中的重复行,与sort命令相似,但是始终还是有区别的。文本文件在Linux中,既可以是txt,也可以是其他任意自定义格式。
后台有朋友找我要猎鹰C2,这个我也没有哈,有需要的可以自己花钱去买,事情忙完了,可以恢复更新了。
stringr包是Hadley Wickham大神贡献的R包之一,主要用于字符串的处理。对于经常需要对数据进行预处理的分析人员来说,简直是一把“利器”,可谓是上能屠龙,下能剔牙。其用法相比于R自带的函数,更加简单明了。stringr包在我工作中,是属于频繁使用的R包之一。简单的用法也是深入我心,强烈推荐使用该包进行字符串的预处理。 接下来,根据我在工作中使用到的stringr包的场景,介绍一下这些函数的用法。 字符拼接 场景:在读入csv或者xlsx格式文件时,根路径一般不一致,然后我一般使用全名路径。
秀秀:你看,排序这一步也能够省,选中要去掉反复项的一列或者几列。单击菜单“数据”-“数据工具”-“删除反复项”就能够了。
"少废话,来干货~"将R语言工作环境设置为这些文件所在文件夹注意这些文件夹中不能有其他文件如果你的样本是链特异性(Reverse)测序“啥是链特异性,需要解释的留言”用下面这组命令library(stringr)library(dplyr)fall <- dir()data.out<-df.use[1:4,]for (fnow in fall) {str <- str_sub(fnow, start = 4, end = 10)num <- as.numeric(str)df.read <- read.table(fnow)df.use <- data.frame(v1 = df.readV1,v4=df.readV4)V1,v4=df.rea)str_c<-str_c('SRR',str)colnames(df.use)<-c('V1',str_c)data.out <- full_join(data.out, df.use,by="V1")}data.out1<-data.out[-(1:4),-2] #这个是对data.out修整write.csv(data.out1, file = 'F:/out.csv')data.out1 就是DEseq2包中需要用的文件
我们都知道手机号是由第一位数字是0,第二位是3,4,5,7,8,9;其余数字随便。总共十一位数字,因此我们可以得出
str <- str_sub(fnow, start = 4, end = 10)
所谓“工欲善其事,必先利其器”,一个好的工具可以让工作和生活的很多事情变得轻松和快捷,今天就简单记录一下Linux三剑客之“awk”。
1. 如何看当前Linux系统有几颗物理CPU和每颗CPU的核数? 物理cpu个数:cat /proc/cpuinfo |grep -c ‘physical id’ CPU一共有多少核:grep -c processor /proc/cpuinfo 将CPU的总核数除以物理CPU的个数,得到每颗CPU的核数。 2. 查看系统负载有两个常用的命令,是哪两个?这三个数值表示什么含义呢? 两个命令分别是 w 和 uptime 这三个系统负载值分别表示在1分钟、5分钟和15分钟内平均有多少个任务处于活动状
《一大波常用函数公式》微信推送后,同学们很是喜爱,今天重发,小伙伴们可以收藏一下,在日常工作中如果有类似的问题,拿来即用。 话不多说,上菜—— 1、查找重复内容公式: =IF(COUNTIF(A:A,
将"huahua.txt"文件保存到工作目录(Rproject管理项目的工作目录)
首先我们通过pandas的read_.csv函数来导入两个csv然后用shape函数看看行列。
bed格式文件至少包括前3列,分别是:染色体的名字、染色体上的起始位置、染色体上的终止位置。这一步无论用写字板、excel、R等进行处理都可以,文件的后缀名也不重要,因为强行将文件后缀改为bed时,在后面的Linux系统中进行bedtools处理时也会报错。所需的bed格式文件参见下图。
把源数据汇总后,为了满足质量要求的数据,需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”),在转换选项卡中,集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
上一篇,我写了:Python 万能代码模版:爬虫代码篇 接下来,是第二个万能代码,数据可视化篇。
我们知道 Linux 三剑客,它们是 grep、sed、awk。在前边已经讲过 grep 和 sed,没看过的同学可以直接点击阅读,今天要分享的是更为强大的 awk。
最快的时间内,通过不同命令对Linux系统状态的把控,也是运维的基本功。今天一起来汇总一下,看看都有哪些。 1 使用w查看系统负载 相信所有的linux管理员最常用的命令就是这个 w 了,该命令显示的信息还是蛮丰富的。第一行从左面开始显示的信息依次为:时间,系统运行时间,登录用户数,平均负载。第二行开始以及下面所有的行,告诉我们的信息是,当前登录的都有哪些用户,以及他们是从哪里登录的等等。其实,在这些信息当中,我们最应该关注的应该是第一行中的 ‘load average:’ 后面的三个数值。 第一个
(5)查看帮助:?read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下
cat命令用于查看纯文本文件(内容较少的),英文全称为“concatenate”,语法格式为“cat [参数] 文件名称”。
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