数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。简单来说可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
通过gene-based annotation 可以得到变异位点与基因之间的关系,除了与基因的关系之外,变异位点在基因组上某些特征区域的分布(比如转录因子结合区域,启动子区,增强子区等)更引人关注,这一功能通过region-based annotation 来实现。
awk、grep、sed是linux操作文本的三大利器,也是必须掌握的linux命令之一。三者的功能都是处理文本,但侧重点各不相同,其中属awk功能最强大,但也最复杂。grep更适合单纯的查找或匹配文本,sed更适合编辑匹配到的文本,awk更适合格式化文本,对文本进行较复杂格式处理。
在UCSC网站上,对于不同的参考基因组,提供了许多数据,这些数据中只要是提供了基因组区域的,理论上都可以用于annovar region-based annotation。在选择时,只需要根据目的选择对应的数据库即可。annovar 官方的文档中,给出了以下几种用法。
awk是什么 awk是一种处理文本文件的语言,是一个强大的文本分析工具;awk是以列为划分计数的,$0表示所有列,$1表示第一列,$2表示第二列。 awk参数 -F 指定分隔符,如-F: -v 赋值一个用户定义变量,如-va=1 -f 从脚本文件中读取awk命令 > vim rumenz.log 123 入门,小站 456 456 你好,世界 789 awk打印第1列和第3列 > awk '{print $1,$3}' rumenz.log //或者 > cat rumenz.log | awk '{pr
在R语言里面有非常好的package,可见我之前的博客: R语言实现关联规则与推荐算法(学习笔记) 该packages能够实现以下一些可视化:
不难看出坐标为(x,x)的字母都是A,然后向左右延伸。但这道题的思路有很多,可以以A为基础左右延伸,也可以以第一行为基础,也可以以第一列为基础。还有很多的思路,只要找到这道题输出的图形的某一种规律就可以按照这种规律写代码。
上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理,且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构(二叉树、红黑树、B树)的优势,最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引,由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引,并没有大篇幅的展开讨论,所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。
前面几篇专栏中,我们介绍了有关基于图片的人脸表情识别的相关内容。尽管该领域目前已取得了想当大的成就,但在实际使用中,仅仅依赖于图片并不一定能准确反映人的情绪状态。在一些场景中,需要结合人表情的变化才能真正理解人的情绪,因此基于视频的人脸表情识别研究也显得尤为必要。接下来专栏的两篇文章,将为大家介绍当前基于视频的人脸表情识别的研究现状和最新进展。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句,分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字,MySQL会在查询上设置一个标记,执行查询会返回执行计划的信息,而不是执行SQL。
在正式开始之前,我们先来看下 MySQL 服务器的配置和版本号信息,如下图所示:
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性,数据的限定定语,可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
MySQL有两种方式可以生成有序的结果:通过排序操作;或者按索引顺序扫描;如果explain出来的type列的值为index,则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。
监控系统状态 ps 查看系统进程 用法:ps aux、ps -elf STAT部分说明 D 不能中断的进程 R run状态的进程 S sleep状态的进程 T 暂停的进程 Z 僵尸进程 < 高优先级进程 N 低优先级进程 L 内存中被锁了内存分页 s 主进程 l 多线程进程 字符+ 前台进程 ps命令 ps命令,汇报当前系统的进程状态 ps用法(常用两种方法) ps aux 会把系统中所有的进程给列出来,静态的显示出来 [root@localhost ~]# ps aux USER
1.cs代码中:GridView的RowDataBound中对想做处理的项做Remove()字符串截取。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。工作中除了MySQL,也经常会使用Hive SQL,相比之下,后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路,继续对比Pandas与SQL,一方面是对上文的补充,另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见,本文采用hive环境运行SQL,使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置,我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过,不过仅限于mac版本,供参考,如果你觉得比较困难,可以考虑使用postgreSQL,它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同,界面相似,完全可以用notebook代替,我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别,感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过,可以参考常用Hive函数的学习和总结。
热图是很常见的图形展示方式,在◾图形解读系列 | 给你5个示例,你能看懂常用热图使用吗?有详细描述。热图基本原则是用颜色代表数字,让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上,任何一个表格数据都可以转换为热图展示。
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。
本系列出自《深入浅出MySQL》,全文以问答形式展开,是我的个人学习笔记。 问答录 ---- 先看花絮 ---- Q:如果我想改变列的顺序呢?像ALTER TABLE MODIFY COLUMN proj_desc AFTER con_name;这样做可以吗? A:创建表后你就无法真正的改变列的顺序了。最多只能在指定位置添加新列,然后删除旧列,但是这样会失去旧列中的所有数据。 ---- Q:如果我已经创建了主键,然后又意外的想改用另一列呢?可以只移除主键的设置而不改变其中的数据吗? A
每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。
在pandas里面有round,可以做四舍五入,但如果是只保留给定的位数,不做精度处理呢?那就不能使用round函数了。
在前两篇文章中,我们从多个角度,由浅入深,对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
(1)首先准备一个数据框文件,每一列为一个样本(第一列为基因名),每一行为一个基因。
结构化查询语言Structured Qurey Language,语句必须是以分号结束,且关键词不区分大小写,主要包含四种语句
索引的目的在于提高查询效率,其功能可类比字典,通过该索引可以查询到我们想要查询的信息,因此,选择建立好的索引十分重要
有很多的软件可以进行GWAS分析,不同软件要求的输入文件格式不尽相同,最常见的文件格式就是plink中的ped/map文件,除此之外还有gen/sample文件格式。
在MySQL中,表是存储数据的基本单位,每张表有若干列,每一行代表一条数据记录。在MySQL中,数据是按行存储的。
(3)INSERT() 替换字符串,从某个位置开始,替换某个长度,如果起始位置超过字符串长度,则返回源字符串,如: INSERT(‘我爱课工场’,1,3,‘很爱’)
刷面试题的时候,不知道你们有没有见过MySQL这两个命令:explain和profile(反正我就见过了)..
热图是科研论文中一种常见的可视化手段,因其丰富的色彩变化和饱满的信息涵盖量,往往是一篇文章中最引人注目的所在之一。上至CNS顶刊,下至1到2分小文,可以说热图无处不在,堪称文章C位。如何做出一张完美的热图,是居家旅行(科研写作),拜访亲朋好友(征服editor和reviewer的心)必备技能。本次教程,我们将为大家详细讲述如何使用R语言绘制高大上的热图。
打开数据库连接之前:一定要保证MySQL服务已经开启了。那么如何启动MySQL服务?除了可以在安装的时候勾选随着开机自启动,还可以在运行 窗口(windows)为例子,输入以下内容:
mysql -u用户名 -p密码 回车之后直接进入系统,不需要像上面那样,再进行密码的输入
这里介绍的MySQL相关知识,并不是针对那些想学习DBA的同学,而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点,是我学习MySQL数据库时,觉得有必要掌握的一些知识点。
在 mysql 中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。
结果中多重比较的展示全部使用字母表示了,虽然许多多种比较方法默认展示方式不同,但是我已经在包中将这些展示方式调整一致为字母。
传统的关系型数据库,如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based),在基于行式存储的数据库中, 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的, 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
对于通路分析结果的可视化而言,最常用的展现方式就是在通路中高亮显示富集到的基因。kegg 提供了在Color Pathway 在线服务,可以方便的完成这一任务。
给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0 ,则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。
我们知道很多情况下大单的定义是模糊的,可能今天的小单就是昨天的大单,所以我们这里以相对数来进行定义。因为我们需要分析分钟为维度,但是目前的日期都是以秒为单位,所以我们需要添加一列作为小时分钟来进行分析,所以添加1列为小时分钟列。
tail 命令可用于查看文件的内容,有一个常用的参数 -f 常用于查阅正在改变的日志文件。
常见的数据结构中, 哈希表和二叉平衡树的查找效率分别是O(1)和O(logn), 是效率最快的两个, MySQL也毫不意外的使用了这两种数据结构来做索引。 MySQL索引的数据结构有两种选择, B+Tree 和 Hash。
一条SQL被一个懵懂的少年,一阵蹂躏,扔向了MySQL服务器的尽头,少年苦苦等待,却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤,费尽苦心想从度娘那边寻求帮助,面对执行计划EXPLAIN,却等来的是无尽的折磨与抓狂。
DDL( Data Definition Language,数据定义语言)用在定义或改变表的结构数据类型、表之间的链接和约束等初始化工作上。常用的语句关键字包括 CREATE、 DROP、 ALTER 等。
首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态。
从tushare抓取到的财务数据,最开始只是想存下来,用的办法想简单点,是:插入--报错—update 但发现这个方法太蠢,异常会导致大量无效连接,改为: for idx,row in d2.iterrows(): try: rs=db.getData("select f_Code,f_Time,%s from caiwu where f_Code=:1 and f_Time=:2"%fldname,row["code"],dat)
本文主要介绍了Excel中常用的15个函数,包括SUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MIN、IF、VLOOKUP等。这些函数是Excel中最基础也是最常用的函数,对于数据的分析和处理具有重要的作用。本文以图文并茂的方式对每个函数进行了详细讲解,并附有实例,帮助读者更好地理解和应用这些函数。
Gene Set Enrichment Analysis是一种富集算法,由Broad Institute研究所的科学家提出,算法核心示意如下
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