rbind具有不同colnames的多个csv文件_合并具有不同列的多个csv文件_Python csv合并具有不同列的多个文件 - 腾讯云开发者社区

1、合并相同表结构的多个.csv文件首先新建一个目录，把相同表结构的多个.csv文件放到这个目录然后打开cmd cd /d ".csv文件所在目录绝对路径" copy *.csv merged.csv...2、合并相同表结构的多个.xlsx文件（替换下目录路径为自己的） Set-executionpolicy -ExecutionPolicy Unrestricted -Scope CurrentUser...2.8.5.201 -Force Install-Module -Name ImportExcel -Scope CurrentUser #上面那些powershell是为这句做铺垫，如果没有上面的，会报下图的错

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使用R包deconstructSigs根据已知的signature进行比例推断

不同的特征有不同的生物学含义【2】，比如文章【3】就是使用了这些signature区分生存！...somatic突变的signature 也分享了如何比较不同方法拿到的signature，这样它们的生物学意义就可以联系起来了。...%3A10.1038%2Fs41422-020-0333-6/MediaObjects/41422_2020_333_MOESM23_ESM.csv 这个是大于500M的CSV文件，下载后修改名字，然后.../maf.csv',data.table = F) a[1:4,1:3] colnames(a) mut=a table(mut$Variant_Type) mut=mut[mut$Variant_Type...文件，来自于教程：使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断。

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关闭利用Mfuzz包对转录变化的时间趋势进行分析

Mfuzz简介 Mfuzz是专门的做转录变化的时间趋势分析的方法，核心算法基于模糊c均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，FCM），根据时间趋势分析结果还可以挑选每个趋势分组中具有代表性基因...读取每个样品的表达量矩阵 R读取csv文件 #R读取csv文件 a=read.csv("GSE198667_processed_data.csv") View(a) b=a[-c(1:3),] colnames...View(data1) data2=test1[,-c(4:9)] View(data2) test=cbind(data1,data2)#按列的方式将矩阵连接到一起；rbind按行的方式将矩阵连接到一起...tmp <- filter.std(gene.f,min.std=0.9) #18285，不同的数据集去除的基因数量不一样 4.3 Standardisation---- 聚类时需要用一个数值来表征不同基因间的距离...，Mfuzz中采用的是欧式距离，由于普通欧式距离的定义没有考虑不同维度间量纲的不同，所以需要先进行标准化 #此处标准化实际为归一化，使每个基因/蛋白的平均表达值为零，标准差为1。

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数据转换

不同数据类型之间的转换一般的 R 函数只能接受固定类型的数据，例如绘制热图，输入数据必须是数值型向量，数据框则不行，线性回归分析中，输入数据必须为一个数据框。...getwd() setwd('/home/xhs/jyxy/11-rbasic/') dir() dir()[21] x <- read.csv('heatmap.csv') head(x) class...('CountMatrix.csv',row.names = 1) class(x) nrow(x) colnames(x) x <- x[,c(1,3,5,7,2,4,6,8)] colSums(x)...(x[1:4,],x[10:14,]) rbind(x[1:4,1:4],x[10:14,1:4]) rbind(x[1:4,],x[1:4,]) rbind(x[1:4,2],x[1:4,3]) cbind...x <- c(1:10) dim(x) <- c(2,5) #向量和数据框之间相互转换：data.frame，cbind 和 rbind 将向量转换为数据框，取出数据框的 # 每一列为一个向量。

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Hemberg-lab单细胞转录组数据分析（七）-导入10X和SmartSeq2数据Tabula Muris

使用head命令查看前10行： head -n 10 droplet_metadata.csv 使用wc -l查看文件的行数: wc -l droplet_annotation.csv 练习：FACS和...，而实际的基因和样品的名字必须单独存储到文件genes.tsv和barcodes.tsv。...首先查看read的cellbarcode信息会发现这个文件只有barcode序列。...这时需要注意metadata表格中mouse ID与前面plate-based (FACS SmartSeq2)数据集的mouse ID不同，这里用-而非_作为分隔符，并且性别在中间。...meta[meta$channel == "10X_P4_5",] mouseID <- "3_8_M" 注意：有些组织的10X数据可能来源于多个小鼠的样品，如mouse id = 3-M-5/6。

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 04 文件的读写与认知

文件读写 .csv 文件打开方式，excel，记事本，sublime，vscode（适合大文本打开）图片 .csv 逗号分隔文件 .tsv 制表符分隔文件图片文件的读取读取txt文件 #1....T) #通常读取txt格式文件，header参数表示将文件的第一行作为列名，默认为F 图片图片读取csv文件 #2.读取ex2.csv ex2 <- read.csv("ex2.csv") 图片...列名是什么 dim(soft) colnames(soft) 将数据框导出成表格文件 #5.将soft导出为csv write.csv(soft,file = "soft.csv") #导出成csv格式...将一个项目的不同结果数据存在不同的文件夹图片将一个项目的不同部分分别存在不同的文件夹图片图片图片 # data.table包中的fread函数 soft = data.table::fread...， wf1 <-import("wf1.xlsx") #读取xlsx文件 wf <- import_list("wf.xlsx") #可以吧多个sheet文件的excel文件导入成列表模式 a = import

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🤠 WGCNA | 不止一个组的WGCNA怎么分析嘞！？~（四）（共识网络分析-第四步-共识模块与性状相关联）

~ "我只担心一件事,我怕我配不上自己所受的苦难。" 慢慢熬吧，毕竟世上无难事，只要肯放弃。...2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(WGCNA) 3示例数据我们这个时候要把前面清洗好，构建好的网络数据拿出来吧。 load("....relationships across\n", paste(setLabels, collapse = " and "))) 11导出网络文件.../FemaleLiver-Data/GeneAnnotation.csv") annot <- read.csv(file = file) probes <- names(multiExpr[[1...", "p.GS.meta"), rep(traitNames, rep(6, nTraits))) kMEmat <- rbind(kME[[1]]$cor, kME[[2]]$cor, kME[

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GEO数据库的多个表达量数据集的整合分析方法（表达量芯片和转录组测序）

在进行数据挖掘的时候，我们往往会筛选到不止一个符合我们预期的数据集，这些数据集来源于不同的研究人员。...这样得到的这些数据集就会存在我们所谓的批次效应，如不同实验时间、不同实验批次、不同处理方法、不同测序平台等。遇到这一情况，我们该如何选择数据和处理数据呢？...首先，我们要明确一点，符合我们实验目标的数据集能搜集多少，尽可能的都用上，因为单独数据集的分析存在部分实验误差，不具有代表性。...("All_data.csv",header = T) data2[,2] <- as.factor(data2$Type )##type表示的是生物学上的不同处理 data2[,3] <- as.factor...二、整合数据及分析在数据挖掘过程中，我们同时会分析多个数据集的表达谱数据，这样就会都得到多个差异分析列表。那么，怎么样才能挑出一些更重要的或者更有生物学意义的基因进行后续实验呢？

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GEO数据挖掘7

Map, mapply, match, mget, ## order, paste, pmax, pmax.int, pmin, pmin.int, Position, rank, ## rbind...AnnotationDbi' ## The following object is masked from 'package:clusterProfiler': ## ## select ## # 主要输入文件为表达量的矩阵和基因集的文件...# [[2]] ## ## [[3]] ## ## [[4]] ## ## [[5]] ## ## [[6]] ## ## [[7]] ## ## [[8]] # 保存计算结果 df=do.call(rbind...,es_deg) es_matrix=do.call(rbind ,es_max) df=df[df$P.Value 0.5,] write.csv(df...,file = 'GSVA_DEG.csv') 结束语至此，GEO数据分析的基础基本介绍完毕，后面计划解读一些geo数据挖掘的文章 love&peace

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R基础绘图篇 | 旭日图与冰柱图的绘制

冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。...开始绘图需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv...('旭日图.csv',header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE) df<-read.csv(file.choose( ),header=TRUE,stringsAsFactors...=FALSE) 旭日图分割角度均等平分 edges<- data.frame(rbind( cbind(rep('origin',4),unique(as.character(df$Season)))...duplicated(df[c('Month','Week')]),2:3]))) colnames(edges)<-c('from','to') vertices0<-data.frame(name=

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使用TBtools对叶绿体蛋白编码基因进行GO注释

第一步：根据叶绿体基因组的genbank注释文件获得蛋白编码基因序列提取序列的python脚本 import sys from Bio import SeqIO input_file = sys.argv...swissprot数据库比对，获得TBtools做GO注释需要的.xml格式文件参考文献：DIAMOND: 超快的蛋白序列比对软件下载swissprot数据 wget ftp://ftp.uniprot.org...-q output.fasta -o cp_Protein_coding.xml --outfmt 5 第三步：使用TBtools进行GO注释需要准备的文件 idmapping.tb.gz 文件比较大...这样GO注释就做好了，TBtools也会对应有可视化工具，这里我选择使用R语言的ggplot2进行展示 library(ggplot2) df<-read.csv("Bhagwa_cp_protein_coding.csv...ggplot2X轴文本对齐方式采用的是vjust和hjust参数，更改这两个参数 library(ggplot2) df<-read.csv("Bhagwa_cp_protein_coding.csv"

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TCGA-miRNA数据整理

观察可得 Metadata.json 包含了所需读入文件名和样本的 TCGA Submitter Id . 同样对 MANIFEST.txt 观察可得其中包含了所需读入文件名和文件所在的文件夹....导出数据---- write.csv(matrix, file = paste0(results_folder, "/matrix.csv")) 根据反馈修改小伙伴反馈表示 miRNA 数据并不一定存在一致的行名...导出数据---- length(colnames(matrix)) colnames(matrix)[2:length(colnames(matrix))] <- filesNameToBarcode$...(results_folder, "/matrix.csv")) 结论 miRNA的前体可能对应多个成熟的miRNA，比如hsa-let-7a-1，有两个对应的成熟体，MIMAT0000062(hsa-let...如 TCGA数据库：miRNA数据下载与整理(2) | 夜风博客文中所说, miRNA的前体可能对应多个成熟的miRNA, 因此还需要使用miRBaseVersions.db包对miRNA_region

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基因集富集分析(GSEA)及其可视化

1 什么是GSEA基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)是是一种计算方法，用于确定事先定义的一组基因是否在不同的样品中差异表达。...gseaplot2(kk_gse, "hsa04510", color = "firebrick", rel_heights=c(1, .2, .6))#改变更多参数，为了美观 #同时展示多个...文件里挑选就行。...= TRUE,#加不加p值 ES_geom="line")#是用线，还是用d点write.csv(go,file = 'gse_go.csv') 其他可视化方法气泡图dotplot(...term展示不同的颜色，如果希望标记节点的子集，可以使用node_label参数，它支持4种可能的选择(即“category”、“gene”、“all”和“none”).ego2<-pairwise_termsim

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用R进行网站评论文本挖掘聚类

这是根据某网站成交评论制作的可视化词云，词频的统计，分词和词云的制作都是用R，最后做了聚类，将不同的用户聚成了3个类别。这个图能很直观看到，每个类别的客户的特点。...,]$word,d[1:30,]$freq,random.order=FALSE,random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont3") write.csv...(d[1:30,], file="E:\\ 30个keyword.csv", row.names=FALSE) ############kmeans聚类####################### res1...=FALSE) kmeans(rating,5)#对评价矩阵进行k均值聚类 result=read.csv("E:\\ 聚类结果.csv") colnames(result)=d[1:30,1] ###...17],freq3[-17],random.order=FALSE,random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont3") ######算法比较 y=rbind

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CellChat 三部曲3：具有不同细胞类型成分的多个数据集的细胞通讯比较分析

分享是一种态度此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。...笔记要点加载所需的包第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析加载所需的包 library(CellChat) library...(ggplot2) library(patchwork) library(igraph) 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集对于具有稍微不同的细胞类型...第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。...对于具有截然不同的细胞类型（组）组成的数据集，除了以下两个方面外，大多数 CellChat 的功能都可以应用：不能用于比较不同细胞群之间相互作用的差异数和相互作用强度。

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R语言之可视化（33）绘制差异基因分析统计图

读取各个数据集的差异分析结果。...GSE1 <- read.csv('diffSig.csv', header = T, row.names = 1) GSE1 $Gene <- rownames(GSE1 ) GSE1 $GSE...<- 'GSE1 ' colnames(GSE1 ) GSE1 <- subset(GSE1 select = c("Gene", "GSE", "logFC") ) head(GSE1...------------------------------------------------- data <- rbind(dt1, dt2, dt3....)...基于此，就可以得到一张专门展示多个数据集差异分析结果统计的图，红色为每个数据集上调的基因数目。绿色为下调的基因数目。

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R可视乎|瀑布图

1.简介瀑布图（waterfall plot）用于展示拥有相同的X轴变量数据（如相同的时间序列）、不同的Y轴离散型变量（如不同的类别变量）和Z轴数值变量，可以清晰地展示不同变量之间的数据变化关系。...列表示不同组别，行表示不同x坐标下的数值大小，其中第一列表示x坐标位置。...library(plot3D) library(RColorBrewer) mydata0 <- read.csv("Facting_Data.csv",check.names =FALSE) head...相对三维瀑布图，分面瀑布图的优点是：可以更好地展示数据信息，避免不同类别之间数据重叠引起的遮挡问题，但是不能很直接地比较不同类别之间的数据差异。...library(reshape2) library(ggplot2) mydata0<-read.csv("Facting_Data.csv",stringsAsFactors=FALSE) colnames

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【孟德尔随机化】GTEx数据和gwas数据可以直接MR吗？

原始代码来自：【孟德尔随机化和共定位】文献分享：青光眼的致病基因和细胞类型 https://github.com/segrelabgenomics/ TwoSampleMR_pipeline 对应的实施过程在补充材料里...~ 存放数据的文件夹长这样：加载包 if (T) { library("data.table") library("dplyr") library("tidyr") library("...file_extension = ".v8.sqtl_signifpairs.txt.gz" gwas <- fread(gwas_file,data.table = F) view(head(gwas)) 以上的参数可以根据自己感兴趣的基因及所在的组织来变化.../data/") write.csv(gwas, paste0(".....) <- str_replace_all(colnames(make_result_df) , "\\."," ") colnames(make_result_df) <- trimws(colnames

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用R语言进行网站评论文本挖掘聚类|附代码数据

第一类客户：第二类第三类这是根据某网站成交评论制作的可视化词云，词频的统计，分词和词云的制作都是用R，最后做了聚类，将不同的用户聚成了3个类别。这个图能很直观看到，每个类别的客户的特点。... write.csv...(d[1:30,], file="E:\\ 30个keyword.csv", row.names=FALSE) ############kmeans聚类#######################res1...("E:\聚类结果.csv")colnames(result)=d[1:30,1]###分类别c1=result[result[,31]==1,]c2=result[result[,31]==2,]c3...[-17],freq3[-17],random.order=FALSE,random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont3")######算法比较y=rbind

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python合并多个不同样式的excel的sheet到一个文件中

python实战：使用python实现合并多个excel到一个文件，一个sheet和多个sheet中合并多个不同样式的excel的sheet到一个文件中主要使用的库为openpyxl1、安装openpyxl...openpyxl:import openpyxl使用openpyxl合并excel:1、创建一个excel，没有sheetwb = openpyxl.Workbook(write_only=True)2、加载已有文件...:w_rs.append(row)5、保存文件：wb.save('H:/openpyxl.xlsx')完整代码示例：def megreFile(): ''' 合并多个不同样式的excel的sheet...到一个文件中 ''' import openpyxl #读写excel的库，只能处理xlsx #创建一个excel，没有sheet wb = openpyxl.Workbook(...write_only=True) #读取文件的sheet for f in ('H:/test.xlsx',) * 3: print(f) r_wb = openpyxl.load_workbook

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