一个没有任何R经验的人能够轻松地说出哪条线添加了哪个元素或改变了某些参数。 因此，为了构造一个图，我们逐一调用各种函数。但是我们从哪里得到这些函数的名字呢？我们需要记住几百个吗?...事实证明，你在一个plot中可能需要做的所有事情都是非常有限的。...好消息是，在所有的base R函数中，相同的参数代表相同的性质。对于特定的函数help()总是可以用于获取所有参数及其描述的列表。 为了进一步说明参数之间的一致性，让我们回到第一个例子。...通过将y值转换为0 - 1.5的范围，然后为每种馈线类型添加不同的偏移量，来完成准备密度的大部分工作。...-1:1转换为0:200为每个相关值分配颜色。
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...：unique，用于清洗数据中的重复值。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。...') 使用R.studio的小伙伴，在下载包很慢的的时候，可以使用R的官网站点，在中国地区会快很多，以解决此问题。
R 的传统绘图遵循画家模式。 高级绘图函数 + 低级绘图函数才能让图形丰富多样起来。...下一个例子展示条形图添加图例，图例中组名对应不同的填充模式。...特殊情况 隐藏的坐标轴尺度 因为这个原因，在条形图和箱线图中添加图形输出会比较麻烦。为何做到这点，我们需要获取函数的返回值。这个值会给出函数绘制的每一个条形的中点 x 位置。...创建绘图函数 xy.coords()允许在新建的函数中灵活指定 x 与 y 参数。该函数接收 x 参数与 y 参数并且创建一个标准的包含 x 值、y 值以及坐标轴合理标签的对象。...(opar)) plot.new() plot.window(xlim, ylim, ...)
在Power Query中当出现错误时，会出现的错误提示的原因，如图。 ?...如果这些错误在产生前就能预判，并给与一定的提醒，那对于后续的使用会非常的方便，即使发生了错误，也能知道错误的原因以及怎么去修改错误。怎么去判断是否错误呢？...那有没有可能自定义这些提醒的内容呢？可以的，在Power Query中可以使用error语句，自定义错误时返回的提示内容，那具体怎么操作呢？ 有3方式可以实现。 1....这里需要注意的是，记录中的3个字段名是固定的，对应error错误中的提示内容位置，其中Reason为必要内容。前面2个参数只能是文本格式，而最后一个Detail字段可以为文本格式，也可以为记录格式。..."格式错误", [方法1="去掉数字中的引号""", 方法2="使用 Number.From函数进行转换
这里将编写VBA代码，用来删除工作表指定区域中的错误值，这在很多情况下都很有用。 如下图1所示，有一组数据，但其中有一些错误值，我们想要自动删除这些错误值。 ?...图1 删除错误值的数据表如下图2所示。 ? 图2 如果不使用VBA，可以使用Excel的“定位”功能来实现。...如下图3所示，单击功能区“开始”的“编辑”组中的“查找和选择——定位条件”，弹出“定位条件”对话框。在该对话框中，选取“公式”中“错误”前的复选框，如下图3所示。 ?...图3 单击“确定”后，工作表中的错误数据单元格会被选择，单击“Delete”键，删除错误值，结果如上图2所示。...使用IsError函数来判断单元格中是否是错误值，如果是，则设置该单元格为空。
在生产环境中，做数据迁移需要考虑很多的可能性和场景，尽量排除可能发生的问题。我自己总结了下，大体有如下需要注意的地方。...对于lob的数据类型，在使用imp,impdp的过程中，瓶颈都在lob数据类型上了，哪怕表里的lob数据类型是空的，还是影响很大。...3)网络 网络带宽 网络是很重要的一个因素，数据迁移的时候肯定会从别的服务器中传输大量的文件,dump等，如果网络太慢，无形中就是潜在的问题。...10）foreign key 外键的影响需要重视，如果外键存在对于数据的插入顺序无形中对会有一定的约束，所以在大批量的数据并发插入条件下，disable foreign key，可以更加高效，当然在enable...14）constraint级的数据不一致 这种问题存在而且很隐蔽，比如如下的错误。就是not null constraint在源schema中不存在，在导入目标库的时候出问题了。
windows系统下Java中：检测\r和\n对应的ASCII值的方法：使用 \r字符和\n字符 与 0 做加法 \r 回车(回到光标所在的行的开头) \n 换行(换到光标所在的下一行...) \r\n 回车换行(回到光标所在的下一行的开头) System.out.println('\r' + 0); // 13 System.out.println('\n' + 0
我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。...pandas 吸取了 R 语言中数据清洗功能的优点并将其引入到 Python 中。...stringr -> re+string R 语言自带的字符串操作函数非常难用，每次当我需要处理字符串时，我都会做以下两件事： 向大神 Hadley Wickham 表示感谢 导入 stringr stringr...在 R 语言中，我们可以利用 knitr 来创建可重复的可视化分析报告，RStudio 中很早就包含了这个功能。在 Python 中，最相近的软件库是 Jupyter。...sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。
p=6400 众所周知，调整一个或多个基线协变量可以增加随机对照试验中的统计功效。...调整分析未被更广泛使用的一个原因可能是因为研究人员可能担心如果基线协变量的影响在结果的回归模型中没有正确建模，结果可能会有偏差。 建立 我们假设我们有关于受试者的双臂试验的数据。...错误指定的可靠性 我们现在提出这样一个问题：普通最小二乘估计是否是无偏的，即使假设的线性回归模型未必正确指定？答案是肯定的 。...这意味着对于通过线性回归分析的连续结果，我们不需要担心通过潜在错误指定效应，我们可能会将偏差引入治疗效果估计。 模拟 为了说明这些结果，我们进行了一项小型模拟研究。...我们进行了三次分析：1）使用lm（）进行未经调整的分析，相当于两个样本t检验，2）调整后的分析，包括线性，因此错误指定结果模型，以及3）正确的调整分析，包括线性和二次效应。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在使用公式时，我们经常遇到将某个值从结果数组中剔除，然后将该数组传递给另一个函数的情形。...:E13,">="&DATEVALUE("2019/8/27"),E2:E13,"<="& DATEVALUE("2019/8/29"))) 用来计算Mike、John和Alison在满足条件时的销售量中的最小值...也可以使用这项技术处理在公式中包含重复的单元格路径引用的情形。...我们需要做的就是操控想要排除值的公式，将其解析为0后再放置在IFERROR(1/(1/...后。...) 还有一个示例： =MIN(IFERROR(POWER(SQRT(A1:A10),2),"")) 与下面的公式结果相同： =MIN(IF(A1:A10>=0,A1:A10)) 返回单元格A1:A10中除负数以外的值中的最小值
对于DNA数据和蛋白质数据的分析和可视化一般大家都不会考虑R语言，但是还是有学者开发了在R语言的DNA和蛋白质数据的分析和可视化。那就是R包seqinr。...这个包包含的函数数量也是我见过的最多的了，当然啦，人外有人，天外有天，更多的我还没见过。今天我们就来介绍下这个庞大的R包。...蛋白质中氨基酸的一个物理化学分类可视化图的绘制 函数AAstat()主要是对氨基酸的统计，统计主要是通过其理化性质的分类进行分类。...在我们蛋白质电泳分析过程中，RFU需要一个基线。...那么，我们下面这个函数就是用来评估基准值的函数： baselineabif(rfu, maxrfu = 1000) 通过baseline()我们可以确定基准值，接下来就是实现对数据的一个可视化，我们就以
pl/sql中对于错误的处理是很重要的一个部分，就跟写程序中对于异常的处理一样。可能程序中正常的流程实现部分不是很复杂，但是对于各种可能发生的异常情况都需要面面俱到的处理要占一半以上的代码量。...首先Pl/sql中的异常处理需要重视，但是异常的处理绝大多数的人写pl/sql的时候都不够重视,通常在数据处理完之后对于异常的处理都是以如下的形式结尾： when others then dbms_output.put_line...('error......'); 如果你也是这样的习惯来用when others，就需要注意了。...每一个原子操作如果失败,都会在错误处理中进行rollback; 但是如果你在数据处理中，已经显式做了事物提交，那么你在错误处理的时候再rollback就晚了，前一部分已经提交了。...可能大家在更多的错误处理中都是简单把错误信息打印出来而已，这样的处理结果相当于你重写了错误的处理方法， 下面隐式的错误处理就被覆盖了，除非你定义了合理的错误处理场景，使用raise或者raise_application_error
大家好呀，今天分享的是一个生产环境中遇到的问题。也是群友遇到的一个面试问题。...原问题是： 早晨8点之后发现kafka的record中某个字段的值出现了错误，现在已经10点了，需要对kafka进行数据订正，怎么样定位和解决这个问题，达到最快响应和最小影响。...; 数据快速恢复性 数据在流转路径中因为异常导致流转中断，数据停止在某一个环节中，当异常解决，系统恢复正常时，停止的数据（停止的数据）需要快速恢复流转，并且这种恢复是正确的，不应该存在重复的消费和加工或者遗漏...，可以从数据质量监控的角度，有必要的数据质量监控和对应的报警； 事中 在问题发生后，要有正确的SOP流程处理数据异常。...例如，通过公告、默认值、开关等方法，降低数据质量带来的舆情影响； 事后 要进行数据修复。是否需要进行数据回溯，或者通过离线回补等方式进行修复。
临床基因组学开课时间 2021/11/12-2021/11/14 宏基因组开课时间 2021/11/19-2021/11/21 扩增子开课时间 2022/01/07-2022/01/09 尝试读入R，...报错 line 2 did not have 2 elements 很诡异的提示！！！...如果我们一直去数列数，这是怎么都不会发现问题的。考虑到大多数程序语言对非英文支持不好，考虑是编码格式问题。...有时在read.table中即使指定了fileEncoding = "utf-8"参数后依然解决不了问题的文件，用readr毫无压力。...宏基因组开课时间 2021/11/19-2021/11/21 ## 4 扩增子开课时间 2022/01/07-2022/01/09 解决方案3：用data.table包里面的fread 需要手动指定编码格式
我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。...pandas 吸取了 R 语言中数据清洗功能的优点并将其引入到 Python 中。...stringr -> nothing R 语言自带的字符串操作函数非常难用，每次当我需要处理字符串时，我都会做以下两件事： 向大神 Hadley Wickham 表示感谢 导入 stringr stringr...Knitr -> Jupyter 在 R 语言中，我们可以利用 knitr 来创建可重复的可视化分析报告，RStudio 中很早就包含了这个功能。...sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。
在平时的工作中，有时候需要insert一批数据，这些数据可能是临时表，外部表，普通表，子查询等形式，类似下面的格式 insert into xxxx (select xxxxx from xxx where...首先就是创建错误日志，可以使用提供的包来创建，也可以手动创建。 这里我需要用到表含有lob字段，创建错误日志的时候有下面的错误。...不过问题还是要解决的。 可以看看创建错误日志的包,oracle已经考虑到了，我们可以忽略这种不支持的类型，当然还可以指定错误日志的名字。...下面是一个简单的测试， 如果不使用append的时候，插入80万左右的数据在1分钟左右，如果使用了append就只需要大概13秒左右。...还有上面的测试结果，如果80万记录中99%左右的数据有冗余，插入错误日志就需要大概4分钟的样子 SQL> insert into mo1_memo select * from mo1_memo_ext_
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...m: 生成插补矩阵的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果...以上就是本文的全部内容，如有错误之处望斧正。
今天有个同事问我一个问题，他说运行shell脚本的时候抛出了ORA 错误，但是对于错误的原因没有思路，想让我帮他看看。 我查看了下，脚本的结构比较清晰。...首先在pl/sql中声明了大量的procedure，类似shell中的function，大概有10多个procedure 然后在最后使用一个类似main函数的pl/sql块来判断，什么场景调用什么procedure...明白了存储过程的整体实现思路，来看抛出的错误，错误是一个老套的ORA错误。...如果出错，就会很明显的得到错误的出处。...比如库文件路径为我们定义变量LIB_CORE_PATH= /u01/app/plsql 定义开发路径为 LIB_DEV_PATH=/u02/app/plsql,这样在调用的时候就可以明确的指定需要使用哪个文件了
让人吐血的dump文件 这是个真实的案例，早上很早到了公司，发现有个开发同事提交了一个数据补丁，需要部署在某某客户环境中，看到补丁的说明还是比较简单的，是需要导入一个dump文件，但是补丁也太简单了，除了这个说明其它什么都没有...对于这个问题的反思，对于数据补丁的审核还是需要加强，可能开发的同事本身没有意识到很多细节，就会给你提供错误的信息误导你，所以需要自己的火眼金睛来识别了。...但是开发的同事坚称在其它环境中已经成功部署了，看来是不是我哪里检查错了，我又从源地址拷贝了一份尝试，还是同样的错误，在本地测试也是这个错误，最后使用strings查看dump的内容的时候，发现dump的内容是...test_temp表来做数据的变更，可以看到标黄的部分，是明确在子查询中指定id值不为1和2的。...但是如果细细看来，id为1,2,5,6的数据行都把name字段给清空了。这种问题需要好好消化消化，在数据补丁中还是比较常见的问题，最可怕的情况就是数据越修越乱。
今天在巡检系统的时候，发现alert日志中有两种类型的ora错误。...首先查看第一种错误的trace日志，根据提示是job运行有问题，甚至指向了对应的代码部分，显示是超时错误。...使用dba_jobs来查看对应的job信息，竟然查不到对应的job,其实需要查看的是scheduler部分，在10g有了重大的改变。...第一类问题的解决告一段落，我们来看看第二种问题，是不是和第一类相关。 第二类中的trace也比较有限,但是能够看出来是在做统计信息收集的时候报出了错误。...通过这个案例可以看到，对于这些ORA错误还是需要通过日志来一步一步分析，逐个击破，可以大胆猜想，但是要小心求证，问题了解清楚了，解决起来都是很容易的。
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