本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。...目 录 1 数据合并 1.1 cbind列合并（等长） 1.2 rbind行合并 2 数据连接/匹配 2.1 内连接 2.2 外连接 2.3 左连接 2.4 右连接 2.5 双（多）字段内连接 3 数据增减...A 2 8 2 2 B 3 22 3 3 C 4 7 4 4 D 5 6 1.2 rbind行合并 总结：按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名...student2 ID score 1 A 11 2 B 2 3 C 55 4 D 3 > rbind(student1,student2) #按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名.../匹配 数据连接主要涉及到merge函数和dplyr包中的*_join等函数，另外sqldf函数（SQL）亦可以实现数据连接功能。
参考文章 http://www.afenxi.com/post/41432 R中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。...与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式，分别为inner，left，right和outer模式。 其中inner为默认的匹配模式，可与sql语言中的join语句用法。...: x,y 要合并的两个数据集 by,用于连接两个数据集的列，intersect(a,b)值向量a,b的交集，names(x)指提取数据集x的列名 by = intersect(names(x),...> dim(w);dim(q); [1] 6 4 [1] 4 5 4、查看两个数据集的列名称 > names(w);names(q); [1] "name" "school" "class"...by.y 指定连接列 merge(w,q,by.x = 'name', by.y = 'name') # 当两个数据集均有连接列时，直接指定连接列的名称 merge(w,q,by = 'name')
大家好，今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集，以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时，都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...在 R 里，数据集资源非常丰富，R 本身自带了许多经典数据集，而且各种 R 包中也包含了大量有用的例子，最后还可以利用一个专门的资源库——Rdatasets。...我们今天就一一讲解，带你走进 R 语言的数据世界！ 1. R 语言自带的数据集 R 自带的数据集其实非常多，而且这些数据集涵盖了各种领域，比如统计学、医学、社会科学等。...提取著名 R 包中的数据集 除了 R 自带的数据集，很多常用的 R 包里也内置了数据集。对于生物或医学相关的研究，很多包会提供领域内的数据集，供用户进行模型验证或方法测试。...如何找到更多的数据集？——Rdatasets 如果你觉得 R 自带的数据集或者某个 R 包里的数据集不够用，别担心，还有一个专门存储 R 数据集的仓库，叫做 Rdatasets。
R语言提供了许多内置的数据集，这些数据集可以在学习和练习时使用，帮助你熟悉R的数据分析和可视化操作。...以下是按照这些数据结构分类的一些内置数据集示例，以下是按照不同数据结构分类的内置数据集的名称和简要描述： 向量： euro: 欧元汇率数据，长度为11的命名向量。...CO2: 耐寒植物CO2摄取的差异。 DNase: 若干次试验中，DNase浓度和光密度的关系等。 这些是一些内置数据集的简要描述，你可以在R中使用相应的数据集名称来访问和探索这些数据。...柱状图（Bar Plot）： 用于比较不同类别之间的数据，例如不同基因的表达水平。 散点图（Scatter Plot）： 用于显示两个变量之间的关系，例如基因表达的相关性。...以下是一些常用的生物信息学R包体系的示例： Bioconductor数据集： Bioconductor是一个R语言的生物信息学软件包库，提供了许多生物学分析所需的数据集。
数据汇总 summary 对一个数据框 d，用 summary(d) 可以获得每个连续型变量的基本统计量，和每个离散取值变量的频率。以及分类变量的各种类型的统计结果。...table 还可以接受两个参数，实现列联表： 对于 table() 的结果列联表，可以用 addmargins() 函数增加行和与列和： 数据框概括 用 colMeans() 对数据框或矩阵的每列计算均值...split split 函数可以把数据框的各行按照一个或几个分组变量分为子集的列表，然后可以用 sapply() 或 vapply() 对每组进行概括。...这部分的函数具备了正则表达式，因此有强大的搜索和匹配的功能。...这三个函数通过fixed 参数来设定正则表达式：如果是False，则匹配的为一个正则表达式；如果是True，则匹配为一个文本字符串，不带有任何的正则匹配功能。默认下为False。
COCO数据集共80小类，类别id号不连续，最大为90，各类别id与类别名称对应关系如下：COCO数据集共80小类，类别id号不连续，最大为90，各类别id与类别名称对应关系如下：COCO数据集共80小类...，类别id号不连续，最大为90，各类别id与类别名称对应关系如下：COCO数据集共80小类，类别id号不连续，最大为90，各类别id与类别名称对应关系如下：COCO数据集共80小类，类别id号不连续，最大为...90，各类别id与类别名称对应关系如下：COCO数据集共80小类，类别id号不连续，最大为90，各类别id与类别名称对应关系如下：?
格式化输出 format() 函数可以将一个数值型向量的各个元素按照统一格式转换为字符型。...比如： > class(format(1.0)) [1] "character" 但不同于as.character()，format 函数可以控制输出的精度和宽度： nsmall 控制非科学记数法显示时小数点后的至少要有的位数...py 中的printf 函数，可以可以把一个元素或 一个向量的各个元素按照 C 语言输出格式转换为字符型向量。...自带数据集 无论是R 的base 包，还是像tidyverse 套件中的数据处理相关的R 包，都提供了很多数据集，便于我们的实战。...其实查看它们也很方便：data() 就搞定了，其会返回一个列表，其中result 元素中包含了这些数据集信息的数据框： > colnames(data()$results) [1] "Package"
但是，对于大型数据集，该函数读取数据的速度太慢，有时甚至会报错。...不过，这个包的操作方式与 R 中其他包相差较大，需要投入一定的时间学习。 3. 模拟一个大型数据集 为了便于说明，下面模拟一个大型数据集，该数据集包含 50000 条记录、200 个变量。...bigdata <- as.data.frame(matrix(rnorm(50000 * 200), ncol = 200)) # 使用了嵌套的两个 for 循环语句和 R 的内置常量 letters...需要说明的是，上面讨论的处理大型数据集的策略只适用于处理 GB 级的数据集。不论用哪种工具，处理 TB 和 PB 级的数据集都是一种挑战。...R 中有几个包可以用于处理 TB 级数据集，例如 RHIPE、RHadoop 和 RevoScaleR 等。
大家对GEO的数据应该都很熟悉，那么如何把GEO中多个研究进行合并分析成为一个比较棘手的问题，今天给大家介绍这么一个包可以实现多研究的合并分析。...Data.type 为数据的类型"continuous"or "discrete".，RPKM/FPKM/TPM是连续的"continuous";read counts 为"discrete"。...Resp.type 指出response的数据类型，包括："twoclass", "multiclass", "continuous"and "survival"。...Covariate 此参数可以设置临床数据作为DE的协变量 Ind.method 指的是response和表达矩阵之间的关系的分析方法。"...Meta.method 主要用到的合并研究的一些方法，具体的选用哪个方法要看研究的数据了。
基于标记基因的对应（Marker Gene Matching） 如果不想进行数据整合，可以分别对两个数据集进行降维和聚类，然后通过标记基因来寻找对应的细胞群。...操作步骤： 分别降维和聚类：对两个数据集分别进行降维和聚类。 标记基因分析：使用FindMarkers或FindAllMarkers函数找到每个聚类的标记基因。...标记基因匹配：比较两个数据集中聚类的标记基因，找到具有相似标记基因的聚类。 3....操作步骤： 分别降维和聚类：对两个数据集分别进行降维和聚类。 计算相似性：计算两个数据集中聚类之间的相似性（如Jaccard指数）。 匹配聚类：根据相似性得分找到最匹配的聚类。...总结 选择哪种方法取决于具体的研究需求和数据特点： 数据整合：适合需要统一分析两个数据集的情况，能够消除批次效应。 标记基因匹配：适合已知标记基因且不想进行数据整合的情况。
我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...=as.data.frame(rowData(sce2)) c2=as.data.frame(colData(sce2)) 然后把两个抗体对齐： r1;r2 n=match(r1$channel_name...) sce 得到的全新的SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
高通量测序机器通量越做越大，单次上机可以做的样本越来越多，这也增加了样本搞混、搞重的概率，这时候需要有效的质控工具。 BAMixChecker是一个快速且易于使用的NGS数据集样本匹配检查工具。...它简单快速，但能准确检测来自同一个体的成对WGS、WES、RNA、靶向测序BAM/CRAM文件。 它一目了然地通知用户匹配或不匹配的样本。...肿瘤测序 通常对成对的 肿瘤组织 VS 癌旁组织（或全血淋巴细胞）进行测序，有的时候 因为样本众多，难免可能存在样本不匹配或者，样本与样本编号搞混的情况，BAMixChecker可有效排除这些情况。...在遗传病诊断和筛查领域也有可能存在一个样本被重复测序两次，或者怀疑样本搞错，对某个样本重采血和测序，需要分析重做的样本是否是原来检测的样本，这时候也可能需要用到BAMixChecker。
就可以帮助开发者训练出一个很好的自定义对象检测器(前提是有很多标注数据)。...但是在windows下安装tensorflow对象检测框架并进行训练初学者需要跨越两个大坑 ? VOC数据生成 制作VOC2012数据集并生成tfrecord。...生成VOC格式的数据集，需要运行如下脚本文件 create_pascal_tf_record.py 才会生成tfrecord，但是基于自定义数据集，一运行脚本时候就会得到下面的错误： ?...+ FLAGS.set + '.txt') 或者 examples_path = os.path.join(data_dir, year, 'ImageSets', 'Main', '自定义类别名称...' + FLAGS.set + '.txt') 然后开始执行创建VOC数据集脚本即可正常生成tfrecord。
即便是 R 这样专门给统计工作者使用的软件，从前也需要调用若干条命令（一般跟特征变量个数成正比），才能完成。 我最近发现了一款 R 包，可以非常方便地进行数据集总结概览。...第二行： summarytools 是我们今天用来总结概览数据的软件包名称。 第三行： 使用 read_csv 做数据读入。我们是从这个网址读取的，并且把数据存储到 flights 变量中。...这个数据集，来自于 Hadley Wickham 的 github 项目，名称叫做 nycflights13 。 ?...它用 dfSummary 函数处理 flights 数据框的内容，然后用 view 函数直观输出给用户。 点击 Code -> Run Region -> Run All 命令，运行代码。 ?...第二列是变量名称，以及变量的类型。例如 integer 指的是整数类型的定量数据；character 是字符串类型，也就是分类数据。 第三列是统计结果。
让我们从数据开始吧。 下载数据 使用 Dogs vs. Cats数据集 。 这里有些例子： ? 该数据集包含25,000张狗和猫的图像（每类12,500张），543 MB 。...下载并解压缩后，您将创建一个包含三个子集的新数据集：每个类包含1,000个样本的训练集，每个类500个样本的验证集，以及每个类500个样本的测试集。...path（base_dir，“validation”） 使用预训练的convnet 在小图像数据集上深入学习的一种常见且高效的方法是使用预训练网络。...一个预训练的网络是一个先前在大型数据集上训练的已保存网络，通常是在大规模图像分类任务上。...因此，如果您的新数据集与训练原始模型的数据集有很大不同，那么最好只使用模型的前几层来进行特征提取，而不是使用整个卷积基础。
，这个pbcmc居然去责怪了 genefu 包，两个R包的地址： https://bioconductor.riken.jp/packages/3.3/bioc/html/pbcmc.html https...://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/genefu.html 我去查看了叫做pbcmc的R包的源代码，发现里面大量使用两个冒号的语法： grep...，删除了所有的 genefu:: ，因为genefu 包的内置数据pam50这个变量本来就是加载即可调用，无需加上前缀 genefu:: 这样的话，pbcmc的R包的源代码修改后，重新安装，就成功了，...genefu 这个包写的不规范，或者说作者有自己的考虑，并不想把pam50这个数据export给大家，所以需要 data(pam50) 的方式调取。...本来呢，我其实是应该去修改 genefu 这个包，让它 export里面的pam50这个数据，而不是修改 pbcmc的R包的源代码。不过，无所谓啊， 让他们两个包互相适应就好了。
ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
目前针对单细胞数据基因集打分有不同的R包和多种函数 GSEA、GSVA、ssGSEA #这三个也常常用在bulk转录组的富集分析中 Pagoda2、Vision、PLAGE、Zscore、Seurat包的...RNA-seq数据集的R包。...它可以应用于任何单细胞数据矩阵，并包括与SingleCellExperiment和Seurat对象交互的函数。...singscore 也是一个R包，它实现了Foroutan等人(2018)和Bhuva等人(2020)提出的简单的单样本基因集(或基因标签)评分方法。...irGSEA包 除了上述的函数和包之外还有一个考察了多种算法然后选取了基于单个样本的基因表达排名的基因集分析方法：AUCell、UCell和singscore整合成的R包：irGSEA包 https:
缘由 数据存储在MYSQ库中，数据基本维持不变，但数据量又较大(几千万)放在MYSQL中查询效率上较慢，寻求一种简单有效的方式提高查询效率，MYSQL并不擅长大规模数据量下的数据查询。...使用基本查询测试，查询条件是name=测试&num=100，使用精确匹配term语句，查询数据未果，实际使用num=100独立查询时，有相关数据。...注：es与ik分词插件结合，版本匹配需要特别关注，但本案例并不涉及 结合此案例，查询时并不需要分词，而是精确匹配，但es默认情况下是指定string类型的分词，所以在index创建之前我们需要手动指定相关列不需要分词...replicas = 1, indexStoreType = "fs", refreshInterval = "-1") public class DataBean { /** * code:名称...测试结果 GPS数据量5000W+，精确匹配查询出来50条数据，耗时700ms左右，结果查询缓存机制，基本可以稳定在300ms左右。这也是在单节点，未作任何优化的情况的结果。
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