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$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...,r2$channel_name) r1;r2[n,] # 首先合并抗体信号矩阵 ct=cbind(ct1,ct2[n,]) ex=cbind(ex1,ex2[n,]) # 然后合并细胞的样本来源及其分组信息...) 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。
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！
我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候，学到了单细胞部分，然后他做了两个同样组织样本的数据，问：我这两个不同的数据集中，怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....数据整合（Data Integration） 数据整合是最直接的方法之一，通过将两个数据集合并到一个统一的分析框架中，消除技术变异和批次效应，从而进行统一的降维和聚类。...统一降维和聚类：整合后，对合并的数据集进行降维（如PCA、t-SNE或UMAP）和聚类。 分析整合结果：通过可视化（如UMAP图）和标记基因分析，确定聚类的细胞类型。 2.
J. van den Burg 内容提要 变化点检测是时间序列分析的重要组成部分，变化点的存在表明数据生成过程中发生了突然而显著的变化。...虽然存在许多改变点检测的算法，但是很少有研究者注意评估他们在现实世界时间序列的性能。算法通常是根据模拟数据和少量不可靠的常用序列的ground truth进行评估的。...为了实现这一点，我们提出了第一个专门设计用于评估变化点检测算法的数据集，包括来自不同领域的37个时间序列。...每个时间序列都由5名专业的注释员进行标注，以提供关于变化点的存在和位置的ground truth。...我们的目标是，该数据集将作为开发新的变化点检测算法的试验场。 主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files的概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件的后缀名 接下来批量将5份数据读入 需要借助tidyverse这个包，用到的是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份数据分别以数据框的格式存储在其中 最后是合并数据 直接一行命令搞定 df1的时候他也提到了tidyverse整理数据，但是自己平时用到的数据格式还算整齐，基本上用数据框的一些基本操作就可以达到目的了。
，以信息论方法理解 Scaling law 的数据依赖性的原因。...实验中，通过调整 PCFG 的句法性质，他生成了 6 个具有不同复杂度的数据集。...对于每个数据集，他又训练了 6 个不同大小的语言模型（参数量从 4.4M 到 1.4B），并记录了这些语言模型在 6 种不同训练步数（100K 到 100M token）下的结果。...在根据 PCFG 生成句子时，会以概率方式采样应用生成规则的序列，直到该树的所有叶节点都是端点（实际的词汇 token）。 我们可以控制 PCFG 的句法性质，以自然方式调节文本数据集的复杂度。...然后，收集所有为全部非端点生成的生成规则，并使用基于 NLTK 构建的 PCFG 软件包实例化一个语法。 再使用该语法（在给定约束下随机创建的）来概率式地采样句子，以构建 token 序列数据集。
Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...但是按行合并时常用的rbind，限制条件有点多，发现plyr包的rbind.fill 函数能比较好的解决这个问题。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。
，这主要是因为低/中资源语言的数据集可用性有限。...在这项工作中，我们提出了XL-Sum，一个全面和多样化的数据集，包括来自BBC的100万专业注释的文章-摘要对，使用一套精心设计的启发式提取。...该数据集涵盖了从低资源到高资源的44种语言，其中许多语言目前没有公共数据集可用。XL-Sum具有高度的抽象性、简练性和高质量。...与使用类似的单语言数据集获得的结果相比，XL-Sum得出了具有竞争力的结果:在我们基准测试的10种语言上，我们显示出高于11分的ROUGE-2分数，其中一些超过了多语言训练获得的15分。...此外，对低资源语言的个别锻炼也提供了有竞争力的表现。据我们所知，XL-Sum是最大的抽象摘要数据集，从单个数据源收集的样本数量和涵盖的语言数量来看。
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时，可以采用以下策略（其他编程语言同理）：使用数据压缩技术：将数据进行压缩，减小占用的内存空间。...可以使用R的数据压缩包（如bigmemory、ff、data.table）来存储和处理数据。逐块处理数据：将数据集拆分成较小的块进行处理，而不是一次性将整个数据集加载到内存中。...降低精度：对于数值型数据，可以考虑降低数据的精度，以减小所需内存空间。例如，可以使用data.table包的integer或float类型代替numeric类型。...数据预处理：在加载数据之前，对数据进行预处理，删除或合并冗余的列，减少数据集的大小。...使用其他编程语言：如果R无法处理巨大数据集，可以考虑使用其他编程语言（如Python、Scala）或将数据导入到数据库中来进行处理。
在辛普森悖论中，餐馆可以同时比竞争对手更好或更差，锻炼可以降低和增加疾病的风险，同样的数据集能够用于证明两个完全相反的论点。 相比于晚上出去大餐，你和小伙伴也许更值得讨论这个吸引人的统计现象。...发病率的因果模型中有两个因素 数据中存在两种不同的因素与发病率相关，但对于汇总后的数据，我们只观察了发病率与运动时间的关系，却完全忽略了第二个因素——年龄。...要找到究竟哪种疗法效果更好，我们需要控制混淆因子，进行分组对比康复率，而非对不同的群组数据进行简单合并。这样，我们得出结论，A疗法更优秀。...合并数据有时很有用，但有些情况下却对真实情况产生了干扰。 证明一个论点，又能证明其相反的观点 辛普森悖论也是政客们的常用伎俩。 ? 下面这个例证展示了，辛普森悖论是如何证明两个相反的政治观点的。...个人所得税受两个因素影响，但这张表格的数据只展示了其中一个。 辛普森悖论有何意义 辛普森悖论的重要性在于它揭示了我们看到的数据并非全貌。
帕雷莱斯（纽约时报） 在本教程中，该系列的第一部分，你将会使用整洁文本框架在一组歌词上使用文本挖掘技术。整洁数据集有一种特定的结构，其中每个变量是一列，每个观察是一行，每个观察单元是一个表。...前提 本系列的第一部分需要有着对整洁数据的基本理解 – 特别是像用于数据转换的 dplyr，可视化的 ggplot2 以及来自于 magrittr 管道操作的 %>% 等几个包。...R 语言的文本挖掘》是两个很好的资源。...加入一些新的项 因为你的一个目标问题是寻找跨越时间的歌曲趋势，并且数据集包含着个人发行年份，你可以创建存储桶来以十年划分年份。使用 dplyr 的 mutate() 函数来创建新的 decade 项。...词汇榜首 为了粗略估计全部歌词集中最频繁使用的词汇，你可以在你干净的、过滤过的数据集使用 count() 和 top_n() 两个函数，得到前 n 名频繁使用的词汇。
一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具，您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种，从而可以将更多的时间花在分析问题上。 本文将为您提供整理数据的实用介绍以及tidyr包中附带的工具。...数据清洗案例 我们主要通过一个案例，来了解如何整洁数据，并将案例中的各个有用函数进行详细解读。...该例子来自《R for data science》[2],案例数据来自tidyr::who，其包含按年份，国家，年龄，性别和诊断方法细分的结核病（TB）病例。...数据来自2014年世界卫生组织《全球结核病报告》[3]。 library(tidyverse) #加载包 who #数据展示 ? 这是一个非常典型的现实示例数据集。...这时，who数据集整洁！ 可视化 数据清洗完毕,就可以做一些初步的可视化,探索性分析.这里简单绘制了 前几个国家不同年份,不同性别的结核病病例总数。
WorldClim V1 Bioclim提供了生物气候变量，这些变量来自于月度温度和降水，以产生更有生物意义的数值。...生物气候变量代表年度趋势（如年平均温度、年降水量）、季节性（如温度和降水的年度范围）以及极端或限制性环境因素（如最冷和最热月份的温度，以及湿季和干季的降水）。...带状方案遵循ANUCLIM的方案，但对于温度季节性，使用标准差，因为变异系数对温度在-1和1之间没有意义。 WorldClim第一版由加州大学伯克利分校脊椎动物学博物馆的Robert J....6090 mm 0 bio19 Precipitation of coldest quarter 0 5162 mm 0 * = Values are estimated 引用： Hijmans, R.J
Benchmark For vSLAM and Map Merging Quality Assessment 原文作者：Kirill Muraviev 内容提要 在实际机器人上部署控制系统之前，进行大量的仿真实验是必要的步骤...本文提出了一种新的基准，用于定量评价基于视觉的同步定位与测绘(vSLAM)和地图合并算法的质量。基准测试包括一个数据集和一组用于自动评估的工具。数据集是照片的，并提供本地化和地图真值数据。...这样不仅可以评估SLAM步骤的本地化部分，还可以评估映射部分。...为了比较vslam构建的地图和实际的地图，我们引入了一种新的方法来查找它们之间的对应关系，这种方法将SLAM上下文考虑在内(而不是其他方法，如最近邻)。这个基准是兼容ROS的，并且对社区是开源的。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
R语言运行几个长列比运行一些短列快，所以一般认为宽数据（不整洁），长数据（整洁）。...使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。...合并数据集 # 安装包 install.packages("ggmap","maps") library(ggmap) world <- map_data("world") names(world) #...RODBC是一个资深包，提供R与SQL server的接口。DBI包提供了通用接口与驱动程序的类集，如RSQLITE，是访问数据库的统一框架，允许其他驱动程序以模块包添加。
有时数据集来自多个地方，我们需要将两个或多个数据集合并成一个数据集。合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。...1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。...按照某个共有变量合并：merge( ) 有时我们有多个相关的数据集，这些数据集有一个或多个共有变量，我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...= "conc") long 一个“整洁”的数据集（tidy data）应该满足：每一行代表一个观测，每一列代表一个变量。...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。
在我们生信技能树的马拉松授课群里有个学员遇到一个有意思的事情：在分析GEO芯片数据时，有两个GEO芯片数据，实验设计一模一样，而且来自同一个课题组，只有芯片平台不一样，但是对这两个数据做差异分析后，进行差异基因一致性比较...下面就来看看~ 来自同一个课题组的两个实验设计一模一样的数据 数据来自东京大学的外科肿瘤学系课题组，这两个数据分别为： GSE3493：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/...数据芯片平台为：GPL570 [HG-U133_Plus_2] Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array 简单的预处理数据并进行差异分析 第一个数据集的处理...两个数据除了芯片平台不一致，其他的基本上都相同，我们来问问人工智能大模型看看能不能给我们一个合理的答案： 问：两个GEO芯片数据除了芯片平台不一致，实验设计一模一样，但是差异分析结果一致性却很差，可能的原因是什么呢...例如，Affymetrix、Illumina和Agilent等不同公司的芯片平台对探针强度的算法不同，不建议直接合并不同平台的数据。即使实验设计相同，平台差异也可能导致差异基因分析结果的不一致。
当我们从EPS中国微观经济数据查询系统按照单年数据查询下载好每一年的csv文件后，假设我们按照年份把这些csv文件分别放到不同的文件夹中，接下来的事情就是把这些csv文件统一转化为dta文件，再将这些同一年份的...首先，在桌面创建一个文件夹，并将其命名为exp，在该文件夹中再创建两个子文件夹： 一是raw_data文件夹，raw_data中再分别按照年份创建16个孙文件夹（1998-2013年），分别存放我们下载好的对应年份的原始数据...中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题J. 世界经济, 2012, 35(05): 142-158. 下面以一个手动生成的数据集为例。...这里以一份手工生成的数据集为例，该数据集包含两个个体1997-2019年的工业增加值，这两个个体所属省份均为安徽省（二位数行政区划代码为34），工业增加值以当年价格计算，因此需要进行指数平减，平减工业增加值的常用指数为工业品出厂价格指数...由于指数平减涉及两个数据集的数据处理与合并，因此下面将使用框架（frame）进行操作。当然，对单个数据集分别进行处理，然后再横向merge到一个数据集也是可行的做法。
可以根据这些数据，生成一些图表分析。 ? 当然，因为我们考虑的数据主要是时间和用电量两个维度，所以可以把其他的维度删掉。 重采样 我们先从重采样开始。...为了实现预测功能，我们创建未来数据帧，设置预测未来多少时间和频率，然后Prophet就可以开始预测了。 这里设置的是预测两周，以天为单位。 ? 搞定了，可以预测未来两个月的家庭用电量了。 ?...看上面第二张图，以年份为单位，可以明显看出秋冬家庭耗电量增大，春夏则减少；周日耗电量要比一周里的其他六天多。 LSTM预测 LSTM-RNN可以进行长序列观察，这是LSTM内部单元的架构图： ?...现在，把数据集分成训练集和测试集。 下面的代码把80%的数据分成训练集，剩下的20%留着当测试集。 ? 定义一个函数来创建新的数据集，用这个函数来准备建模。 ?...x轴上就是标签，或者说是样本索引； y轴上是距离； 竖线是聚类合并； 横线表示哪些集群/标签是合并的一部分，形成新聚类； 竖线的长度是形成新聚类的距离。 简化一下，更清楚： ?
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