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🤗 Harmony | 超好用的单细胞测序数据合并（3和5数据合并）（二）
1写在前面 上一期我们介绍了常用的三种合并datasets的方法: Harmony; rliger; Seurat。 本期我们继续介绍其中的harmony包，如何用于3'和5'数据的合并。 rliger) library(RColorBrewer) library(tidyverse) library(reshape2) library(ggsci) library(ggstatsplot) 3示例数据 4初步合并 4.1 简单合并 这里我们先用merge将2个数据集简单合并在一起。（这里我们默认做过初步过滤了哈，具体的大家可以看一下上期的教学。） verbose = F) pbmc_harmony <- RunUMAP(pbmc_harmony, reduction = "pca", dims = 1:30, verbose = F) 5harmony合并数据 5.1 合并前 harmony合并前，PCA明显分离。
1.4K10编辑于 2023-02-24 - 来自专栏R语言及实用科研软件
🤗 Rliger | 超好用的单细胞测序数据合并（3和5数据合并）（三）
1写在前面 之前我们介绍了常用的三种合并datasets的方法: Harmony; rliger; Seurat。本期我们继续介绍其中的rliger包，如何用于3'和5'数据的合并。 rliger) library(RColorBrewer) library(tidyverse) library(reshape2) library(ggsci) library(ggstatsplot) 3示例数据 4初步合并 4.1 简单合并 这里我们先用merge将2个数据集简单合并在一起。（这里我们默认做过初步过滤了哈，具体的大家可以看一下第一期的教学。） 这里需要跟大家说下，rlinger在ScaleData时没有将数据中心化，我们需要设置为F。 pbmc_liger) pbmc_liger <- ScaleData(pbmc_liger, split.by = "orig.ident", do.center = F) ---- 4.3 合并数据
92620编辑于 2023-02-24 - 来自专栏R语言及实用科研软件
🤗 Seurat | 超好用的单细胞测序数据合并（3和5数据合并）（一）
1写在前面 随着scRNAseq技术的普及，成本的降低，大家可以在公共数据库找到越来越多的datasets，但如何合并这些datasets就成为了一个大问题，比较推荐的方法包括: Harmony; rliger 我们常见的2种应用场景就是： 3'和5'不同datasets的合并； 整合只有部分重叠的datasets，（举个栗子：全血scRNAseq数据和3'PBMC数据的合并。 rliger) library(RColorBrewer) library(tidyverse) library(reshape2) library(ggsci) library(ggstatsplot) 3示例数据 查看信息 这个时候我们看一下合并后的pbmc_seurat数据，我们拥有了两个assay，intergated和RNA。 合并后，PCA结果完美重叠。
2K11编辑于 2023-02-24 - 来自专栏单细胞天地
Seurat4.0系列教程3：合并数据集
在此，我们将合并两个 10X PBMC 数据集：一个包含 4K 细胞，一个包含 8K 细胞。数据集可以在这里[1]找到。 首先，我们在数据中读入并创建两个Seurat对象。 Seurat对象 要合并两个以上的对象，只需将多个对象的向量传递到参数中即可：我们将使用 4K 和 8K PBMC 数据集以及我们以前计算的 2，700 PBMC的Seurat 对象来演示此情况。 library(SeuratData) InstallData("pbmc3k") pbmc3k <- LoadData("pbmc3k", type = "pbmc3k.final") pbmc3k " "4K" "8K" table(pbmc.big$orig.ident) ## pbmc3k PBMC4K PBMC8K ## 2638 4340 8381 基于标准化数据的合并 默认情况下，将基于原始计数矩阵合并对象, 如果你想合并标准化的数据矩阵以及原始计数矩阵，则应这样做，添加merge.data = TRUE。
8.6K51发布于 2021-07-02 - 来自专栏技术路漫漫
GeoJson数据合并
本文主要是基于geojson-merge，实现多个geojson文件合并为一个geojson文件，以便实现基于该文件进行数据分析展示 geojson合并概述 当前在 datav的geoatlas中，可以下载单个地市或区县的数据 库： npm i @mapbox/geojson-merge 支持两种方式进行合并 方式1-文件方式合并 该方式是每个geojson文件作为数组，传入到merge方法中进行合并，具体如下： var geojsonUtil 此处返回的是JSONStream对象 var mergeStream = geojsonUtil.mergeFeatureCollectionStream(fileNames); // 直接文件方式合并结果会导致一部分数据丢失 console.log("json文件合并完毕"); }); 注意：当前将福建省各个地市文件合并后，得到的结果会出现一部分数据丢失 方式2-内存数据合并 更推荐的一种方式是，将所有json文件读取到内存中 datas.push(JSON.parse(fs.readFileSync(fileDir + file.name, "utf8"))); } }); // merge之后得到的是json对象，写入数据文件时需要通过
4.3K00发布于 2020-06-19 - 来自专栏素质云笔记
R语言数据集合并、数据增减、不等长合并
sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 split 按照指定条件分割数据 rbind 行合并 cbind 列合并 merge 按照指定列合并矩阵或者数据框 一、数据合并 1、merge()函数 最常用merge()函数，但是这个函数使用时候这两种情况需要注意： 1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起 rbind()按照横向的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起 rbind/cbind对数据合并的要求比较严格：合并的变量名必须一致；数据等长；指标顺序必须一致。 四、不等长合并 1、plyr包 rbind.fill函数可以很好将数据进行合并，并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。 #————————————————————————————不等长合并 #如何解决合并时数据不等长问题——两种方法：do.call函数以及rbind.fill函数（plyr包） #rbind.fill函数只能合并数据框格式
14.7K12发布于 2019-05-28 - 来自专栏java编程那点事
合并元数据
如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。 在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。 因为元数据合并是一种相对耗时的操作，而且在大多数情况下不是一种必要的特性，从Spark 1.5.0版本开始，默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。 可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性： 1、读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true 2、使用SQLContext.setConf // 一个是包含了name和age两个列，一个是包含了name和grade两个列 // 所以， 这里期望的是，读取出来的表数据，自动合并两个文件的元数据，出现三个列，name、age、grade /
1.3K10编辑于 2023-02-25 - 来自专栏数据小魔方
数据透视表多表合并|字段合并
今天要跟大家分享的内容是数据透视表多表合并——字段合并！ 因为之前一直都没有琢磨出来怎么使用数据透视表做横向合并（字段合并），总觉得关于表合并绍的不够完整，最近终于弄懂了数据透视表字段合并的思路，赶紧分享给大家！ 数据仍然是之前在MS Query字段合并使用过的数据； 四个表，都有一列相同的学号字段，其他字段各不相同。 建立一个新工作表作为合并汇总表，然后在新表中插入数据透视表。 Ctrl+d 之后迅速按p，调出数据透视表向导 选择多重合并计算选项： ? 选择自定义计算字段 ? 分别添加三个表区域，页字段格式设置为0（默认）。 ? 此时已经完成了数据表之间的多表字段合并！ ? 相关阅读： 数据透视表多表合并 多表合并——MS Query合并报表
8.9K80发布于 2018-04-10 - 来自专栏明明如月的技术专栏
文件切割合并器 3 合并类Merge
javax.swing.JOptionPane; import javax.swing.JPanel; import javax.swing.JTextField; //用于切割后的文件合并 InitFrame{ private static final long serialVersionUID = 1L; public Merge() { super("文件合并 ; JOptionPane.showConfirmDialog(Merge.this, label_result,"文件合并-打开目录", JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE =1) { JLabel label_result = new JLabel("无配置信息，或者配置信息不唯一，无法合并文件！！") ; JOptionPane.showConfirmDialog(Merge.this, label_result,"文件合并-错误提示", JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE
74140发布于 2021-08-27 - 来自专栏python3
python3 图片横向合并
安装必要库 pip install Pillow 代码 import os import glob import time from sys import argv from PIL import Image # 多少张图片合成一张 merge_count = 2 merge_queue = [] min_width = 9999999 min_height = 99999999 if len(argv) <= 1: exit() if not os.path.exists("output")
74610发布于 2020-01-02 - 来自专栏全栈程序员必看
m3u8文件合并 app(m3u8合并失败)
电脑端合成m3u8方法 利用.bat文件 步骤如下 手机端 PC端 利用.bat文件 bat文件是dos下的批处理文件。批处理文件是无格式的文本文件，它包含一条或多条命令。 步骤如下 手机端 从Quark下载高清视频又时是采用了m3u8格式存储。 首先下载一款缓存视频合并的APP，成功合成 若提示有失效文件，再采用PC端方法。 缓存视频合并APP展示: PC端 从Quark文件找到缓存文件发送到电脑。 在文件中建立文本文件(.txt)。 打开文本文件输入 // 文件有后缀的 copy/b(空格)*.ts(空格)需要建立合并视频文件名.ts; // 文件无后缀的，直接去掉后缀即可 copy/b(空格)*(空格)需要建立合并视频文件名; 4 .保存文本文件，并将后缀名.txt修改为.bat 5.点击运行 6.运行问题修改 // 文件有后缀的(此段文字可不复制) copy/b(空格)*.ts(空格)需要建立合并视频文件名.ts
4.3K10编辑于 2022-07-28 - 来自专栏快乐学Python
Pandas DataFrame 数据合并、连接
在此典型情况下，结果集的行数并没有增加，列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。 DataFrame中用作 连接键的列名 left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键 right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键 sort：默认为True，将合并的数据进行排序 False可以提高性能 suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x','_y') copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中 ；大多数情况下设置为False可以提高性能 indicator：在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both) merge一些特性示例： ): 其中参数的意义与merge方法基本相同,只是join方法默认为左外连接how=left 1.默认按索引合并，可以合并相同或相似的索引，不管他们有没有重叠列。
4.6K50发布于 2019-06-27 - 来自专栏完美Excel
Excel应用实践14：合并多个工作簿中的数据—示例3
本例中，要合并的工作簿放置在同一文件夹中，为方便描述，这些工作簿名称和其要合并的数据工作表如下（假设要合并的工作簿有3个）： “工作簿1.xlsm”中的工作表“完美Excel” “工作簿2.xlsm”中的工作表 “excelperfect” “工作簿3.xlsm”中的工作表“微信公众号” 这些工作表都有相同的列标题，但是数据行数不同。 要求： 1.将这些工作簿中的工作表合并到名为“合并.xlsm”工作簿的工作表“数据”中。 2.在“合并.xlsm”工作簿工作表“数据”的列F中，放置对应行数据来源工作簿工作表名，例如如果数据行2中的数据来自工作表“完美Excel”，则在该行列F单元格中输入“完美Excel”。 3.要合并的工作簿工作表，例如工作簿1.xlsm中的“完美Excel”数据发生变化后，在“合并.xlsm”工作表中运行代码后，会清除“数据”工作表中原先的数据并重新合并上述工作簿中的工作表数据。
2.6K40发布于 2019-07-19 - 来自专栏全栈程序员必看
python 数据合并函数merge( )
b 3 4 b 4 df2 key value2 0 a 0 1 c 1 2 c 2 3 c 3 4 c 4 pd.merge(df1,df2) ##以df1、df2中相同的列名key进行连接,默认 a 2 3 b 3 4 b 4 df4 rkey data2 0 a 0 1 c 1 2 c 2 3 c 3 4 c 4 pd.merge(df3,df4,left_on=’lkey’,right_on=’rkey’) ### 内连接，默认how=’inner’ lkey (np.arange(12).reshape(3,4),index=list('abc'),columns=['v1','v2','v3','v4']) df6=pd.DataFrame(np.arange (12,24,1).reshape(3,4),index=list('abd'),columns=['v5','v6','v7','v8']) df5 v1 v2 v3 v4 a 0
1.8K10编辑于 2022-08-10 - 来自专栏不积跬步无以至秃顶
数据拆分、合并思路(Java)
(IOException e) { throw new RuntimeException(e); } return BaseResponse.success("导入成功"); 查询: 这里需要把数据库查到的季度数据合并为年度数据 ,难点在于如何分页,如何在不需要知道该年有几条数据的前提下把查到的数据合并. 我的思路是根据项目和年份分组,再通过mysql的GROUP_CONCAT()函数合并数据 SELECT a.project_id,a.project_name,a. `quarter` 合并前的数据长这个样子: 合并后的数据长这个样子: GROUP_CONCAT()函数返回的字段类型是String,这里拿到数据后,需要用到String类的方法split(","),该方法会以形参中指定的字符分割字符串 ,并返回一个String[],拿到数据后遍历数据,填充数据,即可实现数据合并.
78760编辑于 2023-08-30 - 来自专栏Reinvent Data Science
Milvus 数据段合并机制
大量零碎的数据段有两个明显缺点： 不利于元数据管理，对 SQLite/MySQL 的访问频繁 索引过于分散，影响查询的性能 因此 Milvus 后台落盘任务会不断地把这些小数据段合并成大数据段，直到合并后的数据段大小超过 | 旧版本合并机制的缺点 在 0.9.0 版本以前，数据段的合并策略是简单粗暴的：先从元数据拿到一批需要被合并的数据段，然后循环遍历合并。如下图所示： ? 假设拿到 7 个数据段： 1. 从第一个开始合并到第三个，segment_8 已经超过 1024MB 的大小，就停止对 segment_8 的合并； 2. 接着从第四个合并到第六个，合并为 segment_9； 3. 合并的时候，仅对层内数据段进行合并，这样就避免了小数据段和大数据段的合并，减少磁盘写入量，减少过大的临时文件。那么我们来看一下在上一节的场景下，使用新的合并策略后，磁盘的使用量有没有缓解： ? 可以看到，三次插入和合并操作完成后，数据合并为 segment_6，但 segment_1 没有参与合并，其他四个数据段被标记为软删除。磁盘占用量为 100MB+8KB，磁盘写入数据量为 8KB。
1.3K10发布于 2020-07-14 - 来自专栏数据小魔方
数据透视表多表合并
今天跟大家分享有关数据透视表多表合并的技巧！ 利用数据透视表进行多表合并大体上分为两种情况： 跨表合并（多个表在同一工作薄内） 跨工作薄合并（多个表分别在不同工作薄内） 跨表合并（工作薄内表合并） 对于表结构的要求： 一维表结构 列字段相同 无合并单元格 在弹出的数据透视表向导中选择多重合并计算数据区域，点击下一步。 选择创建自定义字段，继续点击下一步。 ? 在第三步的菜单中选定区域位置用鼠标分别选中四个表的数据区域（包含标题字段）。 ---- 跨工作薄合并（多个表分别在不同工作薄内） 对于表结构的要求： 一维表结构 列字段相同 无合并单元格 本案例所用到的数据结构如下： 一共有四张表分布于两个工作薄 分布结构： 西区销售——四川| 合并步骤： 与工作薄内的表间合并差不多，首先插入——数据透视表向导（快捷键：Alt+d,p） 选择多重合并计算字段——创建自定义字段。 ? 将两个工作薄中的四张表全部添加到选定区域。 ? ?
14K40发布于 2018-04-10 - 来自专栏全栈程序员必看
m3u8合并解密 TS视频文件分片合并解密
m3u8合并解密 TS视频文件分片合并解密 支持QQ、UC浏览器等缓存视频合并解密(此软件免费使用) qq群：1062927028 图片: 合并解密成功 TS是日本高清摄像机拍摄下进行的封装格式 m3u8是一个TS切片列表文件，它记录视频的每个切片的时长与顺序，m3u8是一种文本文件，非视频文件,是UTF-8编码格式的文本文件，可以用文本编辑器打开如下: #EXTM3U #EXT-X-TARGETDURATION 8.341667, file:///storage/emulated/0/QQBrowser/视频/.437d2301016a6559213c05495aad48f8/2.ts 加密后的ts文件不能直接合并或播放 ，需要使用key对每个ts文件进行合并解密。
6.6K50编辑于 2022-09-07 - 来自专栏大数据开发
大数据开发-HBase合并
当HBase合并时，会清空以下三种数据 1.标记为删除的数据。 当我们删除数据时，HBase并没有把这些数据立即删除，而是将这些数据打了一个个标记，称为“墓碑”标记。 如果列族中设置了TTL过期时间，则在合并的过程中，发现过期的数据将被删除。 3.版本合并 若版本号超过了列族中预先设定的版本号，则将最早的一条数据删除。 HB1SD.png 三、HBase合并分类 aHR0cHM6Ly9ub3RlLnlvdWRhby5jb20veXdzL3B1YmxpYy9yZXNvdXJjZS9iYWJkYTc5NzhiMDQxNTgzM2E1NmYyNjVjN2FlNzdkOC94bWxub3RlLzUzQ0FFRTVBRTUwNzQwQzJCNzEyOTY0NTUxRTk5RjczLzYyNTI4 （3）手动触发 1.由于很多业务担心MajorCompaction影响读写性能，所以选择在低峰期手动触发合并。 2.当用户修改表结构后，希望立刻生效，则手动触发合并。 3.运维人员发现硬盘空间不够，则会手动触发合并，因为删除了过期数据，腾出空间。
1.1K21发布于 2021-05-10 - 来自专栏Python与Excel之交
EXCEL小技巧，3秒进行多表合并！
前言 压身小技不定期更新一个小技能哦~ 在办公工作中一些让人快捷又便利的小技巧~ Hi~又隔着屏幕见面了！ 有份不知道来历的成绩工作簿,里面包括语文、数学、英语等9科成绩表。 现需要在总分工作表B2:
40720发布于 2021-08-05
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