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GATK4最佳实践-数据预处理篇
GATK4 官方针对不同的变异类型，给出了好几套用于参考的pipeline。所有的pipeline有一个共同点，就是数据预处理部分。 数据预处理的目的，是将原始的fastq或者ubam 文件，经过一系列处理，得到用于变异识别的bam文件，具体的示意图如下： ? 对于预处理部分，对应的链接如下： https://github.com/gatk-workflows/gatk4-data-processing 共给出了3套流程用于参考： ? 原始数据的格式为ubam。 当然你也可以直接运行别人的写好的wdl文件，以下面的这个预处理流程为例 https://github.com/gatk-workflows/gatk4-data-processing 首先得到整个脚本所有的参数列表
2.3K40发布于 2020-05-11 - 来自专栏IT从业者张某某
数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取
数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取 1 数据获取 1.1 概述 1.2 从CSV和TXT文件获取数据 1.2.1 读取csv案例-指定sep,encoding,engine 1.2.2 读取 1.6 读取数据库文件 1.6.1 读取sql数据 1 数据获取 1.1 概述 数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。 数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。 本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。 [在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/04d9ecfc08b3430f87e7813b4b308026.png 1.6 读取数据库文件 有时我们需要从 SQL
5.2K31编辑于 2022-11-12 - 来自专栏毛利学Python
预处理数据
预处理数据 数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。 预处理数据包括 数据的标准化 映射到01均匀分布 数据的归一化 数据的二值化 非线性转换 数据特征编码 处理缺失值等 该sklearn.preprocessing软件包提供了几个常用的实用程序函数和变换器类 有丢失的分类特征值处理 如果训练集中有丢失的分类特征值，必须显式地设置 n_values 假设第二列有4个特征，少了一个，设置n_values=[2,4,4],所以输出一行10个 encoder = preprocessing.OneHotEncoder (n_values=[2,4,4]) # [2,4,4]设置美航对应的特征数 encoder.fit_transform(a).toarray() OUT: array([[1., 0., 1., 处理缺失值 因为各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这类数据经常被编码成空格、 NaN，或者是其他的占位符。
1.8K50发布于 2019-08-29 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据】数据预处理
小编邀请您，先思考： 1 数据预处理包括哪些内容？ 2 如何有效完成数据预处理？ 数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。 因此，我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。 数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术，一般会用到多种预处理技术，而且对每种处理之后的效果做些分析对比，这里面经验的成分比较大 数据预处理的主要任务 1）数据清理 填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性 2）数据集成 集成多个数据库、数据立方体或文件 3）数据变换 规范化和聚集 4）数据归约 得到数据集的压缩表示 3）数据压缩 其中包含有损压缩和无损压缩。主要有字符串压缩和音视频压缩。 4）数值归约 通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量。包含有参方法和无参方法。
2K80发布于 2018-03-27 - 来自专栏iOSDevLog
数据预处理
数据预处理(也称为数据准备，但 “预处理” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集，组合，结构化和组织数据，以便将其作为数据可视化，分析和机器学习应用程序的一部分进行分析。 真实世界数据 通常不完整，不一致，缺乏某些行为或趋势，以及很可能包含很多错误。数据预处理是解决此类问题的可靠方法。 最佳实践和练习： 1, 2, 3, 4, 5 - 数据清理 数据清理 是获取数据的一般过程，在你清楚了解它们之后，你需要实现更换字符的实际过程，去掉不完整的行，填充缺失值等等。 最佳实践和练习： 1, 2, 3, 4, 5 - 完整性检查 你总是希望确保你的数据刚好是你希望的，并且因为这是一个很好的经验法则，在数据预处理管道的每次完整迭代之后应用完整性检查(即我们已经看到的每个步骤 正如我在一开始就告诉你的那样，数据预处理过程可能需要很长时间并且非常繁琐。因此，你希望尽可能 自动化 。此外，自动化与迭代 结合，因此这是你计划数据预处理管道所需的方式。
1.9K00发布于 2019-04-18 - 来自专栏IT从业者张某某
数据导入与预处理-第4章-数据获取python读取pdf文档
数据导入与预处理-第4章-数据获取Python读取PDF文档 1 PDF简介 1.1 pdf是什么 2 Python操作PDF 2.1 pdfplumber库 2.2 pdfplumber基本操作 2.2.1 打开pdf文档，并抽取文本 2.2.2 打开pdf文档，并抽取表格数据 2.2.3 打开pdf文档，抽取表格数据并过滤空值 2.3 pdfplumber操作教务数据pdf版本 2.3.1 查看数据 2.3.2 pdf版本 2.3.1 查看数据 对接 数据导入与预处理-第4章-数据获取python读取docx文档 ，在当时的项目中，文档除了doc和docx两种外，还有pdf的格式，对此，这里提供一个对pdf 4 研究：能够XX结论。 指标4.1 能够XX方案； 指标4.2 能够XX方案； 指标4.3 能够XX数据； 指标4.4 能够XX结论。 5 使用XX局限性。 split.loc[str1]=q else: dfnew1_split.loc[str1]='' dfnew1_split 输出为： 自此，完成匹配，如果把这段代码和 数据导入与预处理
1.7K30编辑于 2022-11-12 - 来自专栏IT从业者张某某
数据导入与预处理-第4章-数据获取python读取docx文档
数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取docx文档 1.python读取docx文档概述 1.1 从Word文件获取数据 1.2 python-docx库介绍 1. ("^四.{1}培养目标") # 匹配用 四.{1}培养目标 开头的文本 re_4_end =re.compile("^五.{1}毕业要求：") # 第8项的数据 学分学时比例说明数据 re_8_start part) part_4 = all_paragraphs[start_4_part:end_4_part-1] # 通过list切片的方式获取 第4部分培养目标 的全部段落数据 ] = str_4_part_all # part_all_dict_new[file1+".part_8"] = str_8_part_all # ID为文件名称 part_4为第4部分数据 part_8为第8部分数据 part_all_dict_new[file1]={ "ID":file1, "part_4":str_4_part_all,
2.1K30编辑于 2022-11-12 - 来自专栏CV学习史
NiftyNet 数据预处理
NiftyNet项目介绍 使用NiftyNet时，我们需要先将图像数据和标签进行一次简单的处理，得到对应的.csv文件。
60620发布于 2019-09-10 - 来自专栏张俊红
python数据科学-数据预处理
总第88篇 数据预处理是我们在做机器学习之前必经的一个过程，在机器学习中常见的数据预处理包括缺失值处理，缩放数据以及对数据进行标准化处理这三个过程。 01|缺失值处理： 缺失值处理是我们在做数据分析/机器学习过程中经常会遇到的问题，我们需要一种处理不完整数据的策略/方法。 我们先看如何在没有类别标签的情形下修补数据。比较简单粗暴的方法就是直接忽略，也就是删除缺失值，这种策略适用于数据集中缺失值占比很小，去掉其以后对整体影响不大的情况。 我们把这个过程称为数据的缩放（当然了，刚刚举得那个例子是缩的方面）。 上面那个在生活中的例子，而在机器学习的学习过程中，也会有很多特征之间出现上面大数吃小数的问题，所以我们在进行学习之前，需要先对数据进行预处理以后再进行学习。
1.8K60发布于 2018-04-11 - 来自专栏嵌入式视觉
数据扩充与数据预处理
Contents 1 数据扩充 1.1 一般的数据扩充 1.2 特殊的数据扩充方式 1.2.1 Fancy PCA 1.2.2 监督式数据扩充 1.3 总结 2 数据预处理 2.1 参考资料 数据扩充 总结 数据扩充是深度学习模型训练前的必须一步，此操作可扩充训练数据集，增强数据多样性，防止模型过拟合 一些简单的数据扩充方法为：图像水平翻转、随即扣取、尺度变换、旋转变换、色彩抖动等 数据预处理 在计算机视觉和数据挖掘领域 在上一步的数据扩充后，进行数据预处理是模型训练前必不可少的一步。 机器学习中，对输入特征做归一化（normalization）预处理操作时常见的步骤，图像处理中，图像的每个像素信息可以看作是一种特征。 卷积神经网络中的数据预处理通常是计算训练集图像像素均值，之后在处理训练集、验证集和测试集图像时需要分别减去该均值。
89920编辑于 2022-09-05 - 来自专栏JNing的专栏
深度学习: 数据预处理
Introduction 数据预处理 主要分为 数据归一化 和 PCA/ZCA白化 两种方法。 数据预处理 的 时序位置 在数据扩充之后，模型训练之前： 数据采集 –> 数据标记 –> 数据扩充 –> 数据预处理 –> 模型训练 数据归一化 包括 简单缩放 和 规范化 。 简单缩放 为了使得最终的数据向量落在 [0，1] 或 [ -1，1] 的区间内（根据数据情况而定）。 Code 数据归一化 的 具体实现代码 参见我的另一篇文章：图像预处理: 规范化 。 ---- [1] 图像预处理: 规范化 [2] 数据预处理-UFLDL
1.6K40发布于 2018-09-27 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【商务智能】数据预处理
商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据预处理主要任务 二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化 三、数据离散方法 1、分箱离散化 2、基于熵的离散化 总结 ---- 前言 在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务 数据预处理主要任务 : ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一 样本数据的 取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同 , 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别 和 处理 数据缺失 , 噪音数据 ( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结 本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化
4.6K30编辑于 2023-03-29 - 来自专栏数据分析与挖掘
【colab pytorch】数据预处理
1、计算数据集的均值和方差 import os import cv2 import numpy as np from torch.utils.data import Dataset from PIL import std = (std_b.item() / 255.0, std_g.item() / 255.0, std_r.item() / 255.0) return mean, std 2、得到视频数据的基本信息 import cv2 video = cv2.VideoCapture(mp4_path) height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) width - num_frames))))[0] assert frame_indices.size() == (K,) return [frame_indices[i] for i in range(K)] 4、 常用训练和验证数据预处理 train_transform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.RandomResizedCrop
42930发布于 2020-08-26 - 来自专栏机器学习与统计学
Python数据预处理概述
Python数据预处理概述 对于数据分析而言，数据是显而易见的核心。 但是并不是所有的数据都是有用的，大多数数据参差不齐，层次概念不清淅，数量级不同，这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦，所以有必要进行数据预处理。 数据预处理是指在对数据进行数据挖掘之前，先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散和规约等一系列的处理工作，已达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。 通常数据预处理包括：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。 4.数据清洗的基本方法 缺失数据处理：平均值、中间值、最大值、最小值或更为复杂的概率统计函数值填充空缺法。
1.3K20发布于 2019-04-10 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
keras之数据预处理
数据填充pad_sequences from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences keras.preprocessing.sequence.pad_sequences 大于此长度的序列将被截短，小于此长度的序列将在后部填0. dtype：返回的numpy array的数据类型 padding：‘pre’或‘post’，确定当需要补0时，在序列的起始还是结尾补 truncating import numpy as np pad_sequence = tf.contrib.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences a=[[1,2,3],[4,5,6,7 ]] b_len=np.array([len(_) for _ in a]) bs_packed = pad_sequence(a,maxlen=4,padding='pre',truncating=' pre',value = 0) print(bs_packed) 输出： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
2.1K70发布于 2019-01-25 - 来自专栏医学和生信笔记
tidymodels菜谱：数据预处理
在前面的推文中我们介绍了数据预处理的重要性以及演示了caret包中的数据预处理方法： 预测建模常用的数据预处理方法 R语言机器学习caret-02：数据预处理 一定要先看上两篇推文，因为一些方法解释和原理都在前面解释过 今天列举常见的数据预处理方法，使用recipes包。 这个包是tidymodels的一部分，专门用于数据预处理，是非常重要的一个部分，并且也包含部分特征选择的函数。 本文将会介绍recipes的基本用法以及一些常用的数据预处理方法实现。 ()结尾，接着使用bake()函数，执行这些数据预处理步骤。 后面会继续为大家介绍mlr3中的数据预处理方法。
57520编辑于 2023-08-30 - 来自专栏Python与算法之美
5，数据的预处理
预处理数据包括：特征的标准化，数据的正则化，特征的二值化，非线性转换，数据特征编码，缺失值插补,生成多项式特征等。 数据预处理的api有两种接口，一种是类接口，需要先fit再transform，或者使用fit_transform。 第二种是函数接口，可以直接转换。 通常使用"one-hot"方式编码后会增加数据的维度和稀疏性。 ? 五，处理缺失值 因为各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这类数据经常被编码成空格、NaN，或者是其他的占位符。 但是这样的数据集并不能和scikit-learn学习算法兼容。 使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或整列包含缺失值的数据。但是这样就付出了舍弃可能有价值数据（即使是不完整的 ）的代价。 处理缺失数值的一个更好的策略就是从已有的数据推断出缺失的数值。 ? 六，生成多项式特征 在机器学习中，通过增加一些输入数据的非线性特征来增加模型的复杂度通常是有效的。
73932发布于 2020-07-17 - 来自专栏全栈程序员必看
MODIS 数据产品预处理
MODIS 数据产品预处理 1 MCTK重投影 第一步：安装ENVI的MCTK扩展工具 解压压缩包，将其中的mctk.sav与modis_products.scsv文件复制到如图所示，相应的ENVI 在MODIS Conversion Toolkit(MCTK)工具栏中，点击Input HDF按钮加载将要进行处理的MODIS数据文件（后缀名为 .hdf ）。加载数据后如图所示。 （不同的数据产品中有很多个子集，具体选什么，根据自身需要选择）。 2 数据重采样 首先将要进行重采样的数据打开，然后在ENVI中右边的工具栏处，打开Raster Management工具包。选择其中的Resize Data工具如图所示。 在Resize Data Input File对话框中选择数据文件，点击OK，进入Resize Data Parameters对话框。
2.9K31编辑于 2022-09-02 - 来自专栏杂文共赏
思知ownthink导入neo4j数据库预处理代码
# 导入需要的库 import pandas as pd import csv # 加载要处理的数据 h_r_t_name = ["index","name", "rel", "name2"] reader pd.read_csv("data.txt", iterator=True,error_bad_lines=False,na_values='NULL',names=h_r_t_name) # 每次读入100w跳数据 q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKID2uZ1FGBdx1pNgjE3KK4YliPpzyjLZvug&q-sign-time=1607235896;1607243096&q-key-time 1607235896;1607243096&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=2e35d0ba2dee9c0bb2ed6c8e14e168610f4c553d
1.5K00发布于 2020-12-06 - 来自专栏智能大数据分析
【机器学习数据预处理】数据准备
（4）空间标准 空间标准即选择不同空间指标数据进行比较，主要包括与相似的空间比较、与先进空间比较和与扩大的空间比较三种。 （4）判定系数 判定系数是相关系数的平方，表示为 r^2 ，用于衡量回归方程对被解释变量 y 的解释程度，与相关系数一致，判定系数也假定数据服从正态分布。判定系数的取值范围是0~1。 默认为1 三、数据清洗 数据清洗是数据预处理中的过程，是发现并改正数据中可识别的错误的最后一道程序，目的是过滤或修改不符合要求的数据，主要包括删除原始数据中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，处理缺失值 删除对象中的空值 Pandas DataFrame.dropna(how=‘any’, inplace=False) how参数为删除空值的方式，默认为any，表示删除全部空值 （三）异常值处理 在数据预处理时 默认为None 4. 使用transform()方法聚合数据 transform()方法能够对整个DataFrame的所有元素进行操作。
1.2K10编辑于 2025-01-23
腾讯云开发者
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