数据规整（2）

1 分层索引（见上一篇文章） 2 联合与合并 （1）数据库风格的联合 数据集的联合将通过一个或多个键进行联合，这些操作与数据库类似。pandas通过merge函数进行联合。 例如下面语句： pd.merge(df1, df2, left_on = 'key', right_index = True, how = 'outer') 表示数据合并是依据df1的key列和df2 如果数据是多层索引，例如df1的索引列是key1和key2，则语句应该变为： pd.merge(df1, df2, left_on = ['key1', 'key2'], right_index = True, how = 'outer') （3）联合重叠数据 另外的一个数据联合场景，既不是合并操作，也不是连接操作。 本章的数据规整到此结束，目前已经了解了pandas的基础知识，包括数据导入、清洗和重新规整。

RNA-seq(2)-2:下载数据

这节按生信技能树的要求进行数据下载，同时下载一组肝癌数据。 PMID: 27824034 很容易在文章里面找到数据地址GSE81916 这样就可以下载sra文件作业，看文章里的methods部分，把它用到的软件和参数摘抄下来，然后理解GEO/SRA数据库的数据存放形式 1.0 论坛作业数据下载 首先，按照这个方法可以去查找文章和数据。 1.00下载自己的数据 首先在https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra，输入liver cancer，下载个较小的肝癌数据。 i=2;i<=5;i++));do ascp -QT -v -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh -k 1 -T -l200m anonftp

Yii2数据

添加表单使用了数据模型xxModel没有的字段，需要新建表单模型xxForm，这个时候，在控制器接受到了数据，子表单模型使用表单接受到的数据进行拼接，如：$this->product public function ; } } } 保存时数据 public function save() { $order = new Order(); $this->products;

GEO数据挖掘-2

GEO数据挖掘—2 四、代码分析流程 1. 下载数据并从中提取有用信息 gse_number = "GSE56649" eSet <- getGEO(gse_number, destdir = '. (1)提取表达矩阵exp exp <- exprs(eSet) dim(exp) exp[1:4,1:4] 关于表达矩阵里的负值 取过log，有负值 —— 正常 没取过log，有负值 ——错误<em>数据</em> show_colnames =F, show_rownames = F, annotation_col=annotation_col ) 差异分析后的<em>数据</em>整理 （目的是得到一个10列的<em>数据</em>框） rm(list = ls()) load(file = "step<em>2</em>output.Rdata") #差异分析，用limma包来做 #需要表达矩阵和Group，不需要改 number = Inf) #为deg<em>数据</em>框添加几列 #1.加probe_id列，把行名变成一列 library(dplyr) deg <- mutate(deg,probe_id=rownames(deg

Angular 2 数据显示

本章节我们将为大家介绍如何将数据显示到用户界面上，可以使用以下三种方式： 通过插值表达式显示组件的属性 通过 NgFor 显示数组型属性 通过 NgIf 实现按条件显示 ---- 通过插值表达式显示组件的属性 以下代码基于 Angular 2 TypeScript 环境配置 来创建，你可以在该章节上下载源码，并修改以下提到的几个文件。 from '@angular/core'; @Component({ selector: 'my-app', template: `

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网站列表:

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pandas读取数据（2）

pandas读取Excel数据也是一个重要的功能，在现实的数据制图中经常使用；通过ExcelFile类或pandas.read_excel函数读取存储在Excel中的数据。 = ['a2', 'a1', 'a3']) 总结： pandas读取excel，新建一个ExcelFile实例，读取数据，常用参数： （1）sheet_name：读取哪一个表的数据 （2）header ，则跳过列表的行 pandas输出excel： （1）sheet_name：将数据输出到哪一个表 （2）index：是否输出索引，默认输出 （3）header：是否输出列名，默认输出 （4）columns ：指定输出列的顺序 pandas读取txt和excel，读出来的数据属于DataFrame数据，读出来后，可以利用前一章的方法对DataFrame进行处理；常用的pandas读取数据的方法至此结束，以后如有其它需求 ，会再次对读取数据这章内容进行更新。

数据类型（2）

数组Array 类数据的集合。本质是一个对象，数据存储在堆区，由引用指向数组首个元素的地址。创建数组创建数组时，必须确定数组长度和类型。但如果储存的是基本类型，允许不赋初值（使用默认值）。 这可能会导致以下两个问题：调用 List 类的 add 方法向列表中插入数据，会导致异常；对原数组进行更改，也会导致列表中的数据发生变化。 arr[] = new Integer[]{1, 2, 3, 4}; // 数组必须是包装数据类型List list = Arrays.asList(arr); 对字符串数据进行改变，实际是创建新的 String 对象，并改变引用指向新的对象。 String s2 = Integer.toString(data); // data 可以为基础数据类型，包括字符数组 char[]String s3 = String.valueOf(data

TCGA数据整理-2

差异分析的起点：counts矩阵—reads计数 拿不到count数据如何做差异分析： • tpm：用limma做差异分析(迫不得已) • fpkm、rpkm：转换为tpm，用limma做差异分析(迫不得已 TCGA的转录组数据的差别 整理输入数据的过程不同，差异分析无差别 示例数据：GSE150392 使用数据前的要点： 下载数据 下载表达矩阵 将下面三个文件放在同一个目录下 代码如下 proj = "cov "ERCC-");table(k)dat = dat[k,]b = dat$V1 %>% str_split("_",simplify = T)# 按照symbol去重复dat = cbind(b[,2] dat,V1,.keep_all = T)# 把symbol设为行名#方法1：exp = dat[,-1]rownames(exp) = dat$V1exp = as.matrix(exp)# 方法2: library(tibble)exp2 = column_to_rownames(dat,"V1") 另外一种方法，二选一即可 rm(list = ls())proj = "cov"#1.获取表达矩阵

sqlite数据存储（2）

Please take follow action: 0.exit 1.insert 2.delete 3.update 4.query 5.showall 2 Please take /* Database filename (UTF-8) */ sqlite3 **ppDb /* OUT: SQLite db handle */ ); 这个函数用来打开指定的数据库 is returned and the ** database connection remains open. */ int sqlite3_close(sqlite3 *); 这个函数用于关闭一个数据库 参数为一个数据库指针 ---- sqlite3_exec sqlite3.h 中有关于 sqlite3_exec 的声明 /* ** A function to executes one or more */ char **errmsg /* Error msg written here */ ); 这个函数用来执行 SQL 语句 sqlite3 指定一个已经打开的数据库

hhdb数据库介绍(2-2)

数据高可用服务 HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。 提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制，保障数据服务的可用性与数据的一致性。 数据节点服务高可用 HHDB Server提供数据节点内的存储节点高可用。 相比半同步复制可略微提升故障场景下主从数据一致性（半同步复制可保证收到commit ok的事务不丢失，但不保证主机执行崩溃恢复流程后数据和从机一致）。 数据追平策略 在关系集群数据库存储节点高可用机制中，当主库宕机时计算节点的切换策略会根据备库设置的优先级进行切换并且计算节点会保证可用的备库追完所有可应用的relaylog后才将服务切换到备库上。

geo数据挖掘-2

geo数据挖掘-2 sunqi 2020/7/11 1.概述 对下载的数据进行处理，提取表达矩阵，并匹配探针信息，基因名 教程来自：https://github.com/jmzeng1314/GEO/ 2.数据下载 2.1 获得表达数据‘ rm(list=ls()) # 设置默认转换因子为否 options(stringsAsFactors = F) # 目标文件 f='GSE42872_eSet.Rdata # 查看数据类型为list class(gset) ## [1] "list" #长度 length(gset) ## [1] 1 # 因为只有一个平台，所以只有1个列表元素 class(gset[[ colnames(Table(gpl)) head(Table(gpl)[,c(1,12)]) probe2gene=Table(gpl)[,c(1,12)] head(probe2gene ) save(probe2gene,file='probe2gene.Rdata') } # 获得平台的所有探针 load(file='probe2gene.Rdata') # 需要的时候通过

数据处理神器tidyverse（2）ggplot2

数据处理神器tidyverseggplot2 ? tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象（圆圈，线条等），主题和比例放在上面。 任何ggplot图的基础层都是由ggplot（）函数定义的空ggplot层，它描述了用于绘图的数据框。 但是，如果您想使用数据框中的变量来定义geoms的颜色（或任何其他美学特征），需要将它包含在aes（）函数中。 自定义ggplot2 虽然我们在这里保留了默认的ggplot2功能，但是你可以用ggplot2来做很多事情。 例如，通过练习，您将学习如何通过将多个层组合在一起来生成高度自定义的绘图。

2-数据类型

在python3中有6中标准的数据类型: Number(数字) String(字符串) List(列表) Tuple(元组) Sets(集合) Dictionary(字典) Number 整型 int 所以python3中没有python2的long类型 >>>type(1) <class 'int'> 浮点型 float 浮点型由整数部分与小数部分组成. >>>type(1+2j) <class 'complex'> 字典 字典格式 d={key1:value1,key2:value2} 字典由多个键值对组成，其中键必须是唯一的，且必须是不可变类型的 ，如字符串、数字或元组；而值可以取任何数据类型。 100, 'sex':'f'} >>>info['id'] = 200 >>>info {'name':'班长', 'id':200, 'sex':'f'} 添加元素 如果在使用 变量名['键'] = 数据

对比2个表数据

假设有2列数据，现在需要对比列C与列A的数据，找出列C中不在列A中出现的数据，并输出到E列： ? rowC, 1).Value '声明存储结果的数组 Dim result() As Variant '数组使用一定要明确定义大小 '结果数组肯定不会超过C列的数据数量 Dim resultCount As Long resultCount = 1 '标题占用1个 '用循环找出列C中不在列A中出现的数据 Dim i As Long , j As Long '数据是从第2行开始的 For i = 2 To rowC '判断C列的每一个数据在A列中是否出现了 For j = 2 To rowA Next '如果A列不是Exit For结束的，这时候j的值会等于rowA+1 If j = rowA + 1 Then '说明是在A列没有出现的数据

xarray | 数据结构(2)

它用来展示NetCDF文件格式的数据。 下面是如何为天气预测构造数据集的例子： ? 上例中， temperature 和 precipitation 为数据变量(data variables)。 注： 因为数据集使用的是投影坐标，因此 latitude 和 longitude 表示2D数组，而 reference_time 表示做出预测时的参考时间，不是应用预测的有效时间 time。 数据集转换 除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。 使用 assign 和 assign_coords 可以改变类字典，而且会返回具有额外变量的新数据集： >> ds.assign(temperature2 = 2 * ds.temperature) <

练习2—数据查找

解题步骤 （1）接收； （2）查找数据； （3）对比； （4）输出结果； Java import java.util.Scanner; public class Demo { public ，比对到最后一个都没有满足条件的，那么就认定为队列中没有该数据。 = 9) printf("data %d was not found", TakeOver); } return 0; } 说明 本题中最重要的是如何将已有数据和用户输入数据进行对比 int a[], int value, int low, int high) { int mid = low+(high-low)/2; //组中值 mid=(low+high)/2等价于 Search2(a, value, low, mid-1); //函数递归调用 if(a[mid]<value) return Search2(a, value, mid+1

R数据科学-2（tidyr）

R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。 今天就介绍以下在数据清洗工作时，经常会遇到三个问题： `1. 宽数据变成长数据（ggplot画图常用） 长数据变成宽数据 根据值生成重复列数据 ` 这些都是为数据画图，或者分析做准备工作。 数据长宽转化 创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。 2 2 Shanghai 5 3 3 Shanghai 3 4 1 Beijing 12 5 2 Beijing 23 6 2 2 23 3 5 3 3 16 6 3 宽数据转成长数据，这里使用spread函数，spread函数涉及

Python基础（2）序列数据

Python基础（2） 上次我们讲到了Python的变量、赋值和数据类型，没看过的同学可以看一下我们上一篇文章。 上期文章：Python基础（1） 变量、赋值及数据类型 这篇文章我们介绍一下Python的元组，列表及字典，使用jupyter notebook进行演示。 元组（tuple） 元组的数据元素按照次序 排列，并且可以通过索引访问。 如下图，利用小括号创建元组。元组就像一个容器，各种数据都可以放进去，包括数字、字符串或者是另外一个元组。 遍历序列内元素 可以用for循环遍历序列内元素 在遍历字典的时候，我们只会获得字典的key值 2. 切片操作 当我们要获取序列数据中的一部分，就需要切片操作。 这个序列的索引还可以从最后开始数，最后一个为-1，倒数第二个为-2。 3. 连接和重复 连接：序列1+序列2 重复：序列*n 4.

Innodb数据页简介(2)

Innodb数据页简介(2) 01 概念介绍 3月17号的文章里面，我们提到了innodb的数据页结构，我们知道，页是内存和磁盘交互的基本单位，它的大小一般是16KB，可以被分为如下几个部分： 为了方便理解，我们现在创建一个表进行演示： CREATE TABLE test( -> c1 INT, -> c2 INT, -> c3 VARCHAR( ： insert into test values (1,2,'a'), (2,3,'bb'), (3,4,'ccc'), (4,5,'dddd'); 我们可以把上面的数据页结构简单表示如下： ? 当我们对数据记录中id=2的一条记录进行删除时，实际上，在数据记录链表里面发生的变化如下： ? 在这个过程中，我们加入了record_type字段，这两条伪记录和正常记录的区别之处在于数据记录的头信息里面的record_type字段，最小记录的record_type为2，最大记录的record为3

springboot(2)--数据源

groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> 2. dependency> <groupId>org.apache.tomcat</groupId> <artifactId>tomcat-jdbc</artifactId> </dependency> 2. dependency> <groupId>commons-dbcp</groupId> <artifactId>commons-dbcp</artifactId> </dependency> 2. 连接池依赖 <dependency> <groupId>com.mchange</groupId> <artifactId>c3p0</artifactId> </dependency> 2. 2.添加数据库连接属性配置 数据库连接属性配置文件hikari.properties: #数据库设置 spring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver