下面是（ GEO数据挖掘 ）直播配套笔记 举例：GSE83521和GSE89143数据合并 1.下载数据 rm(list = ls()) library(GEOquery) library(stringr...) exp2 = exp2[,match(rownames(pd2),colnames(exp2))] #(3)提取芯片平台编号 gpl <- eSet2[[1]]@annotation #(4)合并表达矩阵...# exp2的第三个样本有些异常，可以去掉或者用normalizeBetweenArrays标准化，把它拉回正常水平。...) Group = factor(Group,levels = c("Normal","Tumour")) save(gse,Group,exp,gpl,file = "exp.Rdata") 两个数据集样本的情况...合并后的数据 2.针对不同数据集数据的差异，需要处理批次效应 2.1 使用limma包里的removeBatchEffect()函数 rm(list = ls()) load("exp.Rdata
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。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Python自动化办公，问题如下：python 读取一个文件里面几百个csv数据集 然后按照列名合并一个数据集。...pd.read_csv(i) for i in Path('data').glob('*.csv')]).to_csv('new_concat.csv', index=False) 顺利地解决了粉丝的问题...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【FiNε_】提出的问题，感谢【隔壁山楂】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
我们有多种工具可以将程序集合并成为一个。打包成一个程序集可以避免分发程序的时候带上一堆依赖而出问题。 ILMerge 可以用来将多个程序集合并成一个程序集。...本文介绍使用 ILMerge 工具和其 NuGet 工具包来合并程序集和其依赖。 ---- 以 NuGet 包的形式使用 ILMerge ILMerge 提供了可供你项目使用的 NuGet 包。...如果你希望在你的项目当中进行尝试，可以把所有 /log 参数之后的那些程序集名称改为你自己的名称。 那么在编译的时候使用命令 msbuild /t:ILMerge 就可以完成程序集的合并了。...System.Reflection.Metadata.dll /targetplatform:v4 其中： /ndebug 表示以非调试版本编译，如果去掉，将会生成 pdb 文件 /target 合并之后的程序集类型...，如果是控制台程序，则为 exe /out 输出文件的名称（或路径）（此路径可以和需要合并的程序集名称相同，这样在合并完之后会覆盖同名称的那个程序集） /log 所有需要合并的程序集名称（或路径） /targetplatform
今天是平平无奇的整合分析，是数据挖掘中经常用到的一部分~ 参考文献在这里⬇ A robust 6-mRNA signature for prognosis prediction of pancreatic...software.DEGs were defined with P 1 as the cut-off criteria： 作者是直接下载cel格式的原始数据...，然后用RMA函数获取表达矩阵，分别对三个数据集进行了差异分析，然后对差异分析取交集作了后续的分析。...我们也试试看吧—— # GSE15471, GSE28735 and GSE62452 rm(list = ls()) ##全局设置 ##下载的数据大小>131072字节，所以需要调整默认连接缓存，...ifelse(grepl("normal",pd$characteristics_ch1.1),"normal","tumor") table(group_list) ##判断一下样本名是否与表达矩阵的列名一一对应
在实际开发中，我们常常遇到需要将多个对象的 List 数据进行合并的场景，比如合并多个用户列表、商品列表等。...在本文中，我们将重点讲解 Java 怎么把多个对象的 List 数据合并，并探讨合并过程中的不同实现方式、优缺点，以及实际应用场景。...合并多个 List 数据的场景在实际开发中，常常需要将多个对象的 List 数据进行合并，例如：合并来自不同数据源的用户列表；将多个文件中的商品列表合并为一个完整的商品清单；合并来自多个 API 的订单数据...通过多个实际应用案例，展示了合并 List 数据在不同场景中的应用。我们分析了各个方法的优缺点，帮助读者根据需求选择最合适的合并方式。...总结在 Java 开发中，合并多个对象的 List 数据是常见的操作，掌握不同的合并方法和实现逻辑，能够帮助开发者提高代码效率和可读性。
如果你希望在你的项目当中进行尝试，可以把后面那些代表程序集的名称改为你自己项目中依赖程序集的名称。 现在在编译的时候使用命令 msbuild /t:ILRepack 就可以完成程序集的合并了。...，后面没有前缀的参数都是需要合并的程序集的名称或路径。...这些需要合并的参数中，第一个参数是主程序集，而后续其他的都是待合并的程序集。区别主程序集和其他程序集的原因是输出的程序集需要有名称、版本号等等信息，而这些信息将使用主程序集中的信息。...将所有依赖合并指的是将缺少的依赖也一起作为命令行参数传入要合并的程序集中。 而另一种是增加一个参数 /lib，即添加一个被搜索的依赖程序集的目录。将这个目录指定后，则可以正确解析依赖完成合并。...而且这些依赖将成为合并后的程序集的依赖，不会合并到程序集中。
小勤：我这有好多个地区公司的利润表，而且都是多重表头的，怎么快速合并？ 大海：如果先把多重表头处理掉了，是不是就很容易合并了？ 小勤：是啊。...如果只是一个表的话，多重表头的处理也好简单： 大海：既然已经处理好一个表的了，那这个就可以修改成一个自定义函数，遇到多个表的时候，先用自定义函数对每一个表转换好后再合并就行了哦。...关于自定义函数的知识，也可以再参考《PQ-M及函数：结合前期案例，学习自定义函数》 小勤：懂了，找到操作过程中要作为自定义函数的输入位置，替换为设定的参数就搞定了。...有了这样的自定义函数，汇总多个表就很轻松了： 大海：嗯。...对于多表不能直接汇总的情况，往往都是一个思路，即先实现一个表的转换，然后修改为通用的自定义函数，这样就可以在接入多个表之后，通过调用这个自定义函数来实现所有表的批量转换，从而实现批量汇总。
作者：Chris Moffitt 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》 ---- 引言 合并数据集，是数据科学中常见的操作。...对于有共同标识符的两个数据集，可以使用Pandas中提供的常规方法合并，但是，如果两个数据集没有共同的唯一标识符，怎么合并？这就是本文所要阐述的问题。...合并没有共同特征的数据，是比较常见且具有挑战性的业务，很难系统地解决，特别是当数据集很大时。如果用人工的方式，使用Excel和查询语句等简单方法能够实现，但这无疑要有很大的工作量。如何解决？...之所以选这个数据集，是因为医院的数据具有一些独特性，使其难以匹配： 许多医院在不同的城市都有相似的名字（圣卢克斯、圣玛丽、社区医院，这很类似我国很多城市都有“协和医院”一样） 在某个城市内，医院可以占用几个街区...总结 在数据处理上，经常会遇到诸如“名称”和“地址”等文本字段连接不同的记录的问题，这是很有挑战性的。Python生态系统包含两个有用的库，它们可以使用多种算法将多个数据集的记录进行匹配。
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。...data1，data2，data3 列数不一致，列名也不一致，现在需要按行合并，可能的问题： 1）rbind： 是根据行进行合并（行叠加）但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...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。
分享是一种态度 此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。...笔记要点 加载所需的包 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 加载所需的包 library(CellChat) library...(ggplot2) library(patchwork) library(igraph) 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 对于具有稍微不同的细胞类型...加载每个数据集的CellChat对象 用户需要在每个数据集上单独运行 CellChat，然后将不同的 CellChat 对象合并在一起。...第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这是ozgrid.com论坛中的一个问题贴子： 我有超过50个具有相同格式的Excel文件，它们的列标题相同，并且都放置在同一文件夹，有什么快速的方法将它们合并到一个单独的...在“合并.xls”工作簿中，有三个工作表。其中，“设置”工作表中的单元格B2中的数据为每个工作簿中想要合并的工作表名，这里假设每个工作簿中的工作表名相同；单元格B3为要合并的数据开始的行号。 ?...图2 在“导入工作簿名”工作表中将放置合并的工作簿的名称。 “合并工作表”就是我们要放置合并的数据的工作表。...如果一切顺利，则合并数据完成，并弹出如下图5所示的信息。 ? 图5 我们可以查看结果。在“导入工作簿名”工作表中，列出了已经合并数据的工作簿名，如下图6所示。 ?...图6 在“合并工作表”工作表中，是合并后的数据，如下图7所示。 ? 图7 代码的图片版如下： ? ?
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。 移除批次效应前 ? ? ?...因为目前合并多个测序、芯片数据集这一块并没有完全统一的标准，方法大概有五六种。公说公有理婆说婆有理，对于我这样的新手来说，最简单的是跟随顶级文章的文章思路或者分析流程和步骤。...于是我选取了一篇欧洲泌尿外科的顶级文章，从这篇文章的补充材料可以看出来：
作者：Panagiotis Meletis,Rob Romijnders,Gijs Dubbelman 摘要：训练用于具有强（每像素）和弱（每边界框）监督的语义分割的卷积网络需要大量弱标记数据。...我们提出了两种在弱监督下选择最相关数据的方法。 第一种方法设计用于在不需要标签的情况下找到视觉上相似的图像，并且基于使用高斯混合模型（GMM）建模图像表示。...作为GMM建模的副产品，我们提供了有关表征数据生成分布的有用见解。 第二种方法旨在寻找具有高对象多样性的图像，并且仅需要边界框标签。...这两种方法都是在自动驾驶的背景下开发的，并且在Cityscapes和Open Images数据集上进行实验。...我们通过将开放图像使用的弱标签图像数量减少100倍，使城市景观最多减少20倍来证明性能提升。
数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。...目 录 1 数据合并 1.1 cbind列合并（等长） 1.2 rbind行合并 2 数据连接/匹配 2.1 内连接 2.2 外连接 2.3 左连接 2.4 右连接 2.5 双（多）字段内连接 3 数据增减...正 文 1 数据合并 1.1 cbind列合并（等长） 总结：cbind等行数、按列合并（无序） #等长 #生成测试数据 > ID1 <- c(1:4) > ID2 <- c(2:5) > name...总结：按行合并，需要注意数据集需要有相同的列字段名 > #生成测试数据student1 > ID <- c(1:4) > score <- c(8,22,7,33) > student1数据集需要有相同的列字段名 ID score 1 1 8 2 2 22 3 3 7 4 4 33 5 A 11 6 B 2 7 C
在上一篇文章《Excel应用实践10：合并多个工作簿中的数据》中，我们使用代码快速合并超过50个Excel工作簿文件，然而，如果要合并的工作簿中工作表的名称不相同，但位于每个工作簿的第1个工作表；并且，...要在合并后的工作表的第1列中输入相对应的工作簿文件名，以便知道合并后的数据来自哪个工作簿文件。...'最后一个数据单元格之后的空单元格 '注意End属性后括号中的2表示最后单元格之后的单元格 '若括号中的数字为1则表示最后数据单元格...，将数据依次添加到新增加的工作表中，同时在工作表首列添加工作簿文件名。...如果将2修改为1，则表明是最后一个数据单元格。 2.代码： LastR(, 0) 表明LastR代表的单元格左侧的相邻单元格。
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...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。...合并工作簿的效果如下图1所示。 ?
无论是ICF基于物品的协同过滤、UCF基于用户的协同过滤、基于内容的推荐，最基本的环节都是计算相似度。如果样本特征维度很高或者的维度很大，都会导致无法直接计算。...设想一下100w*100w的二维矩阵，计算相似度怎么算？...更多内容参考——我的大数据学习之路——xingoo 在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路，下面就来看看其中的奥妙吧！ 相似度 相似度有很多种，每一种适合的场景都不太一样。...def columnSimilarities(): CoordinateMatrix = { columnSimilarities(0.0) } 内部调用了带阈值的相似度方法，这里的阈值是指相似度小于该值时...总结来说，Spark提供的这个计算相似度的方法有两点优势： 通过拆解公式，使得每一行独立计算，加快速度 提供采样方案，以采样方式抽样固定的特征维度计算相似度 不过杰卡德目前并不能使用这种方法来计算，因为杰卡德中间有一项需要对向量求
有没有什么方法可以把这些依赖和我们的程序集合并到一起呢？ 本文介绍四种将程序集和依赖打包合并到一起的方法，每一种方法都有其不同的原理和优缺点。...四种方法 目前我已知的将 .NET 程序集与依赖合并到一起的方法有下面四种： 使用 .NET Core 3.0 自带的 PublishSingleFile 属性合并依赖 使用 Fody 使用 SourceYard...： .NET 使用 ILMerge 合并多个程序集，避免引入额外的依赖 - walterlv ILRepack ILRepack 基于 Mono.Ceil 来进行 IL 合并，其使用方法可以参见我的博客...： .NET 使用 ILRepack 合并多个程序集（替代 ILMerge），避免引入额外的依赖 - walterlv ILMerge-GUI 工具（已过时，但适合新手随便玩玩） 你可以在以下网址中找到...因此，一个程序集可以包含多个模块的功能就可以被充分利用起来。
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