文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

多个数据集的整合分析

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...，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...之前的推文也介绍过这种算法，相较于简单的取交集，RRA会根据logFC值对交集基因再排个序： rm(list = ls()) library(RobustRankAggreg) library(clusterProfiler

1.1K10

R-rbind.fill|列数不一致的多个数据集“智能”合并，Get！

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。

2.9K40
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    这里的乳腺癌表达量矩阵数据集更多

    前面我们分享了 你还缺乳腺癌表达量数据集吗，里面有34个数据集，然后热心的粉丝留言了另外一个包：MetaGxBreast ，里面的数据集更多。...这个包MetaGxBreast整理好的数据集超级多： # 代号，具体数据集描述如下 CAL CAL DFHCC DFHCC DFHCC2 DFHCC2 DFHCC3 DFHCC3 DUKE DUKE...TCGA TRANSBIG TRANSBIG UCSF UCSF UNC4 UNC4 UNT UNT UPP UPP VDX VDX 使用 loadBreastEsets 函数实时下载 可以一次性下载多个数据集...loadBreastEsets(loadString = c("CAL", "DFHCC", "DFHCC2", "DFHCC3", "DUKE", "DUKE2", "EMC2"))[[1]] 这个 esets列表的每个元素都是一个...独立的ExpressionSet对象，后面可以做个性化分析，跟着下面的课程《GEO数据挖掘课程》即可： 《GEO数据挖掘课程》 我把3年前的收费视频课程：3年前的GEO数据挖掘课程你可以听3小时或者

    93320

    【深度学习】PyTorch 数据集随机值的完美实践

    ds = DataLoader(ds, 10, shuffle=False, num_workers=4, worker_init_fn=worker_init_fn) 01 关于pytorch数据集随机种子的基本认识...在pytorch中random、torch.random等随机值产生方法一般没有问题，只有少数工人运行也可以保障其不同的最终值. np.random.seed 会出现问题的原因是，当多处理采用 fork...方式产生子进程时，numpy 不会对不同的子进程产生不同的随机值....,即程序运行后的初始随机值，其可以通过以下两种方式产生 torch.manual_seed(base_seed) 由特定的seed generator设置 generator = torch....0, 19623, 21744]]) ============================================================ 假设上述方案对一个时代内可以防止不同的工人出现随机值相同的情况

    55830

    转：Apriori算法，挖掘数据集中项集的关联规则学习经典

    Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的关联规则学习的经典算法。它基于“Apriori原理”，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。该算法通过不断生成新的频繁项集来实现。...Apriori算法的基本步骤如下：设置最小支持阈值（例如总交易额的2％）并扫描数据集以生成符合阈值的频繁项集的列表。使用第1步中的频繁项集生成下一级的候选项集列表，这些项集至少具有一个共同的项目。...再次扫描数据集，确定哪些候选项集实际上是频繁的，即检查它们是否符合支持阈值。重复步骤2和3，直到不能生成更多的频繁项集。使用之前步骤生成的频繁项集生成关联规则。...Apriori算法具有较高的时间复杂度，因此不适合大型数据集。但是，已经开发了几种优化版本来提高其效率。...= [] # 遍历唯一项目 for item in items: # 统计每个项目在事务中出现的次数 item_count = sum([1 for transaction in transactions

    17220

    Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)

    Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结 ---- 前言         这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去...Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame记录每个值出现的次数...语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset：判断是否是重复数据时考虑的列 keep：保留第一次出现的重复数据还是保留最后一次出现的

    2.4K30

    【Redis】Redis 字符串数据操作 ② ( 多个数据操作 | 值的范围操作 | 值的时间操作 | 简单动态字符 )

    文章目录 一、多个数据操作 1、设置多个键值对 2、获取多个键对应的值 3、当键不存在时设置多个键值对 二、值的范围操作 1、获取值的范围内容 2、设置值的范围内容 三、值的时间操作 1、设置键值对同时设置过期时间...2、设置新值并获取旧值 四、简单动态字符 一、多个数据操作 ---- 1、设置多个键值对 执行 mset key1 value1 key2 value2 ......命令 , 可以 向 Redis 数据库中设置多个键值对数据 ; 代码示例 : 使用一条命令 , 向 redis 数据库中插入 name=Tom , age=18 两个键值对数据 ; 127.0.0.1:...命令 , 可以 从 Redis 数据库中 读取 多个键 对应的数据 ; 代码示例 : 使用一条命令 , 向 redis 数据库中插入 name=Tom , age=18 两个键值对数据 ; 127.0.0.1...命令 , 可以 在 对应的 键 key 不存在时 , 向 Redis 数据库中设置多个键值对数据 ; 该操作是 原子操作 , 如果 其中有 键 key 存在 , 则所有的 键值对 插入失败 ; 代码示例

    83620

    Excel公式练习52： 获取多个工作表单元格区域的数据组成的数组

    导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。建议结合本文阅读原文，会了解更多的细节，会有更大的收获。 本次的练习是：使用一个公式返回一个数组，该数组包含多个工作表中给定范围内的所有数据。...如果使用上述示例工作表，则公式返回的结果类似于： {18,"",19,63,"","",67;"",46,"","","L","",7;"N","Z","","F",70,19,"";"","","",..."O","","","V";24,"","","","R","","";"",5,"B",69,"C","","";"P","A",19,"","","K","B"} 为了保持一致，在任何公式中，指定的单元格区域...同样，对于引用工作表集合的任何引用，例如：={"Sheet1","Sheet2","Sheet3","Sheet4","Sheet5"}，定义为名称Sheets。 先不看答案，自已动手试一试。...在原文的评论中，还有不少公式，有时间可以逐个调试，增强对公式的理解。

    1.2K10

    多个单细胞数据集整合的另外一个选择conos

    但是如果你选择：单细胞降维聚类分群的另外一个工具选择Pagoda2，其实也有一个配套的单细胞数据集整合的算法选择conos，让我们来一起看看吧。...，包含4个单细胞样本的表达量稀疏矩阵 # 而且都是3000个细胞，3万多个基因 lapply(panel, dim) ### 用 Seurat 对4个单细胞样品都进行预处理 library(Seurat...个单细胞表达量矩阵，经过了 basicSeuratProc 的处理，其实就是针对每个矩阵都独立的降维聚类分群啦，感兴趣的可以去看 basicSeuratProc 的源代码。...确实整合在了一起 在PBMC实例数据演示conos的整合 前面的包的安装和加载是一样的，这个时候不选择示例数据，而是 读取pbmc3k和5k数据集 ： ## 2.1 读取pbmc3k和5k数据集 -...pbmc3k和5k数据集 ，需要的两个文件 在我自己的电脑，不过如果你看完了以前的单细胞系列教程，应该是很容易自己去制作它。

    1.6K30

    Google Earth Engine ——Landsat 5 TM_TOA数据集DN值缩放的、校准的传感器辐射度数据集

    Landsat 5 TM Collection 1 Tier 1校准的大气层顶部（TOA）反射率。校准系数从图像元数据中提取。关于TOA计算的细节，见Chander等人（2009）。...Landsat数据集是联邦创建的数据，因此属于公共领域，可以在没有版权限制的情况下使用、转让或复制。 对美国地质调查局作为数据来源的确认或信用，应通过包括一行文字引用来提供，如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据集名称）由美国地质调查局提供。 例子。...Landsat-7图像由美国地质调查局提供 请参阅美国地质调查局视觉识别系统指南，了解有关美国地质调查局产品的正确引用和鸣谢的进一步细节。

    14610

    我这有个数据集，向取出每天每个国家确诊数量前30的数据，使用Pandas如何实现？

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【此类生物】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 部分数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】和【瑜亮老师】纷纷提出，先不聚合location...location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果： 先取值，最后转成字典嵌套列表的，...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，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【此类生物】提问，感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流。

    1.1K10

    R语言指定列取交集然后合并多个数据集的简便方法

    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。

    7.1K11

    GEO数据库的多个表达量数据集的整合分析方法（表达量芯片和转录组测序）

    这里，我们就来介绍一下面对多个GEO数据集，我们该怎么处理？...其次，针对多个数据集，我们可以有两种思路来进行整合分析：一是，合并和去除这些批次效应；二是，对各数据集分别进行处理，然后求交集，获得共有结果。...二、整合数据及分析 在数据挖掘过程中，我们同时会分析多个数据集的表达谱数据，这样就会都得到多个差异分析列表。那么，怎么样才能挑出一些更重要的或者更有生物学意义的基因进行后续实验呢？...常规做法就是将三个数据集的差异基因列表进行overlapping，但这种方法只考虑到了gene出现的次数，并没有考虑到基因在多个差异分列表中排序上的重要性。...总体上来说，就是挑选那些在多个数据集都表现差异的基因，并且每次差异都排名靠前的那些，他们的最终综合排名也会比较靠前。

    3K22

    Landsat9_C2_TOA是每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA数据集

    数据名称：Landsat9_C2_TOA数据来源：USGS时空范围：2022年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat9_C2_TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率...前言 – 人工智能教程Landsat 9_C2_TOA数据集是指Landsat 9卫星采集的数据，经过处理将每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率（Top of Atmosphere Reflectance...用户可以通过USGS的地球资源观测系统（Earth Explorer）等平台获取Landsat 9卫星数据。**2. 辐射亮度值** 原始的Landsat数据中，每个波段记录的是地表反射和辐射亮度值。...总之，Landsat 9_C2_TOA数据集通过将辐射亮度值转换为TOA反射率，消除了大气影响，提高了数据的可比性和准确性，为遥感应用提供了更可靠的数据基础。...key为LANDSAT_9/02/T1/TOA的Landsat9_C2_TOA类数据集 * @Name : Landsat9_C2_TOA_T1数据集*///指定检索数据集，可设置检索的空间和时间范围

    48610

    问与答81： 如何求一组数据中满足多个条件的最大值？

    Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。...要求“参数1”为“M-I”、”参数2”为 M-IA”，可以使用数组公式： =MAX(IF((参数1=B13)*(参数2=C13)*(参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0)) 可以看到，返回值为

    4K30

    这5个miRNA组成的肺鳞癌诊断基因集在tcga数据库能复现吗

    (我一直以为自己足够老了) 该研究使用的是 CapitalBio 平台 (CapitalBio 公司) 芯片，非常清晰的研究思路； 60+88个肺鳞癌病人肿瘤组织和癌旁的miRNA芯片表达矩阵，数据集在..., PPP2R2A, and LATS2，最后定位到DICER1 30-UTR 我以前在在生信技能树分享了几个miRNA的靶向基因的查询工具，分别是： microRNAs靶基因数据库哪家强 使用miRNAtap...数据源提取miRNA的预测靶基因结果 对miRNA进行go和kegg等功能数据库数据库注释 大家可以尝试看看hsa-miR-31 的靶基因，是否有这3个基因，示意图如下： ?...miRNA靶向调控示意图 学徒作业 大家可以去tcga数据库下载肺鳞癌的miRNA芯片或者测序数据，走同样的诊断建模流程，看看得到的miRNA是否作者的5个miRNA有交叉。...可以参考我的4个小时TCGA肿瘤数据库知识图谱视频教程，其中中共使用了四种算法构建模型： cox(可做单因素和多因素) TCGA的cox模型构建和风险森林图 lasso回归 用lasso回归构建生存模型

    93420

    首个官方气象数据集公开，已训练出20多个“青出于蓝”的AI

    气象部门首次公开天气数据集 本次AI Challenger天气预报赛道的比赛中，用到的是气象部门三年的真实数据，这也是首次有气象部门向同类赛事公布数据集。...其中训练集包含1188天的天气样本，验证集包含89天的样本，测试集则包含这个秋天从8月29日起到11月3日的天气数据。...所有数据来自中国气象局北京城市气象研究所，由“观测”和“睿图”两套系统的数据组成，时间跨度长、密度高，包含气象要素的实况和预报两部分，对提高天气预报准确性具有重要作用。...不过，由于受到版权限制，在决赛结束的11月3日之前，暂时没有办法下载该数据集。比赛结束后重新开放下载，没有参赛的研究人员也可以下载该数据集进行研究了。...AI Challenger 全球AI挑战赛 “AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，由创新工场、搜狗、美团点评、美图联合举办，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求

    1.2K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券