如何通过对R中的每一列使用mutate来计算熵？ - 腾讯云开发者社区

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如何使用msprobe通过密码喷射和枚举来查找微软预置软件中的敏感信息

关于msprobe msprobe是一款针对微软预置软件的安全研究工具，该工具可以帮助广大研究人员利用密码喷射和信息枚举技术来寻找微软预置软件中隐藏的所有资源和敏感信息。...该工具可以使用与目标顶级域名关联的常见子域名列表作为检测源，并通过各种方法来尝试识别和发现目标设备中微软预置软件的有效实例。 ...支持的产品该工具使用了四种不同的功能模块，对应的是能够扫描、识别和发下你下列微软预置软件产品： Exchange RD Web ADFS Skype企业版工具安装该工具基于Python开发，...来下载和安装msprobe： pipx install git+https://github.com/puzzlepeaches/msprobe.git 工具使用工具的帮助信息和支持的功能模块如下所示...rdp 搜索微软RD Web服务器 skype 搜索微软Skype服务器工具使用样例使用顶级域名搜索相关的ADFS服务器： msprobe adfs acme.com 使用顶级域名配合

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「R」dplyr 行式计算

「原文来自：dplyr 文档」上一篇：「R」dplyr 列式计算通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。...而如果你只应用到一个行式数据框，它计算每一行的均值。...R 编程者，你可能知道如何使用 sapply() 等函数将一个操作应用到每一个元素： df %>% mutate(l = sapply(x, length)) #> # A tibble: 3 x 2...一旦我们每一行有一个数据框，对每行创建一个模型非常直观： mods % mutate(mod = list(lm(mpg ~ wt, data = data))) mods #>...dbl [20]> #> 3 rpois 以前 rowwise() rowwise() 也被质疑了很长一段时间，部分原因是我不明白有多少人需要通过本地能力来计算每一行的多个变量的摘要

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R&Python Data Science 系列：数据处理（3）

R实现 ##计算钻石价格price的最大值、最小值 diamonds %>% summarise(price_max = max(price), price_min=min(price)) ###计算钻石...3 窗口函数窗口函数，是对某列操作，返回长度相同的一列，主要包括排名函数、偏移函数、累计聚合函数。...4 聚合函数聚合函数是对某一列数据，使用分组函数和排序函数进行处理之后（可以省略），使用聚合函数，返回一个值。...注意：Python中n()函数需要传入参数，R中不需要传入参数；Python中输出列按照字段名称升序排列，R中输出的列按照书写顺序输出。...5 总结数据处理1-3，主要介绍了Python中dfply和R中dplyr包中的数据处理函数，几乎满足数据预处理中筛选变量、衍生变量以及计算一些统计量的需求。

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绘制圆环图雷达图星形图极坐标图径向图POLAR CHART可视化分析汽车性能数据

映射您的数据和绘图需求，使其最终成为圆环。作为一个额外的好处，我还发现它的构建/加载速度更快。对我来说很重要，因为我让它们在 Shiny Apps 中交互。我在示例中使用了 mtcars 数据。...该图显示了集合中的 12 辆汽车：背景中的气缸。4、6 和 8 缸的浅色、中色和深色。用蓝色标出每辆车每加仑的里数。这篇文章是逐步展示如何将所需的元素添加到圆形图中。...我使用前 12 辆汽车，有一列包含行名。 add_rownames\[1:12,\] 绘制数据映射为了映射我想绘制的任何列的值，我创建了函数。...r % mutate r$xed <- 0 r$yed <- 0 #用自己的数据和美学来绘制每一层的图案 ggplot() + geom_segment +...circle 并将所有点存储在数据框中来构建的。

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R语言基础提升与总结

()按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)distinct(test,Species)2.3 mutate()新增一列mutate(test, new...，按列拼接成为一个矩阵 do.call完成批量操作4 表达矩阵画箱线图4.1 表达矩阵的概念基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示其中矩阵的行代表某个基因在不同样本（不同处理，或时间点等）中的表达水平列表示某个样本中各个基因的表达水平...MARGIN：取值=1表示行；取值=2表示列FUN：具体函数对X的每一行/每一列进行FUN这个函数test对左边的数据框取子集7 一些顶呱呱的函数7.1 match()7.2 一些处理文件的函数dir() # 列出工作目录下的文件dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件...1.计算每个基因的方差（每个基因是每一行，方差var）2.每个基因方差排列3.最后1000个数字所对应的基因load("test2.Rdata")##里面保存的数据框名字是testdim(test)apply

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单细胞韧皮部研究代码解析3-comparison_brady.R

这篇文章的作者也是通过相关得内容进行了代码演示，通过改写作者的部分内容，是可以做到自己研究的内容的图片可视化的。今天主要是对上面的图片的代码进行解析。...) library(tidyverse) #在R中，经常会需要读入excel文件，这个包也是经常用到的 library(readxl) library(dplyr) # set ggplot2 theme...Endodermis", "SUC2_MEAN", "Phloem CC", "wol_MEAN", "Stele", "xylem_2501_MEAN", "Stele" ) ## 以上的相关的内容主要是对每一列的值进行宽表改成长表...，如何进行表格长宽的改变，也在以前的R语言教程里面有，有不会的友友可以取翻一下以前的教程 # Read SCE data ----------------------------------------...RNA的数据集进行整合，计算了细胞与组织之间的相关性系数，为鉴定细胞亚群也做了相关的参考，在细胞层面和亚细胞层面上都做了相关的分析，也是在以前的文章中没有看到的内容，同时我自己对自己的数据也进行了测试，

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

图片 2.mutate（）数据新增列 # mutate，数据框新增一列，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) 图片图片...可以用来进行分组，通过str_detect函数识别数据中的关键词，然后进行分组 samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","...list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) ##给数据添加一列分组列 ##最终生成作图过程中间的转换的数据框dat 图片 pdat =...数据框的每一行求平均值 apply(test, 1, sum) ##对test数据框的每一行求和图片图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量

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玩转数据处理120题｜R语言版本

大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。...,'col2','col3') 89 数据提取题目：提取第一列中不在第二列出现的数字难度：⭐⭐⭐ R语言解法 df[!...df的每一行均值难度：⭐⭐ R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算题目：对第二列计算移动平均值难度：⭐⭐⭐ 备注每次移动三个位置，不可以使用自定义函数 R语言解法 library...数据计算题目：计算第一列与第二列之间的欧式距离难度：⭐⭐⭐ 备注不可以使用自定义函数 R语言解法 # 可以利用概念计算 res <- (df$col1 - df$col2) ^ 2 sqrt(...题目：对不同列执行不同的计算难度：⭐⭐⭐ 备注对salary求平均，对score列求和 R语言解法 df %>% summarise(salary_sum = sum(salary),

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Excel的SNP数据如何变为plink格式

帮到别人，记录一下，能帮到更多的人，毕竟：人类的错误都是类似的，多看看别人的错误，就能避免二次犯错。所以搜索引擎查看别人的解决方法来解决自己的问题。...这里，每一行是一个SNP，每一列是一个样本。...这个一般是map和ped数据不匹配，可以通过R中的map和map查看一下什么情况： > dim(map) [1] 43251 4 > dim(ped) [1] 185 43257 可以看到...思路：将其读取到R中转置保存到本地然后通过grep，去掉相关的行然后再读到R中，再进行处理。报错总结数据有空行，有缺失，有indel。...更新的代码中，判断是否有空行，将NN作为缺失读取到R中，可以避免上面的情况，更新后的代码如下： library(openxlsx) library(tidyverse) library(data.table

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用遗传算法寻找迷宫出路

所以我们的基因型如下，列式结构：在列式结构中，我们假设每个基因都只放在一列中，例如，取一条大小为 8 的染色体，[(1,1), (4,2), (4,3), (6,4)， (2,5), (3,6), (...所以这种结构假定每个路径段都以连续的列结束。实现遗传算法本文使用python语言来实现遗传算法，并在最后有完整代码链接。...path函数使用inter_steps函数通过循环每个个体的基因来生成它的路径。..., "c"]) return population, direction 8、变异通过将基因(即tuple (x, y))的x值更改为范围内的任意数字来实现插入突变。...元组的y值保持不变，因为我们假设迷宫中的每一列都应该只有一个检查点。有几个参数可以调整，mutation_rate和no_of_genes_to_mutate。

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tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...例如：x %>% f(y) 等价于 f(x,y) Rstudio中快捷键： ctrl+shift+m 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： > head(iris,n=3) Sepal.Length...group_by()添加了分组信息后，mutate()，arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作。...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

2.6 arrange 按照数据框里的某列或某几列，对所有行进行排序。可以使用 desc 产生倒序，或写入多个列使其按照多个列进行排序。...2.8 mutate 可以为数据框计算新变量，返回含有新变量以及原变量的新数据框： mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) > head(test,...按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名如果想要用向量来存放希望筛选的列名，需要使用函数 one_of 来存放该向量。...2.10 表格的拆分与合并将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。首先还是可以创建一个数据框。...> test <- data.frame(x = c( "a,b", "a,d", "b,c"));test x 1 a,b 2 a,d 3 b,c 使用separate，便可以对一列中的数据达到

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玩转数据处理120题｜Pandas&R

lag(df,5) 76 数据处理题目：将数据向前移动5天难度：⭐⭐ Python解法 df.shift(-5) R解法 lead(df,5) 77 数据计算题目：使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值...题目：按行计算df的每一行均值难度：⭐⭐ Python解法 df[['col1','col2','col3']].mean(axis=1) R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算题目...：对第二列计算移动平均值难度：⭐⭐⭐ 备注每次移动三个位置，不可以使用自定义函数 Python解法 np.convolve(df['col2'], np.ones(3)/3, mode='valid...：计算第一列与第二列之间的欧式距离难度：⭐⭐⭐ 备注不可以使用自定义函数 Python解法 np.linalg.norm(df['col1']-df['col2']) # 194.29873905921264...题目：对不同列执行不同的计算难度：⭐⭐⭐ 备注对salary求平均，对score列求和 Python解法 df.agg({"salary":np.sum,"score":np.mean}) R语言解法

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dplyr中的行操作

在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...（只是一个例子），不使用rowwise()函数，得到的结果是所有数据的均值，很明显不是想要的： df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2...summarise(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2 × 1 ## m ## ## 1 3 ## 2 4 根据name这一列按照行计算均值...rf % rowwise(id) 计算加和： rf %>% mutate(total = sum(c(w, x, y, z))) ## # A tibble: 6 × 6 ## # Rowwise

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Excel格式的SNP数据怎么变为plink格式

有时候，我们会遇到Excel格式的基因型数据，这篇博文介绍一下如何手动转为plink格式。可以在Excel中整理，也可以在R语言中整理。...数据量少的话，就在Excel中整理，数据量大的话，就在R语言中整理就行。主要思路是根据plink的格式特点，针对性的满足，然后导出，就可以了。 1....Excel中的基因型数据格式第一列是snpID，第二列是染色体，第三列是物理位置，第四列是参考基因组分型，第五列以后是每个样本的具体分型。...整体而言，每一行是一个snp，第五列以后每一列是一个样本。...如果不重要, 可以从1编号, 注意要和bed文件SNP列一一对应染色体的摩尔位置(可选项, 可以用0) SNP物理坐标 3, 如果只有SNP名称, 可以手动构建map文件, 第二列为SNP名称, 其它三列为

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Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

这篇文章的很大一部分内容涉及从FF网站导入数据，并对其进行整理，以用于我们的投资组合收益。我们将看到，处理数据在概念上很容易理解，但在实际操作中却很耗时。...数据被打包为 zip 文件，所以需要做的不仅仅是调用 read_csv()。使用tempfile() 基础 R 中的函数来创建一个名为 temp. 这是我们将放置压缩文件的地方。...发生这种情况时，可以通过跳过一定数量的包含元数据的行来修复它。看看如果我们跳过 6 行。...然而，这些数据已经被转化为字符格式--看看每一列的类别。 map(Gob3s, class) 我们有两个选项可以将这些列强制转换为正确的格式。...vars()函数的操作与select()函数类似，我们可以通过在date前面加一个负号来告诉它对所有列进行操作，除了date列。

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Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

内容源自生信星球学习小组安装和加载R包1.镜像设置(设置国内镜像网站能加快R包的下载）options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...iris可知其为150×5的列表dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)mutate(df, z =...x + y)2.select(),按列筛选,按名称选择变量(1)按列号筛选select(test,1)# 筛选test数据集的第一列iris %>% select(1:3)# 筛选iris数据集的第一到第三列.../ctr + shift + M)向右传递test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))R中的管道操作符...,每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join交集表中test1部分的列semi_join(x = test1,

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biotrainee note 6

R语言的综合应用推荐《R数据科学》这本书，对写代码很有帮助专题1 玩转字符串x mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width...就if(一个逻辑值){一段代码} ，只有这个逻辑值为true才执行后面的代码长脚本的管理下载数据的代码，保留但不反复运行长脚本的管理方式：用Rdata来衔接为什么用Rdata而不是表格文件来衔接if条件语句...——applytest对test的每一列求平均值，最终返回一串数值型的向量，并会继承每个元素的名字apply(test, 1,...sum) #对test的每一行求平均值向量/列表的隐式循环：lapply两个数据框的连接注：NA为缺失值，有但是不知道转自生信技能树

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R入门？从Tidyverse学起！

很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。...数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....数据操作速度会更快如下图，直接查看tibble格式的数据，可以一目了然的看清数据的大小和每列的格式 ? 有两种方式来创建tibble格式的数据 1. 直接创建 ? 2....3. mutate 增加一列，列名为Sepal.Area，值为width和length相乘，然后不保留原来的Sepal.Length 和 Sepal.Width两列 ?...4. summarise 下面的例子的summarise中， n() 是统计有多少行的数据，mean() 函数是计算平均值。

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Day6——R包

mutate()#新增列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)#新增一列数据为Sepal.Length与Sepal.Width的积select()#...vars 中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用...one_of函数R语言中使用vars参数指定数据框中需要分析的字段索引范围在R语言中，我们经常需要对数据框进行分析和处理。...数据框是一种二维的表格结构，其中包含了多个变量(字段)和观测值(行)。在进行数据分析时，有时我们只对数据框中的特定字段感兴趣，而不需要使用所有的字段。...这时，我们可以使用vars参数来指定需要分析的字段索引范围，从而提取出感兴趣的字段进行后续操作。vars参数是dply包中select函数的一个参数，它允许我们通过指定字段的索引范围来选择需要的字段。

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「R」dplyr 行式计算

R&Python Data Science 系列：数据处理（3）

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