前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...假设我们手上有这个一个转录本ID和基因名字之间的对应关系，第一列是转录本ID，第二列是基因名字 然后我们手上还有一个这样的bed文件，里面是对应的5个基因的CDs区域在基因组上的坐标信息。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...=bed #将NM开头的转录本号后面的内容提取出来，然后跟相应的基因名字贴到一起 #直接替换result的第四列注释信息 result1$V4=paste0(symbol,gsub("NM_.*?
今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释： 1，dd为模拟生成的数据框数据...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行
工作任务：下面表格中的，、分开的内容进行批量分列 在chatgpt中输入提示词： 你是一个Python编程专家，完成一个脚本编写任务，具体步骤如下： 读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析...”； 单元格分拆完成后，把所有分拆出去的单元格内容追加到A列当前内容的后面； 然后对A列数据进行分类汇总，汇总方式为计数，分类汇总结果保存到Excel文件：F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI行业数据来源...(r'\d+', '', str(x)).strip()) # 初始化一个列表存储拆分后的数据 split_data = [] # 分拆单元格内容 http://logging.info("分拆单元格内容...DataFrame 用于存储拆分后的内容 split_df = pd.DataFrame(split_data) # 将拆分后的内容合并回第一列 http://logging.info("合并拆分后的内容到第一列...http://logging.info("将拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面") df_expanded = pd.DataFrame() df_expanded[first_column_name
正如CAN的高层协议J1939标准所规定，传输协议功能是数据链路层的一部分，主要完成消息的拆装和重组以及连接管理，稍微了解一点CAN通信的童鞋应该知道，长度大于8字节的消息无法使用单个CAN数据帧来传输...，因此必须被拆为很多个小的数据包，然后根据标准使用单个的数据帧对这个长消息进行多帧传输，这就要求接收方必须能够接收这些单个的数据帧，然后在重组成原始的消息，说白了就是拆包和打包。...必须注意数据包编号从1开始，最大到255.其实在实际应用中，很少有一次传输这么多字节的。...还有一点就是在多帧消息中，例如你有24个字节需要通过多帧传送，那么被拆分为4个包，而最后一个包未使用的字节需要填充0xff。...void j1939tp_update_rx_rtscts( uint8_t index )，涉及标准的内容很多，不能给大家一一列举，如果你想深入理解J1939的应用和开发一定好好看标准。
第一列的ID，和人为添加的ID2，名称不规则，我们只需要前面的基因名。...二 合久可分-一列拆多列 使用separate函数， 将“指定”分隔符出现的位置一列分成多列 2.1 默认，不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene",...2.4，按照第几个字符拆 根据第几个字符拆分，适合数据规整的，，， 可以用来将TCGA中的sampleID转为常见的16位，需要先转置 data2 %>% select(Gene1,contains...() %>% #数据转置，样本为行名 rownames_to_column(var="Sample") %>% #行名变为数据中的列 separate(Sample, into = c("Sample...可参考：盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 Tips： 1）数据分列可以先默认试一下，如2.1所示 2）使用R的帮助，一定！
进行有损压缩时，WebP 会将图片划分为两个 8x8 色度像素宏块和一个 16x16 亮度像素宏块。在每个宏块内，编码器基于之前处理的宏块来预测冗余动作和颜色信息。...通过图像关键帧运算，使用宏块中已解码的像素来绘制图像中未知部分，从而去除冗余数据，实现更高效的压缩。...WebP 编码器四种帧内预测模式： H_PRED（水平预测）：用宏块左边的列 L 的填充块的每一列； V_PRED（垂直预测）：用宏块上边的行 A 的填充宏块的每一行； DC_PRED（DC预测）：用行...A 和列 L 的像素的平均值作为宏块唯一的值来填充宏块； TM_PRED（TrueMotion预测）：除了行 A 和列 L 之外，用宏块上方和左侧的像素P、A（从P开始）中像素块之间的水平差异以列 L...彩色变换时保持绿色（G）值原样，根据绿色（G）值变换红色（R）值，再根据绿色值转换蓝色（B）值，最后根据红色（R）值进行转换。
图1.4 CLB内部结构 作者肉眼数了一下，一列蓝色方块中，蓝色方块的数量是50个，也就是一列CLB中包含50个CLB（这个知识后面要用到）；一列红色方块中，红色方块的数量是10个，也就是一列BRAM中包含...10个RAM36E1；一列绿色方块中，红色方块的数量是20个，也就是一列DSP中包含20个DSP48E1； ?...但是我们需要知道，不是所有的FPGA都是四行两列八个ClockRegion的，如图1.6（芯片型号为XC7Z020），为三行了两列六个Clock Region，这时只能通过观察BUFG的位置（图1.6中白框所在位置...1个LUT的2个字节（6输入LUT初始值为64bit，也就是8字节），需要4个帧才能配置一个LUT，但是，一个帧又同时涉及到了20个LUT的配置信息，也就是一个帧会对一列SLICE中的LUT进行配置（前面提到过...，Virtex-5一列CLB中，CLB数量是20），这也是为什么要使用RMW（read-modify-write）的思想，也就是想配置1个LUT，需要先把这个LUT对应的4个帧读出来，修改该LUT对应的内容后
后续会针对内容和排版一步步的优化，如果你被这凌乱的内容辣到了眼睛，请谅解哈哈哈～ 2019.06.18 第一章 FFmpeg简介 第二章 FFmpeg工具使用基础 ---- 简介 书中开头用几个实例操作...][flip] overlay=0:H/2" 2.jpg 上面操作的含义：将图片分为main和tmp两部分，截取tmp的上半部分，反转，合并时位置在下半部分 原图 效果图 ffmpeg -i...3 编码 Encoding 4 封装 Muxing 其中需要经过六个步骤 1 读取输入源 2 进行音视频的解封装 （调用libavformat中的接口实现） 3 解码每一帧音视频数据 （...调用libavcodec中的接口实现） 3.5 转换参数 4 编码每一帧音视频数据（调用libavcodec中的接口实现） 5 进行音视频重新封装（调用libavformat中的接口实现） 6...第一列总共有三个字段，第一个字段是时间轴支持，第二个字段是分片线程处理支持，第三个字段是命令支持 第二列是滤镜名 第三列是转换方式，如音频转音频，视频转视频，创建音频，创建视频等 第四列是滤镜作用说明
前面几篇专栏中，我们介绍了有关基于图片的人脸表情识别的相关内容。尽管该领域目前已取得了想当大的成就，但在实际使用中，仅仅依赖于图片并不一定能准确反映人的情绪状态。...作者&编辑 | Menpinland 1 基本概念 在许多的研究中，研究者通常会把人脸表情识别区分为静态的人脸表情识别（static facial emotion recognition）和动态的人脸表情识别...图1左边一列为一个影视片段中的三帧，右边一列为相对应帧人脸检测出来的结果。...左边一列为原始序列；右边一列为相对应的人脸序列[1] 2 常用数据集 跟介绍基于图片的人脸表情识别一样，在了解基于视频的人脸表情识别的具体方法之前，先了解该领域常用的一些数据集。...图7｜DFEW中各类别样本示例 3 经典方法 对于模式识别问题，通常可以分为三大步骤：预处理、特征提取、利用分类器分类。
在TCP编程中，我们使用协议(protocol)来解决粘包和拆包问题。本文将详解TCP粘包和半包产生的原因，以及如何通过协议来解决粘包、拆包问题。让你知其然，知其所以然。...关于这几种情况说明如下： server端分两次读取到了两个独立的数据包，分别是D1和D2，没有粘包和拆包 server一次接受到了两个数据包，D1和D2粘合在一起，称之为TCP粘包 server分两次读取到了数据包...，第一次读取到了完整的D1包和D2包的部分内容，第二次读取到了D2包的剩余内容，这称之为TCP拆包 Server分两次读取到了数据包，第一次读取到了D1包的部分内容D1_1，第二次读取到了D1包的剩余部分内容...例如，发送方希望把”12\r\n34”，当成一个完整的报文，如果是按行拆分，那么就会错误的拆分为2个报文。...3.3 变长协议 将消息区分为消息头和消息体，在消息头中，我们使用一个整形数字，例如一个int，来表示消息体的长度。而消息体实际实际要发送的二进制数据字节。
在Linux中，通常使用ls -l列出，其中可以查看文件属性，所属用户组等较为详细的信息。下面详细解释从左到右每一列是什么意思 ?...ls -l 第一列第一个字段：文件类型，后面9个字符是模式，其中分为三组，每一组三个字段。第一组为所属用户权限。第二组为所属组的权限。第三组为其他用户所属权限。...，需求为打印第一列和第二列 awk -F "," '{print 2}' a.csv 获取第三列最大值 awk 'BEGIN{max=0}{if( ?...如果为"-i any"表示住区所有网卡数据包 -v 输出诸如ip数据包中的TTL更加详细的信息 -t 不打印时间戳 -e 显示以太网帧头部信息 -c 仅仅抓取指定数量的数据包 -x 按照十六进制显示数据包内容...如果为"-i any"表示住区所有网卡数据包 -v 输出诸如ip数据包中的TTL更加详细的信息 -t 不打印时间戳 -e 显示以太网帧头部信息 -c 仅仅抓取指定数量的数据包 -x 按照十六进制显示数据包内容
周末看了「凹凸玩数据」交流群内Huang Supreme的分享，有一篇写到了日常拆表操作挺有意思的。...因为平时经常要拆成工作簿，拆完还要发给不同的对象，工作又使用outlook发邮件，所以本文调用outlook账号进行邮件的发送作为示例，如果想调用其他邮箱可参见文末参考链接，你也可以举一反三。...huang的拆表代码是我能找到的最简洁的了，ta首先用 ExcelWriter 生成一个拆完表后的容纳工作簿，然后调用了 For 循环对某一列进行遍历，area_list 取自表格的某一列，这一列有多少种因子...建一个附件和收件人的索引，用之前给文件命名的变量j ，索引到收件人'Rec'列中'店铺'列等于 j的行。 最后构建邮件发送的函数，包括收件人、抄送人、附件、正文等，从拆分到邮件整个过程不超过1分钟。...公众号「凹凸玩数据」，有趣的不像个技术号~ End
然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。 丢失数据可能是处理真实数据集时最常见的问题之一。...条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...右上角表示数据帧中的最大行数。 在绘图的顶部，有一系列数字表示该列中非空值的总数。 在这个例子中，我们可以看到许多列（DTS、DCAL和RSHA）有大量的缺失值。...接近正1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值相关。 接近负1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值是反相关的。换句话说，当一列中存在空值时，另一列中存在数据值，反之亦然。...如果在零级将多个列组合在一起，则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离，列之间关联null值的可能性就越小。
本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。...用人话来说，json就是一种长得像嵌套字典的字符串。 数据被“{}”和“[]”层层包裹，需要“拆包”才能拿到我们需要的数据。...=load_dict.keys()) data_raw = data_raw.append(load_dict,ignore_index=True) 接下来，我们要做的就是把每一列中，格式为dict和list...=[] else np.nan for j in df[i]] df[i]=list1 return df 每次调用json_parse函数和list_parse函数都可以“拆一层”，重复调用这两个函数...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
的区别 为什么 XML 资源文件要从文本格式编译成二进制格式 Android 资源管理框架又是如何快速定位到最匹配资源的 LinearLayout(线性布局) 线性布局是程序中最常见的布局方式之一，线性布局可以分为水平线性布局和垂直线性布局两种...shrinkColumns 为设置被收缩的列的序号，收缩是用于在一行中列太多或者某列的内容文本过长，会导致某列的内容会被挤出屏幕，这个属性是可以帮助某列的内容进行收缩，用于防止被挤出的。...当添加TableRow时，该布局增加了一行，并且在TableRow里每添加一个组件，便增加一列 TableLayout无法做出跨行跨列的效果，每行每列都是挨着的，就算是单元格设置Collapsed属性...Android 资源管理框架又是如何快速定位到最匹配资源的 // 主要基于两个文件： 资源 ID 文件 R.java：赋予每一个非 assets 资源一个 ID 值，这些 ID 值以常量的形式定义在...R.java 文件中。
，也可以去证明这个用户的活跃度很高； M越大，说明这个用户每一次消费的钱很多，进而可以去说明这个用户的这个活跃度很高； 上面这个是对于这个模型的基本的认识，我们根据这三个指标的活跃与否，每一个指标都是有两个情况...,我们的标准化处理就是基于这个表格里面的这三列的数据 2.2时间类型转换 ==标准化处理==就是把这个表单里面的数据处理为我们容易使用python进行分析的，这个处理过程分为两个步骤： 第一个就是对于这个...R # TODO 使用cut()函数，对"time_gap"进行数据分箱 # 以0,50,100,200,300,365为边界分为5组 # 将结果添加为df的"R"列 df["R"] = pd.cut(...，对"time_gap"进行数据分箱 # 均分为5组，将结果添加为df的"R"列 df["R"] = pd.qcut(df["time_gap"], q=5) # 使用print输出df["R"] print...划分R # 使用qcut()函数，将"time_gap"的数据分箱 # 均分为5组，区间标记命名为5-1，赋值给df["R"] df["R"] = pd.qcut(df["time_gap"],q=5,
主要内容： TCP粘包/拆包的基础知识 没考虑TCP粘包/拆包的问题案例 使用Netty解决读半包问题 1、TCP粘包/拆包 TCP是个“流“协议，所谓流，就是没有界限的一串数据。...3、粘包问题的解决策略 由于底层TCP无法理解上层业务数据，所以在底层是无法保证数据包不被拆分和重组的，这个问题只能通过上层的应用协议栈设计来解决，根据业界的主流协议的解决方案，可以归纳如下： 消息定长...，例如每个报文的大小长度200字节，如果不够，不空格； 在包尾增加回车换行符，例如FTP协议； 将消息分为消息头和消息体，消息头包含表示消息总长度的字段，通常设计思路为消息头的第一个字段使用int32来表示消息的总长度...1条，不难理解，客户端也发生了粘包，一条应答消息中包含两条“BAD ORDER”指令的消息。...ByteBuf中的可读字节，判断是否有“\n“或者“\r\n”，如果有，就以此位置为结束位置，从可读索引到结束位置区间的字节就组成了一行。
所以在我们公司的游戏开发中，需要一张将整个 Gif 动图的每一帧拆出来的图片拼成一张精灵图交给前端，由他们来使用 JS+CSS 的能力动态地循环我们拆帧后的图片，从而形成动图的效果。...比如我们测试的这张图片就有 51 帧。 然后计算精灵图的行和列以及相应需要的宽高，比如我们以 5 列为基准，也就是一行放五张拆帧出来的图片，这样一共需要 11 行才放得下最后生成的精灵图。...同理，宽高也是以拆出来的图片宽高乘以相应的列和行数。 接着，根据计算出来的宽高生成一张新的图片，作为精灵图的背景图，使用 newImage() 函数设置图片宽高及背景透明。...输出的图片就是下面的这个样子： 组合成动态 GIF 图 以上的业务功能是我在开发中实际使用过的功能，当然，除了可以对 GIF 图进行拆帧之外，我们也可以将多张图片组合成一个动态的 GIF 图。...它的第二个参数是指定是否将图片保存到一张图片中，如果是 false 的话，就类似于拆帧的效果，不过会将图片一张一张的分开保存，比如 52-1.gif 、 52-2.gif 这样。
主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...duplicated(x)] ## 1, 1 2,4, 5, 6 根据某一列删除数据框中重复值 # Remove duplicates based on Sepal.Width columns my_data...函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量...总结 根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素
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