已解决,用grep函数 A=read.table("clipboard",sep="/t",header=T) A[grep(pattern="/resource/activity",A[,1]),] 已解决,用grep函数A=read.table("clipboard",sep="/t",header=T)A[grep(pattern="/resource/activity",A[,1

Linux查找含有特定字符串的文件命令为grep.以下为详细的使用方法 grep [OPTIONS] PATTERN [FILE...] #实例:递归查找当前文件夹下所有含有test的文件,并显示行号 grep -rn "test" * -r 递归查找 -n 显示行号 -i 忽略大小写 -w 只匹配整个单词,而不是字符串的字部分(如pattern为"test", 不匹配"test1"或"atest") -C num 显示匹配到

-- 查看表中列含有指定字符.SQL> select * from demo1;NAME                                   ID------------------------------ ----------????                                    4andy                                    1andy1                                   2andy2

使用示例: delete APPS.FIND_RESULT; set serveroutput ondeclare     v_ret varchar(200);begin     apps.sp_findstring('IP2000', 1, v_ret);    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('OUT_RETURN = "' || v_ret || '"');end; select * from apps.find_result;  ), column_name ),

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日 不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解

一.R语言应知常用函数 1.getwd() 函数:获取工作目录(同eclipse设置workspace类似),直接在R软件中使用,如下图: 2.setwd(dir=”工作目录”) 函数:设置R软件RStudio的工作目录,如下图(注意目录写法): 3.list.files()函数(同dir()函数):查看R软件当前工作目录下的文件,如下图: 4.一般赋值符号:<- 或-> ,如x<-3 或3->x,表示x等于3 5.ls()函数:查看工作空间中的所有变量:ls.str()函数:查看

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F

想在R语言中生成一个图形文件的文件名,前缀是fitbit,后面跟上月份,再加上".jpg",先不百度,试了试其它语言的类似语法,没一个可行的: C#中:"fitbit" + month + ".jpg" VB:"fitbit" & month & ".jpg" Haskell:"fitbit" ++ month ++ ".jpg" 还想到concat之

处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. nchar 字符的个数 toupper 转换为大写字符 tolower 转换为小写字符 substr 求字符串的字串 grep 基于正则表达式的匹配 sub 基于正则表达式的替换 strsplit 字符串分割 paste 字符向量连接 match

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

文本数据存储在字符向量中,字符向量的每个元素都是字符串,而非单独的字符.在R中,可以使用双引号,或单引号表示字符. 一,字符串中的字符数量 函数nchar()用于获得字符串中的字符数量: > s <- 'read' > nchar(s) [] 二,转义字符 R语言使用“\”,把特定的字符转义为特殊字符,例如 “\t”是制表符,换行符是“\n”,或者 “\r\n”,通常情况下,\r是回车符,把光标移动到当前行的开始,并覆盖当前行已经存在的数据,而\n是换行,把光标移动到一下行: 常用的转义

本文对应<R语言编程艺术> 第8章:数学运算与模拟: 第10章:输入与输出: 第11章:字符串操作: 第12章:绘图 ========================================================================= 数学运算与模拟 数学函数: 数学函数 说明 exp() 以自然常数e为底的指数函数 log() 自然对数 log10() 以10为底的常用对数 sqrt() 平方根 abs() 绝对值 sin(), cos() 三角函数 min()

R语言:变量名称和字符串的转换 2014-06-23 14:45:27         在R语言中,经常会遇到变量名称和字符串相互转换的问题.比如说,进行1000次循环运算,并将运算结果存储在1000个变量中,如x_1, x_2, ... , x_1000.这时候可以使用assign()函数,示例如下: > a错误: 找不到对象'a'> assign('a', 1)> a[1] 1 上面的例子将字符'a'转变为变量a,并将其赋值为1 . 相反,如果我们想遍历一个变量序列,并对其中的每一个

内容概览 尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串同样极为重要.从医疗研究数据里的出生日期到文本挖掘的应用,字符串数据在R程序中使用的频率非常高.R语言提供了很多字符串操作函数,本文仅简要以下几种常用的字符串函数. 字符串分割函数:strsplit( ) 字符串连接函数:paste( ) 计算字符串长度:nchar( ) 字符串截取函数:substr( )及substring( ) 字符串替换函数:chartr( ) 大小写转换函数:toupper( ).tolower( )及ca

R语言:文本(字符串)处理与正则表达式 (2014-03-27 16:40:44) 转载▼ 标签: 教育 分类: R 处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. R语言处理文本的能力虽然不强,但适当用用还是可以大幅提高工作效率的,而且有些文本操作还不得不用.高效处理文本少不了正则表达式(r

R语言拆分字符串 aaa<-"aa;bb;cc"ccc<-strsplit(aaa,split=";") bbb<- unlist(strsplit(aaa,split=";")) ; bbbbbb[2]str(bbb)length(bbb)

R语言字符串的拼接 content<-paste("124235","789","124",sep="@") 运行的结果:

一般Excel就能实现根据相同的列或ID合并不同的文件,但对于大文件来说,比如几十个G的数据量,用Excel处理,不仅耗时,而且还会使电脑崩溃.R语言的优势就体现在这里了,处理大文件相当快. first<-read.table('/pheno/first.txt',header=T) first<-data.frame(first) rs123456761<-read.table("/SNP/rs123456761.ped",header=T) rs123456761

这里用到 eval() 和 parse() 函数.首先使用 parse() 函数将字符串转化为表达式(expression),而后使用 eval() 函数对表达式求解.x <- 1:10a <- "print(x)"class (a)eval(parse(text = a))R语言如何将字符串转变为命令执行

Python 一大重要的功能,就是可处理大量数据,那分不开的即是使用Excel表格了,这里我做下学习之后的总结,望对我,及广大同仁们是一个帮助Python处理Excel数据需要用到2个库:xlwt 和 xlrd.xlwt库负责将数据导入生成Excel表格文件,而 xlrd库则负责将Excel表格中的数据取出来. xlrd 库读取Excel的数据也是轻轻松松,先来看下实现代码 import xlrd, os wb = xlrd.open_workbook('./test.xls') # 获取列表1