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PythonProject_DataPrep: 用于TCGA数据预处理和分析的Python项目

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简介:
PythonProject_DataPrep 是一个专为TCGA(癌症基因组图谱)数据设计的Python工具包,旨在简化大规模基因组数据集的预处理与初步统计分析流程。 PythonProject_DataPrep 是一个用于准备 TCGA 数据以进行分析的 Python 项目。该项目中的 combineMeth.py 和 combineExpr.py 脚本可以用来组合从 TCGA 下载的表达和甲基化数据。运行代码时,只需在包含所有 TCGA 数据的单独文件夹(例如名为“data”)中执行即可。如果您使用了不同名称的文件夹或没有将所有数据放在一个单独的文件夹内,则可以在脚本中进行相应的更改。 注意事项:如果遇到错误信息 “AttributeError: NoneType object has no attribute group”,这通常是因为 TCGA 数据与正则表达式匹配规则不一致导致的问题。

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客服
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  • PythonProject_DataPrep: TCGAPython
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    PythonProject_DataPrep 是一个专为TCGA(癌症基因组图谱)数据设计的Python工具包,旨在简化大规模基因组数据集的预处理与初步统计分析流程。 PythonProject_DataPrep 是一个用于准备 TCGA 数据以进行分析的 Python 项目。该项目中的 combineMeth.py 和 combineExpr.py 脚本可以用来组合从 TCGA 下载的表达和甲基化数据。运行代码时,只需在包含所有 TCGA 数据的单独文件夹(例如名为“data”)中执行即可。如果您使用了不同名称的文件夹或没有将所有数据放在一个单独的文件夹内,则可以在脚本中进行相应的更改。 注意事项:如果遇到错误信息 “AttributeError: NoneType object has no attribute group”,这通常是因为 TCGA 数据与正则表达式匹配规则不一致导致的问题。
  • TCGA肺癌:基TCGA肺癌研究
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    本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析,旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。 该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素(如种族、性别、年龄等)和基因组信息。通过这项分析,我试图回答以下问题:哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关?吸烟是否比其他临床因素(例如种族、性别和年龄)更紧密地影响患者存活率?放射疗法能否有效延长患者的生存期?
  • Python实战.zip
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    《Python数据预处理实战项目》是一本实践导向的学习资料,通过多个真实案例教授如何使用Python进行高效的数据清洗与转换工作。适合希望提升数据分析技能的技术爱好者和专业人士阅读。 本项目包含作业要求和源代码,使用Python Scrapy爬虫技术来获取上市公司股民评论及公司年报数据,并利用Python Tushare库抓取上市公司的行情图。对收集到的数据进行预处理,包括分词、去除停用词以及转换为词袋模型等步骤。最后通过可视化方式展示结果,使信息清晰明了,有助于检测公司是否存在会计欺诈行为。
  • PythonSeleniumBOSS直聘Python岗位——经过
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    本研究运用Python结合Selenium工具爬取并分析了BOSS直聘上Python开发职位的数据,在进行详尽的数据预处理后,提供了深入的工作要求与薪酬趋势分析。 基于Python和Selenium的BOSS直聘Python岗位数据分析-数据预处理后用于分析的数据,在进行了一系列清理和转换步骤之后,确保了数据的质量和一致性,为后续深入分析提供了坚实的基础。这些经过清洗后的数据涵盖了职位描述、技能要求以及薪资信息等多个维度,旨在帮助研究者更好地理解当前市场上对于Python开发者的具体需求与期望。
  • SEEG_Scripts: 使mne-pythonPython脚本SEEG
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    简介:SEEG_Scripts是一套利用mne-python编写的Python脚本集合,专门针对深部脑电图(SEEG)数据进行高效预处理和深入分析。 SEEG脚本该存储库包含主要使用mne-python的stereotactic-EEG(SEEG)预处理和分析的脚本。有两类数据格式:Raw和Epoch。语言为Python,使用的软件包包括mne-python、numpy、spectral_connectivity、matplotlib、visbrain以及pandas等。该存储库支持的操作系统包括Windows、Linux及MacOs。 开始使用前,请首先创建一个python环境。如果您已安装Anaconda或Miniconda,则可以通过在终端中输入以下命令来实现:`conda create -n [env_name] python=3.7` 或者您也可以直接下载Python 3.7(或更高版本),然后通过 `python -m venv [env_name]` 命令创建环境。 接下来,使用requirements.txt文件安装所需的软件包。在命令行中输入:`pip install -r requirements.txt` 来完成此步骤。
  • Python实战:(一)-new.pdf
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    本PDF文档为《Python数据分析实战》系列的第一部分,专注于介绍如何使用Python进行数据预处理的基础知识和实用技巧。适合初学者入门学习。 在使用大型数据集训练学习算法之前,通常需要先清理数据。这意味着我们需要通过某种方法检测并更正数据中的错误。任何给定的数据集中都可能出现各种问题值,例如离群点或不正确的数值,但最常见的问题是缺少的值。Pandas 会为缺失值分配 NaN 值。 处理缺失值的方法包括: - 使用 `dropna` 函数根据标签中是否存在缺失数据来过滤(删除)轴标签,并通过设置阈值调节对缺失数据的容忍度。 - 使用 `fillna` 方法用指定值或插值方法(如 ffill 或 bfill)填充缺失的数据。 - 用 `isnull` 返回一个包含布尔值的对象,这些布尔值表示哪些位置存在缺失值。 - 使用 `notnull` 来否定 isnull 函数的结果。 函数定义:DataFrame.dropna
  • PythonPPT.zip
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    本资料为《Python大数据处理和分析》PPT文件,内容涵盖使用Python进行数据清洗、转换及复杂数据分析的技术与方法。适合初学者入门到进阶学习。 Python在大数据处理与分析领域扮演着重要角色,其简洁易读的语法及丰富的库使其成为数据科学家和工程师首选工具。“Python大数据处理与分析PPT”深入探讨如何利用Python来管理和理解海量数据,以下是相关知识点详细说明: 1. **Python基础**:了解变量、数据类型(列表、元组、字典、集合)、控制流(if-else语句、for循环及while循环)以及函数定义和调用是进一步学习的前提。 2. **Numpy**:作为科学计算库,Numpy提供高效处理大型多维数组和矩阵的功能。其向量化操作与内置数学函数使数据处理变得简单快速。 3. **Pandas**:用于数据分析的核心库提供了DataFrame及Series两种结构化数据形式,易于理解和操作,并支持快速统计分析及数据清洗。 4. **数据清洗**:在大数据处理中,包括缺失值、异常值和重复值在内的数据清洗是关键步骤。利用Pandas提供的dropna()、fillna()等函数可高效执行这一任务。 5. **数据可视化**:借助Matplotlib与Seaborn库可以创建各种图表(如折线图、散点图及直方图),帮助理解复杂的数据信息,直观展示分布趋势和关联性。 6. **大数据存储**:HDFS和Apache Spark的DataFrame提供了大规模数据存储解决方案。Python可通过PySpark接口实现与Spark交互操作。 7. **数据预处理**:特征选择、转换、标准化及归一化是重要步骤,通常使用sklearn库完成这些任务,该库提供多种机器学习模型和工具。 8. **大数据处理框架**:Apache Hadoop基于MapReduce模型运行,而Spark则以其内存计算与DAG执行模式提供了更高的性能表现。 9. **数据分析**:可利用pandas及scipy进行统计分析(描述性统计、假设检验等),对于复杂任务如机器学习和深度学习,则使用scikit-learn、TensorFlow及Keras库。 10. **大数据实时分析**:Flume与Kafka用于处理数据流,而Storm或Spark Streaming则适用于实时数据分析场景。 11. **大数据项目实战**:在实际应用中可能需要结合ETL工具(如Pig或Hive)和数据库管理系统(MySQL、MongoDB或HBase),以完成复杂的数据操作任务。 掌握以上知识点后,开发者可利用Python高效处理及分析大数据,并挖掘潜在价值为业务决策提供支持。这份PPT深入讲解这些概念并通过实例展示其应用,是学习Python大数据处理的宝贵资源。
  • Python抽样
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    本文章讲解了如何使用Python进行有效的数据预处理,特别是针对数据抽样技术进行了深入浅出的分析与实践指导。 数据抽样是处理大规模数据集的一种基本方法,在计算资源有限、难以获取全部数据或需要快速响应的情况下尤为适用。常见的抽样技术包括以下四种: 1. **随机抽样**:直接从整体数据集中等概率地抽取n个样本,这种方法简单且易于操作,适用于分布较为均匀的情况;但当总体数量庞大时,编号会变得困难。 2. **系统抽样(机械或等距抽样)**:首先将所有个体按顺序编号,并计算出固定的间隔,然后按照此间隔选取样本。这种方式理解起来比较直观、执行也相对容易,然而如果数据存在明显的分布规律,则可能导致偏差问题出现。 3. **群体抽样**:先将总体划分为若干个子集(或称“群”),再从中随机选择几个小集合作为研究对象。这种方法操作简便且易于组织,但是如何合理划分这些小组可能会影响结果的准确性。 4. **分层抽样**:根据某个重要的观察指标特征对整个群体进行分类,然后在每一类内部独立地抽取样本。通过这种方式可以提高估计值的精确度和代表性,但同时也增加了实施上的复杂性。
  • Python实践——爬取、及可视化4.5以上电影
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    本项目利用Python技术进行数据分析,涵盖网页爬虫抓取高分电影信息、数据清洗与探索性统计分析,并通过图表展示其特征和趋势。 使用爬虫技术从IMDb网站上获取评分4.5分以上的韩国电影的相关数据,包括电影名称、评分和出版时间等,并对这些数据进行初步的数据清洗处理。接下来进入数据分析阶段,在此过程中利用pyecharts库生成各种可交互式的图表,如条形图、折线图、饼图、词云图以及玫瑰图等。
  • 房价
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    本项目运用数据分析技术预测房价趋势,通过收集和分析市场数据,为购房者与投资者提供有价值的参考信息。 数据分析项目:房价预测(多种方法)