分句解释这段代码 #select samples which are common to clinical file 选择临床文件中常见的样本 for (i in cancer_types){ colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),1,12) #cut colnames colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),1,12) } pb <- progress_bar$new(total = length(cancer_types)) for (i in cancer_types){ #intersect rna and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),quote = F) #intersect miRNA and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),quote = F) clinic<-clinic[clinic[,1]%in%inter,] write.csv(clinic,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),quote = F) pb$tick() } rm(df,clinic,inter,dt)
时间: 2024-04-10 16:30:53 浏览: 17
这段代码的作用是从临床文件中选择常见的样本。首先,使用一个循环遍历变量 `cancer_types` 中的每个元素。在循环内部,通过 `colname_slice()` 函数提取文件路径,并使用 `read.csv()` 函数读取两个不同的文件(normalized_rna.csv 和 normalized_mi.csv),其中 `row.names = 1` 表示将第一列作为行名,`check.names = F` 表示不检查列名。
然后,通过交集操作找到两个数据集中共同存在的列名,并将其保留在数据框 `df` 中。接着,使用 `write.csv()` 函数将 `df` 数据框写入相应的文件路径中。
最后,通过一个进度条对象 `pb` 跟踪循环的进度,并在每次循环迭代中更新进度。循环结束后,使用 `rm()` 函数删除不再需要的变量。
总结起来,这段代码的目标是选择临床文件和两个数据集中共同存在的样本,并将处理后的数据保存到对应的文件中。
相关问题
如何对一个没有标点符号的中文文本进行分句,请写出实现它的python代码
可以使用中文分词库jieba来实现中文文本的分句,具体步骤如下:
1. 将文本按照换行符('\n')或句号('。')进行切分,得到一段段文本;
2. 对于每段文本,使用jieba.cut函数进行分词;
3. 遍历分词结果,将每个分词加入一个句子列表中,直到遇到标点符号或者句子长度达到一定值时,将句子列表中的词语拼接成一个完整的句子,并将句子加入到句子列表中;
4. 将每段文本的句子列表合并成一个完整的文本的句子列表。
代码示例:
```python
import jieba
def split_sentences(text, max_len=100):
sentences = []
for line in text.split('\n'):
line = line.strip()
if not line:
continue
for sent in re.split('[。!?;]', line):
sent = sent.strip()
if not sent:
continue
words = jieba.cut(sent)
sentence = []
for word in words:
if word in ['。', '!', '?', ';']:
sentence.append(word)
sentences.append(''.join(sentence))
sentence = []
else:
sentence.append(word)
if len(sentence) >= max_len:
sentences.append(''.join(sentence))
sentence = []
if sentence:
sentences.append(''.join(sentence))
return sentences
```
其中,参数max_len表示句子的最大长度,超过该长度则强制分割成两个句子。
python中文分句
在Python中,可以使用第三方库jieba来中文分句。jieba是一个常用的中文分词工具,它也提供了分句的功能。
首先,你需要安装jieba库。可以使用pip命令进行安装:
```
pip install jieba
```
安装完成后,你可以使用以下代码来进行中文分句:
```python
import jieba
def split_sentences(text):
sentences = []
start = 0
i = 0
punctuation = ['。', '!', '?']
for char in text:
if char in punctuation:
sentences.append(text[start:i+1])
start = i + 1
i += 1
if start < len(text):
sentences.append(text[start:])
return sentences
text = "这是一个示例句子。这是另一个示例句子!这是最后一个示例句子?"
sentences = split_sentences(text)
for sentence in sentences:
print(sentence)
```
运行以上代码,你将得到以下输出:
```
这是一个示例句子。
这是另一个示例句子!
这是最后一个示例句子?
```