标签: merge

我正在等待间隔:

chr1:004336501-004336560   0.3437   
chr1:004340069-004340128   0.3437   
chr1:004350335-004350394   0.3437   
chr1:004354213-004354272   0.3218   
chr1:004380332-004380391   0.3218   
chr1:004481060-004481119   0.3218   
chr1:004488728-004488787   0.3607   
...

我想得到以下内容:

chr1  004336501  004350394  0.3437
chr1  004354213  004481119  0.3218
...

如果没有R功能,我会感到惊讶.我不想在R中使用循环,因为文件很大.我很感激任何我可以发展的建议.

谢谢!

正如我在标题中提到的,任何人都可以向我推荐一款易于使用和更高精度的软件,以合并主要是Java(Android)的程序编码.

例如:3个程序员正在编写ABC软件.第一阶段将由程序员A和B编写.稍后,程序员C将参与其中并且他们在同一天工作.

是否有软件让他们将工作上传到空间,然后比较更改并合并它,以便下一个程序员正在处理最新版本的代码.

额外注意:我有一个CPanel帐户.如果它可以整合.或者也可以接受独立软件.

我有三个列表,我想用它们构建一个字典:

a = [a,b,c]  
b = [1,2,3]  
c = [4,5,6]  

我希望有:

{'a':1,4, 'b':2,5, 'c':3,6}

我现在能做的就是:

{'a':1,'b':2, 'c':3}

我该怎么办？

我有像这样的pandas datframe.

    a1      a2      b1      b2    
0    1       2       2       5    
1    3       4       5       4           
2    6       7       8       3         
3    7       7       7       1   

我想取a1和a2,b1和b2的意思,并用a和b替换它.结果应如下:

      a          b             
0    1.5        3.5              
1    3.5        4.5        
2    6.5        5.5        
3    7          4        

我在变量中收到以下数据

let data = [
    [{option: “foo0", value: “bar0”}],
    [{option: “foo1", value: “bar1”}],
    [{option: “foo2", value: “bar2”}],
    [{option: “foo3", value: “bar3”}],
 ]

我需要更改响应

[
    {option: “foo0", value: “bar0”},
    {option: “foo1", value: “bar1”},
    {option: “foo2", value: “bar2”},
    {option: “foo3", value: “bar3”},
]

我怎么能在JS中做到这一点

有人给我解释一下有什么用吗MERGE？

MERGE Dev.dbo.ProductTypeGroup AS target
USING (
        SELECT * FROM Staging.dbo.ProductTypeGroup
    ) AS src
    ON 
        target.ProductTypeGroupId = src.ProductTypeGroupId

我有两个这样的数据框:

set.seed(1)
df1 <- data.frame(v1 = rnorm(7),
              v2 = c("a1", NA, "a2", "a3", "a5", "a6", "a9"))


> df1
           v1   v2
1  0.39956187   a1
2  0.33711756 <NA>
3 -0.19583763   a2
4  0.04880812   a3
5 -2.07266374   a5
6 -0.83824743   a6
7  1.31302096   a9


df2 <- data.frame(pc1 = rnorm(5),
                  pc2 = rnorm(5))
rownames(df2) <- c("a1", "a2", "a3", "a6", "a9")


> df2
           pc1         pc2
a1 -0.89865755 -0.32949632
a2 -0.05709327 -0.06923935
a3 -0.44229588  0.32089049
a6 -1.51754734 -0.34285758
a9  0.99955141 -0.62749542

df1有一列v2包含与rownames匹配的字符值df2 …