バイオインフォ 道場 [bioinfo-Dojo]

Python pandasライブラリの活用：データのグループ化（groupby）について

バイオインフォマティクスでは、大量のデータを処理し、解析する機会が多くあります。例えば、遺伝子発現データ、ゲノム変異データ、タンパク質データなど、多次元のデータを扱う場面がよくあります。Pythonの pandasライブラリには、大規模...

pandasPython

バイオインフォマティクスでは、大規模なデータを扱う機会が多く、効率的なデータ処理が求められます。その中で、Linux の基本コマンドを理解し、適切に活用することは非常に重要です。特に、dd コマンドは、ファイル操作やデータ管理の場面で役立ち...

linuxに関すること

バイオインフォマティクスのデータ解析では、Rのtidyverseパッケージ群が非常に有用です。特に、dplyrはデータ操作の強力なツールを提供し、遺伝子発現データやその他のバイオデータの前処理に役立ちます。本記事では、dplyrのlead(...

R言語tidyverse

バイオインフォマティクスでは、遺伝子発現データやサンプル情報を扱う際に欠損値（NaN: Not a Number）が頻繁に発生します。例えば、RNA-seqデータで特定の遺伝子の発現値が欠落していたり、臨床データで測定されていない項目が...

pandasPython

バイオインフォマティクスでは、大量のデータファイルを効率的に管理することが不可欠です。Linuxの基本コマンドの一つである cp は、ファイルやディレクトリのコピーを行うための重要なツールです。この記事では、cp コマンドの基本的な使い方解...

linuxに関すること

バイオインフォマティクスのデータ解析では、時系列データや連続データを扱うことがよくあります。こうしたデータの前後関係を分析する際に便利な関数のひとつが、lag() です。lag() は、データの各要素を一つ前の値と比較したいときに役立つ関数...

R言語tidyverse

バイオインフォマティクスでは、大量のデータを整理し、解析することが重要です。Pythonの pandas ライブラリを使うと、遺伝子発現データ、変異データ、臨床データなどを簡単に扱えます。その中でも、「データの並べ替え」は基本的な操作の一...

pandasPython

バイオインフォマティクスでは、膨大なデータを処理するためにLinux環境を活用することが一般的です。Linuxの基本的な操作を理解し、適切にコマンドを使いこなすことは、データ解析の効率を大幅に向上させます。本記事では、vdir コマンドに...

linuxに関すること

バイオインフォマティクスにおいて、データ解析の効率を向上させるために Rのtidyverse を活用しようと考えている方も多いのではないでしょうか？その中でも、dplyr はデータ操作において強力なツールです。特に、列名のパターンマッチング...

R言語tidyverse

バイオインフォマティクスでは、大規模なデータセットを効率的に処理するために Pythonのpandasライブラリを活用することが重要です。遺伝子発現データ、変異データ、タンパク質の相互作用データなどを扱う際に、データの「参照（アクセス）」...

pandasPython