Más

Consultar datos de Postgis en R usando el paquete dplyr

Consultar datos de Postgis en R usando el paquete dplyr


¿Alguien tiene un flujo de trabajo para consultar datos de postgis en R usando el paquete dplyr?

A R no le gustan las columnas espaciales en los datos de postgis, por lo que no puede leerlas como una tabla de postgres. Recibo el mensaje de error:

Mensaje de advertencia: En postgresqlExecStatement (conn, statement,…): advertencia del controlador RS-DBI: (geometría de tipo de campo PostgreSQL no reconocida (id: 17846) en la columna 1)

Sé que hay otras formas de leer datos espaciales, ya que todo lo que quiero hacer es unir algunos datos que tienen en R a una tabla postgis existente usando R. Estoy tratando de evitar exportarlos a un shapefile primero.


Puede cargar datos desdepostgiscon elrgdalempaquetar en R.

library (rgdal) library (sp) dbname = "yourdatabase" host = "yourhost" user = "AUser" pass = "ThisUsersPassword" name = "ASpatialTable" # Tabla de Postgis dsn = paste0 ("PG: dbname = '", dbname, "', host," ", usuario," ", pass," "") res = readOGR (dsn, name) plot (res)

Escriba alguna función a su alrededor y puede usarla en sudplyrtubería.


Formación en ciencia de datos en Pune

(5.0) 6987 Valoraciones 7089 alumnos

Capacitación en línea de LED para instructores en vivo

Aprenda de expertos certificados

  • Obtenga la mejor capacitación en clases de nivel principiante a avanzado.
  • Clases prácticas para principiantes y experimentados.
  • Sesiones de formación de nivel precedente sobre herramientas de ciencia de datos.
  • Acceso de por vida para el portal del estudiante, los materiales de estudio, los videos y la pregunta de la entrevista de amp Top MNC.
  • Mejores enfoques sobre conceptos de ciencia de datos de tendencias con costo nominal.
  • Entregado por más de 9 años de experto certificado en ciencia de datos | Más de 12402 estudiantes capacitados y más de 350 clientes reclutando.
  • El próximo lote de ciencia de datos comenzará esta semana: ¡Inscriba su nombre ahora!

Control deslizante de funciones

  • 40+ horas La formación práctica
  • 3+ en vivo Proyectos para el aprendizaje práctico
  • 25+ Tareas prácticas
  • 24/7 Acceso al material del curso de por vida

Precio

18.000 INR

Precio

22.000 INR

¿Tiene consultas? Pregunte a nuestros expertos

Disponible 24x7 para sus consultas

Control deslizante de funciones

  • 40+ horas La formación práctica
  • 3+ en vivo Proyectos para el aprendizaje práctico
  • 25+ Tareas prácticas
  • 24/7 Acceso al material del curso de por vida

En esto Curso de ciencia de datos en OMR, Chennai Cubrimos estadísticas, pruebas de hipótesis, aprendizaje automático, conceptos de inteligencia artificial, aprendizaje profundo, algoritmo de ciencia de datos y conceptos de análisis. Científico de datos: el que tiene la formación y la curiosidad intelectual para hacer descubrimientos de big data. En todo el mundo, las tecnologías surgieron con Web2.0 y se convierten en datos masivos para manejar. La ciencia de datos, también conocida como ciencia basada en datos, lo ayuda a crear modelos, metodologías y algoritmos que brindan una utilidad práctica. La ciencia de datos puede agregar valor a usted y a su empresa y le ayuda a adoptar las mejores prácticas y a concentrarse en problemas críticos.

El científico de datos realiza tareas como la investigación y el análisis de datos y ayuda a las empresas a mejorar sus negocios al predecir el crecimiento, la información empresarial y las tendencias basadas en big data. Nuestra Capacitación en ciencia de datos en OMR, Chennai El centro está diseñado de acuerdo con la demanda de las necesidades de la industria y actualmente está calificado como uno de los proveedores de capacitación orientados al trabajo preferidos para la ciencia de datos. La ciencia de datos es también el entrenamiento para hacer preguntas y encontrar soluciones a problemas desconocidos que a su vez motivan los valores comerciales. ACTE es un instituto de capacitación en ciencia de datos pionero en crear científicos de datos de clase mundial.

La ciencia de datos es uno de los campos mejor pagados y, según Glassdoor, los científicos de datos ganan un promedio de $ 116,100 por año. Esto hace que la ciencia de datos sea una opción profesional muy lucrativa. Un científico de datos tiene muchos roles en su lugar de trabajo. Los científicos de datos no solo son responsables de la analítica empresarial, sino que también participan en la creación de productos de datos y plataformas de software, junto con el desarrollo de visualizaciones y algoritmos de aprendizaje automático. Institutos de capacitación en ciencia de datos con ubicación en OMR, Chennai Entonces estás en el lugar correcto. ¡ACTE es el mejor lugar!

  • Entrenamiento por lotes en el aula
  • Entrenamiento uno a uno
  • Entrenamiento en linea
  • Entrenamiento personalizado
  • Inscríbase ahora Clase de demostración gratuita

Mejores prácticas en módulos orientados al trabajo cubiertos en ciencia de datos

  • Practique las habilidades de trabajo en ciencia de datos con Python, programación en R, estadísticas, aprendizaje automático, inteligencia artificial, Tableau, aprendizaje profundo, Unix, Git y SQL.
  • ACTE proporciona una celda de ubicación que ofrece sesiones de entrevistas con más de 650 organizaciones de contratación.
  • Soporte de orientación y certificación de análisis y gestión de datos de MCSE con volcados de exámenes.
  • Se adapta tanto a los candidatos más frescos como a los experimentados de cualquier flujo informático relevante.
  • Los candidatos a la formación obtienen la mejor práctica en conceptos de nivel avanzado en proyectos de ciencia de datos.
  • Los instructores de ACTE ayudan a los candidatos a aprovechar las oportunidades laborales de sus sueños mediante la realización de la entrevista simulada.
  • Los capacitadores ayudarán a los candidatos y los guiarán para crear un currículum sobre las excepciones industriales actuales.
  • El equipo de colocación de ACTE compartirá las preguntas y respuestas de la entrevista común, las habilidades de presentación de entrevistas y los conjuntos de datos de la industria de la entrevista.
  • Tutores adecuados y excelentes equipos de laboratorio.
  • Conceptos de formación: Ciencia de datos, importancia de la ciencia de datos en el mundo digital actual, componentes del ciclo de vida de la ciencia de datos, big data y Hadoop, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, programación R y R Studio, exploración de datos, manipulación de datos, visualización de datos, regresión logística, Árboles de decisión y aprendizaje no supervisado de bosque aleatorio, minería de reglas de asociación y motor de recomendación, análisis de series de tiempo, máquina de vectores de soporte (SVM), Naïve Bayes, minería de textos, estudio de caso.
  • ¡BRINDA SU CARRERA CON EL CURSO DE CIENCIAS DE LOS DATOS QUE LE OBTIENE UN TRABAJO DE HASTA 6 LACS EN SÓLO 60 DÍAS!
  • Entrenamiento por lotes en el aula
  • Entrenamiento uno a uno
  • Entrenamiento en linea
  • Entrenamiento personalizado
  • Inscríbase ahora Clase de demostración gratuita

Colocación

  • Estamos asociados con las principales organizaciones como HCL, Wipro, Dell, Accenture, Google, CTS, TCS IBM, etc. Nos hace capaces de colocar a nuestros estudiantes en las mejores empresas multinacionales de todo el mundo.
  • Tenemos portales de estudiantes separados para la colocación, aquí obtendrá todos los horarios de entrevistas y le notificaremos a través de correos electrónicos.
  • Después de completar el 70% del contenido del curso de capacitación en ciencia de datos, organizaremos las llamadas de entrevista a los estudiantes y los prepararemos para la interacción F2F.
  • Los capacitadores en ciencia de datos ayudan a los estudiantes a desarrollar su currículum que coincida con las necesidades actuales de la industria.
  • Tenemos un ala del equipo de apoyo de colocación dedicado que ayuda a los estudiantes a asegurar la colocación de acuerdo con sus requisitos.
  • Programaremos simulacros de exámenes y entrevistas simuladas para conocer las diferencias en el conocimiento del candidato.

ACTE TRAINING INSTITUTE PVT LTD es el único Socio autorizado de Oracle, Socio autorizado de Microsoft, Centro autorizado de exámenes Pearson Vue, Centro autorizado de exámenes PSI, Socio autorizado de AWS y el Instituto Nacional de Educación (nie) de Singapur.

Acceso GRATIS de por vida

Acceda al portal de su estudiante de por vida, obtendrá materiales de estudio, videos, sección grabada y preguntas de la entrevista de amp Top MNC.


El mejor lugar para encontrar clases de paquetes R es con una vista de tareas: http://cran.r-project.org/web/views/

Dentro de las vistas de tareas, la vista espacial tendrá una gran cantidad de opciones: http://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html

Parte de la complejidad es que existen diferentes niveles de granularidad o niveles de zoom. Probablemente esté buscando algo que tenga polígonos para naciones y polígonos para estados / provincias dentro de naciones. Eso haría que los paquetes "maps" y "mapsdata" sean más relevantes, [no tengo la reputación suficiente para publicar enlaces a esos]

La mejor manera de aprender las herramientas de R es con viñetas, por lo que una búsqueda de "mapas de viñetas de R mapdata" es una excelente manera de comenzar.

El mapeo de datos es una gran bola de cera, porque muchas disciplinas diferentes tienen necesidades muy diferentes para sus datos, por lo tanto, tiene herramientas de la comunidad SIG, estadísticas espaciales, geología, ciencias políticas, etc. El "Análisis de datos espaciales aplicados con R" es una buena descripción general del trabajo con datos espaciales en R.


Consultar datos de Postgis en R usando el paquete dplyr - Sistemas de información geográfica

Bioinformatics Advance Access publicado el 25 de abril de 2015

phylogeo: un paquete R para el análisis geográfico y la visualización de datos de microbiomas. Zachary Charlop-Powers * y Sean F. Brady Laboratorio de moléculas pequeñas codificadas genéticamente, Universidad Rockefeller, 1230 York Avenue, Nueva York, NY 10065, EE. UU.

RESUMEN Motivación: Hemos creado un paquete R llamado phylogeo que proporciona un conjunto de utilidades geográficas para estudios de ecología microbiana basados ​​en secuenciación. Aunque la ubicación geográfica de las muestras es un aspecto importante de la microbiología ambiental, ninguno de los principales paquetes de software utilizados en el procesamiento de datos de microbiomas incluye utilidades que permitan a los usuarios mapear y explorar la dimensión espacial de sus datos. phylogeo resuelve este problema proporcionando un conjunto de funciones de trazado y mapeo que se pueden utilizar para visualizar la distribución geográfica de las muestras, observar la relación de los microbiomas utilizando la distancia ecológica y mapear la distribución geográfica de secuencias particulares. Al extender el popular paquete phyloseq y usar las mismas estructuras de datos y formatos de comando, phylogeo permite a los usuarios mapear y explorar fácilmente las dimensiones geográficas de sus datos desde el lenguaje de programación R. Disponibilidad e implementación: phylogeo está documentado y disponible gratuitamente http://zachcp.github.io/phylogeo Contacto: [email & # 160protected]

1 INTRODUCCIÓN La secuenciación profunda de metagenomas ambientales proporciona a los científicos una forma de evaluar la estructura y función de las comunidades microbianas, incluida la mayoría de los microorganismos que no pueden cultivarse en el laboratorio. En el curso de un estudio típico de microbioma, se generan varios conjuntos de datos que pueden incluir lecturas de secuenciación sin procesar, tablas de lecturas agrupadas, tablas taxonómicas, árboles filogenéticos e información de recolección de muestras. Estos datos pueden ser organizados y analizados por una serie de suites computacionales que incluyen QIIME (Caporaso, et al., 2010), mothur (Schloss, et al., 2009) y phyloseq (McMurdie y Holmes, 2013). Si bien estas son herramientas sólidas para procesar datos, ninguna de ellas admite el mapeo, una herramienta valiosa para la generación de hipótesis que no solo muestra la ubicación física de las muestras, sino que también puede responder preguntas básicas que tienen un componente espacial (p. Ej., ¿Cómo se muestran las variables de muestra como ¿El pH y el contenido de carbono se distribuyen? ¿Dónde se encuentran las muestras ecológicamente similares? ¿Se encuentran secuencias en una sola región?). Para abordar esta deficiencia, creamos phylogeo, un R * To

a quién debe dirigirse la correspondencia.

paquete que contiene un conjunto de funciones para crear parcelas geograficas de datos de microbioma. phylogeo fue diseñado como una extensión del paquete phyloseq, elegido por su diseño simple y sus cifras de alta calidad, programables y basadas en ggplot (Wickham, 2009). Al agregar capacidades de mapeo a un paquete de software preexistente, phylogeo minimiza el esfuerzo necesario para generar mapas y, por lo tanto, facilita la exploración de las relaciones geográficas en los datos de secuenciación del microbioma.

2 MÉTODOS phylogeo está escrito en R y amplía el paquete phyloseq de uso común con un solo requisito adicional: que la información de muestra de codificación del marco de datos contenga una columna de latitud y longitud. Las funciones de trazado y mapeo de phylogeo utilizan una serie de paquetes R de código abierto para mapeo, redes y análisis filogenéticos. [mapas (Richard A. Becker y Minka, 2014), sp (Edzer J. Pebesma, 2005), ggplot2 (Wickham, 2009), gridExtra (Auguie, 2012), igraph (Nepusz, 2006), ape (Strimmer, 2004) ] Al integrar muchos paquetes preexistentes que procesan datos geográficos y filogenéticos, phylogeo facilita el análisis de datos exploratorios de los datos del microbioma.

3 APLICACIONES BIOLÓGICAS Los ecologistas microbianos están interesados ​​en cómo difieren las comunidades microbianas y cuál puede ser el significado funcional y las causas de esas diferencias. Tener una perspectiva geográfica sobre la distribución de muestras, su relación entre sí y la distribución de secuencias particulares puede ser una parte informativa de la generación de hipótesis. y phylogeo ayuda en este proceso proporcionando un conjunto de herramientas que se pueden utilizar durante las primeras etapas del análisis de datos, así como para producir cifras de calidad de producción utilizando la capacidad de personalización completa de ggplot. Como se ilustra en la Figura 1, las funciones de phylogeo permiten a los usuarios mapear las propiedades intrínsecas de las muestras (por ejemplo, pH, contenido de nitrógeno y carbono) (Figura 1A), para mostrar cómo las poblaciones microbianas varían de una muestra a otra (Figura 1 B, C), y explorar distribuciones inusuales de secuencias metagenómicas particulares (Fig. 1 D, E). La función más básica de phylogeo, map_phyloseq, crea un mapa personalizable de un conjunto de datos metagenómicos que puede hacer zoom en una región de interés, compensar puntos abarrotados y usar colores y formas para resaltar los datos asociados.

© El autor (2015). Publicado por Oxford University Press. Reservados todos los derechos. Para obtener permisos, envíe un correo electrónico a: [email & # 160protected]

Descargado de http://bioinformatics.oxfordjournals.org/ en la Universidad de Nueva York el 27 de abril de 2015

Editor asociado: Dr. Jonathan Wren

4 CONCLUSIÓN El componente geográfico de los microbiomas ambientales ha sido poco explorado en los estudios de ecología microbiana debido, en parte, a la dificultad de combinar los datos del microbioma con herramientas de trazado geográfico. phylogeo hace posible que cualquier usuario de R genere mapas de manera fácil y reproducible que muestren los patrones geográficos en sus datos de microbioma.

Fig. 1. phylogeo facilita la exploración de las dimensiones geográficas de los conjuntos de datos de secuenciación del microbioma, como se demuestra utilizando los conjuntos de datos incluidos para mostrar (A) un mapa ampliado que muestra las propiedades de una muestra (pH) con map_phyloseq, (B) el par de datos geográficos y ecológicos distancias de todas las muestras usando plot_distance, (C) relación ecológica de la muestra con map_network, (D) localización de secuencias por las muestras que están fundando con map_tree, y (E) la localización de tres subconjuntos de secuencia encontrados por agrupamiento de k-medias usando map_clusters . El código para recrear estas figuras es parte de la documentación basada en web en la página de inicio de phylogeo.

ciado con cada muestra, incluidas las propiedades intrínsecas de una muestra y la secuencia-abundancia (Fig. 1A). Esta funcionalidad se puede combinar con las poderosas capacidades de subconjunto de phyloseq para mapear solo porciones relevantes de los datos (por ejemplo, mapear solo la distribución de lecturas que pertenecen a Actinobacteria) utilizando phyloseq para subconjunto del conjunto de datos antes de mapearlo. map_phyloseq, también sirve como base para otras funciones de mapeo de phylogeo que se adaptan

Financiamiento: Este trabajo fue apoyado por la subvención de los Institutos Nacionales de Salud número GM077516 (S.F.B.) y AI110029 (Z.C.P.). S.F.B. es un científico de carrera temprana del Instituto Médico Howard Hughes.

REFERENCIAS Auguie, B. (2012) gridExtra: funciones en gráficos Grid. Caporaso, J.G. y col. (2010) QIIME permite el análisis de datos de secuenciación comunitaria de alto rendimiento, métodos Nature, 7, 335–336. Edzer J. Pebesma, R.S.B. (2005) Clases y métodos para datos espaciales en R, R News, 5, 9--13. McMurdie, P.J. y Holmes, S. (2013) phyloseq: An R Package for Reproducible Interactive Analysis and Graphics of Microbiome Census Data, PloS one, 8. Nepusz, G.C.a.T. (2006) El paquete de software igraph para la investigación de redes complejas, InterJournal, Complex Systems, 1695. Richard A. Becker, A.R.W. y Minka, T.P. (2014) mapas: Dibujar mapas geográficos. Schloss, P.D. y col. (2009) Presentación de mothur: software de código abierto, independiente de la plataforma y apoyado por la comunidad para describir y comparar comunidades microbianas, microbiología aplicada y ambiental, 75, 7537-7541. Strimmer, E.P.a.J.C.a.K. (2004) APE: análisis de filogenética y evolución en lenguaje R, Bioinformática, 20, 289-290. Wickham, H. (2009) ggplot2: gráficos elegantes para el análisis de datos. Springer Nueva York.

Descargado de http://bioinformatics.oxfordjournals.org/ en la Universidad de Nueva York el 27 de abril de 2015

para mirar las relaciones muestra-muestra o para mirar la distribución geográfica de secuencias particulares. La similitud de la muestra, un componente importante de los estudios de microbioma, se calcula utilizando una métrica de distancia ecológica como las distancias Jaccard, Bray-Curtis y UniFrac (Lozupone y Knight, 2005 Oksanen, 2013). phylogeo proporciona dos herramientas para explorar cómo las comparaciones entre muestras se correlacionan con la distancia geográfica. La función plot_distance calcula la distancia ecológica y geográfica entre cada conjunto de muestras y crea un diagrama de dispersión que proporciona una descripción general de la relación entre la proximidad geográfica y la similitud ecológica dentro de un conjunto de datos (Figura 1B). La segunda función, map_network, produce un mapa en el que los sitios de muestra están conectados por líneas si son más similares ecológicamente que un valor umbral (Figura 1C). Al igual que en las utilidades de red de phyloseq, el usuario puede especificar la métrica de distancia y los valores de corte, lo que permite al usuario evaluar rápidamente la similitud ecológica entre las muestras. Finalmente, si se dispone de un árbol filogenético de secuencias, phylogeo proporciona dos funciones que permiten al usuario observar la distribución de estas secuencias en el espacio. Este tipo de análisis puede ser de particular utilidad para los microbiólogos que estudian enzimas en las que diferentes subclados pueden tener actividades únicas, lo que les permite visualizar dónde se encuentran estos subconjuntos. map_tree traza un árbol filogenético de secuencias junto con un mapa de ubicaciones de muestra, lo que permite al usuario ubicar fácilmente secuencias en el mapa (Fig.1D), mientras que map_clusters usa agrupación de k-medias para dividir el árbol filogenético en k grupos de similitud y mapear individualmente esos grupos para mostrar la ubicación y abundancia de las secuencias. (Figura 1E)


Si desea que su HRATE sea una página web pública, necesita el control de un servidor Linux (alquilo algunos servidores Ubuntu de una empresa llamada Linode; hay muchas buenas empresas que alquilan servidores).

Pero si solo lo desea para uso personal, puede construir una pila OSM en una PC doméstica que ejecute Linux. Podrías usarlo pero no estaría visible en Internet. Funcionaría bien si tiene suficiente almacenamiento, pero podría ser un poco lento. Esto es lo que hice originalmente, en mi antiguo escritorio cuando vivía en Seúl, antes de decidir alquilar un servidor.

Hay varias partes principales que deben colocarse en un servidor Ubuntu (Linux), o en un grupo de servidores si va a terminar GRANDE. Creo que OSM tiene muchos, muchos servidores y OGF tiene al menos dos.

  1. ) Pila LÁMPARA. Esto es común: a veces, los servidores de alquiler vienen preinstalados. Esta es una base de datos, motor web, etc.
  2. ) servidor de base de datos postgreSQL: el servidor de base de datos MySQL que viene con su LAMP Stack no es fácilmente compatible con el software OSM actual, por lo que necesita esta otra base de datos
  3. ) Railsport. Esta es la / api a la que te conectas para editar el mapa y el sitio web principal del mapa (como mi Arhet, aquí)
  4. ) servidor de mosaicos. Este es el renderizador de mapas y todos los mosaicos del mapa (miles o millones de archivos de imagen .PNG que son el mapa ampliable).

Proyectos

Incluye addfiles de proyectos específicos.

  • Black Hills NF: Enmienda de la Fase II (24/05/2005, 0,08 MB)
    Addfiles utilizados en la Enmienda Fase II del Bosque Nacional Black Hills.
  • Bosque Nacional Shawnee: Revisión del plan (24/05/2005, 0.09 MB)
    Addfiles utilizados en la revisión del plan forestal nacional de Shawnee.
  • Bosque Nacional Kootenai / Idaho Panhandle: Revisión del Plan KIPZ (24/05/2005, 0.11 MB)
    Addfiles usados ​​en el Bosque Nacional Kootenai / Idaho Panhandle: Revisión del Plan KIPZ.

1/ Estos archivos de componentes de palabras clave son desarrollados y mantenidos por el Equipo Empresarial de Tecnología de Salud Forestal (FHTET). Estos enlaces conducen a páginas web en el sitio web de FHTET.


Ver el vídeo: Consultas de Datos - SELECT. PostgreSQL #8