，不过单细胞转录组数据分析的细节以及背景我就不赘述了，看我在《单细胞天地》的单细胞基础10讲： 01....我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的panel其实是一样的： > rowData...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
这两个数据集分别是人和鼠的SMC异质性探索的，文献标题是：《Single-Cell Genomics Reveals a Novel Cell State During Smooth Muscle Cell...，因为小鼠基因的命名规则通常包括将所有字母转换为小写，这与人类基因的命名规则不同，后者通常以大写字母开头。...其实在进行跨物种的基因研究时，研究人员需要仔细核对基因的命名和序列信息，以确保研究的准确性。可以使用如Ensembl、UniProt或NCBI Gene等数据库来获取不同物种中基因的准确信息。...所以我对两个表达量矩阵取了共有基因的交集，然后就可以合并这两个矩阵啦， 如下所示： sceList = list( mouse = CreateSeuratObject( counts =...， 如下所示： 两个物种仍然是泾渭分明的 但是一般人都会忽略它，其实是RunHarmony函数可以修改参数的，比如同时抹去样品和数据集的差异，代码如下所示； seuratObj <- RunHarmony
在阅读和编写了大量代码之后，我越来越喜欢 Python。因为即使是一个普通的操作也可以有许多不同的实现。合并列表是一个很好的例子，至少有5种方法可以做到这一点。...直接添加列表 在 Python 中合并列表最简单的方法就是直接使用 + 操作符，如下例所示: leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang...通过链函数合并列表 Itertools 模块中的 chain 函数是 Python 中合并迭代对象的一种特殊方法。它可以对一系列迭代项进行分组，并返回组合后的迭代项。..., 2077, 2021, 0] 总结 Python 中合并列表的操作至少有5种方法。...我们不一定每次都选择不同的方式。然而，在阅读他人的程序时，不可避免地会遇到不同的编码风格。因此，对于同一个操作，检查不同的方法是值得的。至少，我们可以从他们身上感受到 Python 的灵活性和优雅。
⭐️ 字符串与数字类型的转换什么是类型转换？---> 将自身的数据类型变成新的数据类型，并拥有新的数据类型的所有功能的过程即为类型转换为什么做类型转换？...：只有列表的元素为字符串的情况下才可以将列表转为字符串，列表元素为 数字、元组、字典等数据类型的情况下，则会报错。...sort() 函数为列表的内置函数，而sorted() 函数为python的内置函数，可以处理所有的数据类型。...(比特类型) ---> bytes 是一种二进制数据流，也是一种可传输的类型，在各个编程语言中都存在。...= (1, 2, 3, 4, 5 元组 集合 set new_set = set((1, 2, 3, 4, 5)) 元组 列表 list new_set = set((1, 2, 3,
python实战：使用python实现合并多个excel到一个文件，一个sheet和多个sheet中合并多个不同样式的excel的sheet到一个文件中主要使用的库为openpyxl1、安装openpyxl...并导入pip install openpyxl安装完成后，可以通过命令行窗口测试是否安装成功；图片导入openpyxl:import openpyxl使用openpyxl合并excel:1、创建一个excel...，没有sheetwb = openpyxl.Workbook(write_only=True)2、加载已有文件r_wb = openpyxl.load_workbook(filename=f)3、读取sheet...表for sheet in r_wb:4、获取所有行并添加到新文件中：for row in sheet.rows:w_rs.append(row)5、保存文件：wb.save('H:/openpyxl.xlsx...')完整代码示例：def megreFile(): ''' 合并多个不同样式的excel的sheet到一个文件中 ''' import openpyxl #读写excel的库，只能处理
很多时候，我们都需要从工作簿中的各工作表中提取数据信息。如果你在给工作表命名时遵循一定的规则，那么可以将VLOOKUP函数与INDIRECT函数结合使用，以从不同的工作表中提取数据。...在汇总表上，我们希望从每个月份工作表中查找给客户XYZ的销售额。假设你在单元格区域B3:D3中输入有日期，包括2020年1月、2020年2月、2020年3月，在单元格A4中输入有客户名称。...每个月销售表的结构是在列A中是客户名称，在列B中是销售额。...那么，就可以试试下面这个公式： =VLOOKUP(A4,INDIRECT(“Sales_” &TEXT(BA:B),2,FALSE) 这个公式的工作原理：TEXT函数以Jan_2020的格式来格式化日期...当你有多个统一结构的数据源工作表，并需要从中提取数据时，本文介绍的技巧尤其有用。 注：本文整理自vlookupweek.wordpress.com，供有兴趣的朋友参考。 undefined
Python作为一种特殊的编程语言，可以链接各种编程语言，应用与各种不同的场景。 不管是数据挖掘、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比，具有语法清晰、开发效率高的特点。...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。...从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。 Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。
导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，并返回新数据框，不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
在上一篇文章《Excel应用实践10：合并多个工作簿中的数据》中，我们使用代码快速合并超过50个Excel工作簿文件，然而，如果要合并的工作簿中工作表的名称不相同，但位于每个工作簿的第1个工作表；并且，...要在合并后的工作表的第1列中输入相对应的工作簿文件名，以便知道合并后的数据来自哪个工作簿文件。...'最后一个数据单元格之后的空单元格 '注意End属性后括号中的2表示最后单元格之后的单元格 '若括号中的数字为1则表示最后数据单元格...，将数据依次添加到新增加的工作表中，同时在工作表首列添加工作簿文件名。...有几句代码需要特别说明： 1.代码： ws.Cells(Rows.Count, 2).End(xlUp)(2) 注意到最后的括号和放置在其中的数字2，这表明在工作表第2列中最后一个数据单元格之后的空单元格
Python作为一种特殊的编程语言，可以链接各种编程语言，应用与各种不同的场景。 不管是数据挖掘、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比，具有语法清晰、开发效率高的特点。...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。 ?...从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。 ? Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
在研究SNP时，我们有类似1000G，HapMap, Exac 等数据库，提供了不同人群中的频率信息。对于HLA的研究而言，也有存储频率信息的数据库-ANFD。...，其中记录了allel, haplotype, genotype 3种格式的信息，最关键的是，提供了在不同人群中的频率信息。...Allel 在不同人群中的频率 通过该数据库的检索功能，可以查询HLA Allel在不同人群中的频率分布，网址如下 http://www.allelefrequencies.net/hla6006a.asp...2. haplotype 在不同人群中的频率 由于HLA基因簇的紧密连锁性，除了单个Allel的频率外，相关单倍型的频率也是需要关注的。...上述条件的检索结果如下 ? 通过ANFD数据库，我们可以方便的得到HLA的Allel和haplotype在人群中的频率信息，除此之外，官网还提供了许多其他的功能，有待进一步的学习和使用。
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 在日常使用Python的过程中，我们经常会与...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2 在Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库，所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 「按位置选择节点」 在jsonpath中主要有以下几种按位置选择节点的方式： 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点...(@.polyline)][polyline,road]', result_type=None) 以上介绍的均为jsonpath库中的常规功能，可以满足基础的json数据提取需求，而除了jsonpath
在Python中，当我们有两个字典需要合并的时候，可以使用字典的 update方法，例如： a = {'a': 1, 'b': 2}b = {'x': 3, 'y': 4}a.update(b)print...不仅可以“合并”两个字典， ChainMap可以接受任意多个字典，并把他们全都合在一起： from collections import ChainMapa = {'a': 1, 'b': 2}b =...所以你是不是觉得使用 ChainMap就能实现完美合并字典了呢？ 在使用它之前，你一定要理解它的运行原理。...第三个问题，如果修改了原来的字典，那么 ChainMap对象也会相应更新： ? 第四个问题，如果这个Key只在一个源字典中存在，那么这个Key会被从源字典中删除。...如果这个Key在多个字典中都存在，那么Key会被从第一个字典中删除。当被从第一个字典中删除以后，第二个源字典的Key可以继续被 ChainMap读取。 ?
怎么说呢，感觉科学其实就是在操作数据，数据在流转，数据在转换，数据在重塑。不说了，继续看。 因为是raw的格式，很自然的就去转换格式，下面是找了几个库。...没错一模一样 from primesense import openni2 from primesense import _openni2 as c_api 导入这两个 大概就是一些找dll的操作...你看这里 看初始化得方法，第三个参数的流转 里面开始转到c的接口了 在深入些是这个dll的信息 往上看是在openni2的dll文件 开启传输 兜兜转转又回来了 重点看这个读帧的方法 一帧有什么...后面是从结构体里面获得数据的大小除以类型的占用字节数，然后使用获得的哪个函数（我猜的）。...C++的调用 Python的调用 应该是，Python的3是深度的位数 因为是这样的定义的，至于为什么Python不是这个，应该是Python没有这个数据的封装。
程序世界里，有很多的数据结构，比如：堆、栈、链表等等，今天要讲的就是图数据结构啦。 相信大家都使用过或者听说过图数据库吧，我们就来看看最简单的图数据结构算法。...ok，这就是最基本的了，接下来来了解下游戏规则，我们需要列出所有可能的路径，比如：列出A到E的所有路径。...'D': ['B', 'E', 'G'], 'E': [], 'F': ['D', 'G'], 'G': ['E']} 在接下来...，大家可以拿张纸出来画画，有什么不懂的，也可以加群来聊。...好啦，今天的内容就到这了，感兴趣的你，可以试试能不能走出来～ 所有的代码都已上传至我的github：https://github.com/MiracleYoung/exercises 如果你对今天的内容还感兴趣的话
例如，Pandas是Python中最受欢迎的数据分析库之一，提供了高效的数据结构和数据操作工具，能够轻松处理和清洗大规模的结构化数据。...这些库的存在使得Python成为进行数据分析和建模的强大工具。 Python通过一些高效的计算库提供了处理大数据的能力。...其中最著名的是NumPy和Pandas库，它们基于C语言实现，能够在底层进行向量化操作和优化计算。这些库的使用使得Python能够快速处理大规模数据集，执行复杂的数值计算和统计分析。...这种并行计算能力使得Python能够更好地应对大规模数据集的挑战，并减少数据处理时间。 Python提供了丰富的数据处理和可视化工具，使得数据分析人员能够灵活地处理和探索大数据。...这些工具的灵活性和易用性使得Python成为数据分析人员的首选工具。 Python在处理大数据时具有许多优势和特点。它拥有庞大的数据分析生态系统，提供了众多的数据分析库和工具。
作为一名长期扎根在爬虫行业的专业的技术员，我今天要和大家分享一些有关Python爬虫在电商数据挖掘中的应用与案例分析。...在本文中，我将为大家讲解Python爬虫在电商数据挖掘中的应用，并分享一些实际操作价值高的案例。 1、获取产品信息 通过爬虫技术，我们可以获取电商平台上各类产品的信息，包括名称、价格、描述、评分等。...这些数据对于商家来说，可以帮助他们了解市场需求、产品趋势，进而进行库存管理、价格策略等决策；对于消费者来说，可以帮助他们比较不同产品的优劣、价格等信息，从而做出更明智的购买决策。...2、分析用户评论 用户评论是电商数据挖掘中非常重要的一部分。通过爬虫，我们可以获取用户对于产品的评论内容和评分，并根据这些数据进行情感分析、关键词提取等操作。...希望本文对于Python爬虫在电商数据挖掘中的应用与案例分析能够给大家一些启发和帮助。如果你还有其他疑问或者想分享自己的经验，请在评论区留言，让我们共同学习、探索数据挖掘的无限可能！
Matplotlib是一个基于Python的绘图库，它提供了丰富的绘图工具和函数，可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。...作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一，Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。...本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1. Matplotlib库概述Matplotlib是由John D....基本绘图示例在数据分析中，常常需要通过图表来展示数据的分布、趋势等信息。Matplotlib提供了简单易用的API，可以快速绘制各种类型的图表。...本文详细介绍了Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示了它在Python数据分析中的具体应用。
这几天在做一个功能实现的时候，需要把别人用 Python2.6 写好的脚步转成 Python3.4 实现，大部分地方转化都没啥问题，但是在 socket.inet_aton() 转化的过程中出了点问题...： fc138bb4748a18f885cc321c2c6396e2 如果原封不动的使用 Python3.4 运行后，报错如下： Traceback (most recent call last):...也就是说 Python2.6 和 python3.4 中对于 socket.inet_aton(ip) 的实现是有差异的，查官方文档吧。...Python2.6 和 Python3.4 中的实现也有差异，继续看文档。...依然是编码格式的问题，Python2.6 中参数传入的是 str，但是 Python3.4 中参数需要传入 bytes，那就继续转码吧。 再次转码后的代码如下： #!
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