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，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...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。...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-
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。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...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 =...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...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
数据框数据框的创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...，data.frame数据框允许不同列不同的数据类型，但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 0] #先取出列名为gene的向量，在给出一个一一对应的逻辑值向量数据框修改修改数据相当于定位取出数据后赋值，赋值需对应元素或向量df1[3,3] 列数据赋值5df1df1...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中的向量出现在环境内，本身有名称，无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1
，基于通路、文献等： C3: motif gene sets：模式基因集合，主要包括microRNA和转录因子靶基因两部分 C4: computational gene sets：计算基因集合，通过挖掘癌症相关芯片数据定义的基因集合...可以看到，GO/KEGG是最出名的，但不是唯一的，起码和kegg数据库并列的就有Reactome数据库。...，因为数据框不能是不整齐的，所以没办法是宽的，每个基因集合里面的基因个数不一样，大概率都是不整齐的。...(glist)) 这样的列表如果想转换成为前面的数据框也很容易： TERM2GENE = do.call(rbind, lapply(names(genes_to_check), function(...x){ data.frame(gs_name=x,gene_symbol=glist[[x]]) })) 对象（遵循MSigDB的gmt文件标准） 前面的数据框或者列表，要弄成对象就比较麻烦了，需要做一些转换
标签：VBA，组合框 你是否曾想过管理级联数据验证（即“数据有效性”）列表，而不需要几十到数百个命名的单元格区域？...这里为你提供一个示例工作簿，其中运用的方法可以动态创建数据验证列表，允许管理垂直列表，向列表中添加新列，并无缝更新数据验证列表。 数据在电子表格中的排列如下图1所示。...图1 可见，与传统方法相反，数据是按行排列的。示例中的3个列表是按行垂直管理的，这更容易管理，因为每次添加新部门时，不必添加几个命名区域。...因此，如果选择“Auto”，则第二个数据验证列表中只会显示“Cleaning”和“Accessories”。...图2 下面是我们可能希望在上面看到的示例。数据以漂亮的方式层叠而下。现在，如果我们要添加一个新的auto类别，那么数据将在数据验证列表中更新。
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...Transmutate（）：计算新列但删除现有变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...my_data %>% mutate(sepal_by_petal_l = Sepal.Length/Petal.Length) transmute：通过删除现有变量来创建新变量，删除现有列，添加新列...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。
本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法，包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...方法用途示例示例说明info查看数据框的索引和列的类型、费控设置和内存用量信息。...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...6 数据合并和匹配 数据合并和匹配是将多个数据框做合并或匹配操作。
设置数据框和iloc函数，同时选择特定的行与特定的列。如果使用iloc函数来选择列，那么就需要在列索引值前面加上一个冒号和一个逗号，表示为这些特定的列保留所有的行。...pandas将所有工作表读入数据框字典，字典中的键就是工作表的名称，值就是包含工作表中数据的数据框。所以，通过在字典的键和值之间迭代，可以使用工作簿中所有的数据。...当在每个数据框中筛选特定行时，结果是一个新的筛选过的数据框，所以可以创建一个列表保存这些筛选过的数据框，然后将它们连接成一个最终数据框。 在所有工作表中筛选出销售额大于$2000.00的所有行。...然后，用loc函数在每个工作表中选取特定的列，创建一个筛选过的数据框列表，并将这些数据框连接在一起，形成一个最终数据框。...接下来，计算工作簿级的统计量，将它们转换成一个数据框，然后通过基于工作簿名称的左连接将两个数据框合并在一起，并将结果数据框添加到一个列表中。
： 指定包含表格文件的文件夹路径和匹配文件名的模式。...获取文件路径列表： 使用列表推导式获取匹配条件的文件路径列表。创建空数据框： 使用pandas创建一个空数据框，用于存储所有文件的数据。...循环处理每个文件： 遍历文件路径列表，读取每个CSV文件，并提取关注的列（例如Category_A）。将数据加入总数据框： 使用pd.concat()将每个文件的数据合并到总数据框中。...过滤掉值为0的行，将非零值的数据存储到combined_data中。...总体来说，这段代码的目的是从指定文件夹中读取符合特定模式的CSV文件，过滤掉值为0的行，计算每天的平均值，并将结果保存为一个新的CSV文件。
“twinsdata”数据集 包含twa.rda和twb.rda这两个列表数据，twa.rda和twb.rda分别包含4 个数据框，每个数据框10000行。...()用来可视化（2）中计算的比例 举例： vis.top.proportions(twb) （3）tailbound.proportion() 该函数使用.col和.bound得到具有列.col的值≤...该函数的参数.head用于输入数据框或子设置之前的数据框的输入列表。该函数接受数据框和数据列表作为参数。...该函数输入参数是数据框或数据列表，目标（是有一列是序列和其他附加列的向量或数据框），一列或多列的返回值，比较两个序列(精确匹配用“exact”；用Hamming距离匹配序列用“hamm”(即当H≤1时2...人类TCR和Ig的V和J基因名存储在.rda文件genesegments.rda中。函数的输出是数据框，第一列表示一个基因，另一列表示频率。
综上所述，这行代码的作用是创建一个新的数据框 test，它包含了 iris 数据集中的第1、2、51、52、101、102行. 4 五个基础函数 1.新增列：mutate() 2.选择列（按列筛选） 列号...执行这个操作后，你将得到一个新的数据框，其中只包含test数据框中Species列值为"setosa"或"versicolor"的行。...最终的结果将是一个新的数据框，其中包含了每个不同Species值的平均Sepal.Length和标准差Sepal.Length。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test2中那些在test1中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的清洗和筛选，以删除重复的或不需要的数据。
“1” ②计算列表中每个数据框的 V区片段usage的香农熵 entropy.seg(twb, HUMAN_TRBV) ③计算两个数据框之间的V-usage的JS差异 js.div.seg(twb[...（Repertoire overlap analysis） tcR提供了许多基于clonotypes之间共享的cloneset来评估相似度的函数，处理数据框数据。...①例：计算在两个或两个以上的人中发现的氨基酸CDR3序列和V基因的共享库，并从输入列表中的每个数据框中返回此类克隆型的Read.count列。...CDR3长度和读数分布图 vis.count.len绘制CDR3核苷酸序列长度图，vis.number.count绘制counts直方图。输入数据数据框或数据列表。...热图 集合的配对距离或相似度可以表示为二元矩阵，其中每一行和每一列表示一个克隆集。vis.heatmap用来可视化。
单击以创建此新文件。 如果打开生成的数据文件，则会看到它仅包含两列，其中一列带有一个数字，用于指定数据来自的诊所（共有10个诊所），第二个包含每个诊所内的平均BDI得分。...为此，select告诉SPSS无效的数据集（即，汇总分数文件）应视为与键变量上的工作数据文件匹配的值表。我们需要选择此关键变量是什么。...数据编辑器现在应包含一个新变量BDI_mean，其中包含我们文件aggr.sav中的值。基本上，SPSS已匹配诊所变量的文件，因此BDI_mean中的值对应于各个诊所的平均值。...该对话框询问您是要从旧数据文件的不同列中在新数据文件中仅创建一个新变量，还是要创建多个新变量。 在我们的案例中，我们将创建一个代表生活满意度的变量。...然后从数据文件中选择一个变量以充当新数据文件中的标签。 其余对话框非常简单。接下来的两个处理索引变量。SPSS创建一个新变量，该变量将告诉你数据源自哪一列。
) 与矩阵有关的基本操作 生成m行n列的0矩阵 M = matrix(0,c(m,n)) 按行合并矩阵X和Y形成新矩阵M。...(X和Y列数需相同） > M = rbind(X,Y) 按列合并矩阵X和Y形成新矩阵M。...加、减、除、求余的规则和乘相同，即相同位置的元素进行运算 > X*Y 求矩阵M的特征值和特征向量 > eigen(M)$val > eigen(M)$vec 矩阵M求逆 > solve(M) 求解线性方程...功能与lapply类似，区别在于函数结果的类型不是列表(list) > sapply(...) 与数据框有关的基本操作 数据框是一种特殊的列表，所以对列表适用的函数往往对数据框也适用。...此外，数据框也有矩阵型数据的特征，所以一些适用于矩阵型数据的函数，不如rbind，cbind，apply等也可以作用在数据框上。 创建数据框Data > Data = data.frame(...)
创建好的数据框中应该包含sex、stage、genotype和myc ： ?...使用上一个问题中创建的meta数据框，执行以下练习(问题之间不是相互依赖)： 使用[]仅返回genotype和sex列 使用[]返回样本1、7和8的genotype值 用于filter()返回基因型为...WT的样本的所有数据 使用filter()/ select()仅返回myc> 50的那些样本的stage和genotype列 在数据框的开头添加一个名为pre_treatment的列，其值为T、F、T、...让我们使用ggplot2来探索基于基因型的Myc基因表达的差异。 使用theme_minimal()为KO和WT样本绘制Myc表达式的箱线图，并为绘图指定新的轴名和居中的标题。...让我们创建一个包含count和metadata的数据列表，为后续分析做准备。 使用meta和count对象创建名为project1的列表，并从两个数据框之一中提取所有样本名称创建一个新向量。
1、Excel的a列是年月，b列是本年月销售额。写一个Python程序，读取Excel，计算单元格某个年月后面6个月销售额累计值，用指数平滑的时间序列预测某个年月后面6个月销售额累计值。...**LightGBM和XGBoost**: 这两种是基于梯度提升（Gradient Boosting）的机器学习模型，虽然它们通常用于分类和回归任务，但也可以用于时间序列预测。...而对于LightGBM和XGBoost，因为它们是基于树的模型，不是专门用于时间序列的模型，所以在时间序列预测中的应用需要一些特别的技巧，例如构造滞后特征(lag features)、滑动窗口特征等，这在这个示例代码中可能比较复杂...计算b/a, c/a, d/a的结果 数据框['b/a'] = 数据框['b列'] / 数据框['a列'] 数据框['c/a'] = 数据框['c列'] / 数据框['a列']...数据框['d/a'] = 数据框['d列'] / 数据框['a列'] # 将结果保存到新的Excel文件 数据框.to_excel(新文件, index=False) # 使用函数进行计算并保存
，包含了数据框中每个列的一些摘要统计信息。...ndf = df[num_cols].corr(): 创建一个包含数值型列之间相关系数的相关性矩阵。 plt.figure(figsize=(8,6)): 设置图表的大小为8x6英寸。...两个数据框按照’Country’列进行左连接，即保留df中所有的行，并将iso_map中匹配的行合并进来。...结果会生成一个新的数据框，包含了df中的所有列以及iso_map中的’ISO_alpha’列。on='Country’表示连接的键是’Country’列。...让我为你解释一下： df: 指定要使用的数据框。 locations=‘ISO_alpha’: 指定地理位置的列，这里是ISO_alpha，用于与地图上的国家/地区相匹配。
首先，我们导入必要的库——os库用于文件路径操作，glob库用于文件匹配，pandas库用于数据处理和分析。...随后，我们使用glob.glob()函数结合文件夹路径和文件匹配模式，获取满足条件的.csv文件的路径列表，存储在file_paths变量中。...创建一个空的数据框combined_data，用于存储所有文件的数据。 接下来，我们使用一个循环，遍历file_paths列表中的每个文件路径。...= 0]排除值为0的数据，并将结果存储在名为df_filtered的数据框中。...最后，使用os.path.join()函数结合输出路径和输出文件名，生成保存路径，并使用average_values.to_csv()函数将平均值数据框average_values保存为一个新的.csv
for循环，在一个输入文件集合中迭代，并使用glob模块和os模块中的函数创建输入文件列表以供处理。...最后，对于第三个值，使用内置的len 函数计算出列表变量header 中的值的数量，这个列表变量中包含了每个输入文件的列标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件中的列数。...有时候，除了简单地垂直或平行连接数据，你还需要基于数据集中的关键字列的值来连接数据集。pandas 提供了类似SQL join 操作的merge 函数。...，然后使用数据框函数将此对象转换为DataFrame，以便可以使用这两个函数计算列的总计和均值。...因为输出文件中的每行应该包含输入文件名，以及文件中销售额的总计和均值，所以可以将这3 种数据组合成一个文本框，使用concat 函数将这些数据框连接成为一个数据框，然后将这个数据框写入输出文件。
R语言 数据结构创建数据集数据集就是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测值，列表示变量。...重复2次二、矩阵矩阵是一个二维数组，只是每个元素都有相同的模式，可通过函数matrix()创建三、数组与矩阵相似，但是维度可以大于2，可通过函数array()创建四、数据框由于不同的列可以包含不同模式的数据...，数据框较矩阵更为常见，可用函数data.frame()创建五、列表列表是数据类型中最为复杂的一种，列表就是一些对象或成分的有序集合，可能包含若干向量、矩阵、数据框甚至其他列表，可用函数list()来创建...",header=T)2、查看行名和列名、行数和列数colnames(a) #查看列名rownames(a) #查看行名,默认值的行名就是行号，1.2.3.4..dim(a)#几行几列3、数据框的导出write.table...5、提取元素ax,y#第x行第y列ax,#第x行a,y#第y列ay #也是第y列aa:b#第a列到第b列ac(a,b)#第a列和第b列a$列名#也可以提取列（支持Tab自动补全，不过只能提取一列）6、直接使用数据框中的变量
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
