estimate 的打分本身是超级简单， 如果你还不懂就去看前面的教程：不同癌症内部按照estimate的两个打分值高低分组看蛋白编码基因表达量差异 ： 全部的癌症批量就可以跑完生存分析，然后我们查看了...然后有小伙伴就留言了，为什么要把连续值依据中位值进行高低分组变成分类变量，然后使用survdiff来做两个组的统计检验呢，既然是连续值，可以直接cox方法啊！...可以看到cox的生存分析把打分当做是连续变量，计算得到的HR值非常的大，但是km方法把打分根据中位值进行了高低分组，得到的HR整体低很多！...另外，从HR值角度看 cox和km对该因素的风险因子和保护因子的判断也是勉强可以的！...，对stromal来说。
定期找些简单练习作为 pandas 专栏的练习题 知识点 DataFrame.apply 以及 axis 的理解 分组计数 DataFrame.iloc 切片 如下一份停车场数据： 每行表示某时间段...() 做到一样的效果 基于这个结果，统计每一种次数的计数即可： 行3：按之前的处理，统计次数 注意此时结果是一个 Series，index(上图红框) 是"连续n小时停车"。...value(上图蓝框) 是连续n小时停车出现的次数 把这个过程定义为一个函数： 行6：选出一列执行看看效果 最后，通过 apply 就能处理所有的列： 注意 行索引(蓝框) 是"连续n小时停车" 但是...reindex 就是为了这种场景而设计： 行4：顺手把空值填成 0 结果： 之后只是合并2个需求结果输出 Excel 即可，具体看源码 但是，结果真的对吗？！！！...看看第5个停车点： 连续停4个小时应该有1个吧 大于4个小时的应该是0吧 但是我们的结果是： 连续6小时竟然有1次 原来，我们的统计过程只是简单的按车牌分组统计，却没有考虑连续问题。
一、题目 有用户点击日志记录表 t_click_log_025，包含user_id(用户ID),click_time(点击时间)，请查询出连续点击三次的用户数； 连续点击三次：指点击记录中同一用户连续点击...，最大连续次数的变种问题； 2.思路一：累积求和分组法（此种方式比连续N天登录略难一些） （2.1）按照时间排序之后，使用lag()函数可以判断出当前行用户与上一行用户，是否是同一个用户； （2.2）与上一行是同一个用户的日志...，则给该行打标0，不同打标1；（属于经验：要累积求和，0和不变，1和+1.） （2.3）对打标完成的标签，进行累积求和，和相同代表属于同一用户连续（聚合函数开窗）； （2.4）对累积求和的值进行统计，相同值的个数...按照点击时间（click_time) 进行全排序，按照用户ID（user_id)分组，按照点击时间排序； （3.2）对两次排序计算差值，按照用户和差值进行分组，相同用户，差值相同说明连续； （3.3）计算属于同一分组的数量...user_id)over(order by click_time asc) then 0 else 1 end as is_same_user from t_click_log_025 查询结果 2)对是否是同一用户分组进行累积求和
经过debug，发现他在批量的时候使用的是基因的连续值，单独可视化的时候用的基因二分组。 那么cox生存分析时，将因素的连续值变成二分组有什么影响呢？...首先我们来问一下人工大模型kimi Q1：做cox分析的时候是否需要把连续值变成高低二分组？ 在进行Cox回归分析时，是否需要将连续变量转化为分类变量（如高低二分组）取决于研究目的和数据特性。...例如，基因表达量可以基于中位数分为高表达和低表达两组，然后进行Cox回归分析。 寻找最佳截断值：在确定截断值时，可以参考相关文献和指南。...总之，选择哪种方法应基于数据的特性、研究目的以及对结果解释的需求。在某些情况下，将连续变量转化为分类变量可以提供更清晰的临床信息，而在其他情况下，保持变量为连续形式可能更合适。...univariate_cox) results[[1]] save(results,file = 'results_of_cox.Rdata') 使用基因中位数对样本进行分组做
思路： 1、要想实现上述效果，也就是需要第三列辅助列跟id和cat一起进行分组，而第三列辅助列应该满足以下： 按照id和cat分组连续，则第三列辅助列应该为相同的值；如果id和cat发生了改变，则第三列辅助列应该随之改变...，并且需要保证第三列辅助列在每个分组内的值唯一。...以下为脚本： # 1 构造数据 以题一中数据为例 # 2 脚本 a 构造连续排序 # 备注 原题中时间标记为1 2 3 ,而实际中时间肯定为标准的时间戳形式，因此需要通过连续数来构造 # 加with...，指定维度排序，将某列向下平移n行，空值用第三个参数默认 # 因而本文的意思就是将order_rnk这个连续数序列按照add_col这个辅助列，组内向下平移1行，如果是空值， # 用 order_rnk...-1设置为默认值 # 为什么要这样处理：因为我们第一步配置的连续数序列，相邻两行作差，如果差值为1，则连续，否则说明组内出现了不连续的情况 示意如图： 通过红色框，我们可以看出来，我们把同一个add_col
在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以减少查询中分组和排序的时间。 通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能。...非聚集索引包含非聚集索引键值，并且每个键值项都有指向包含该键值的数据行的指针。 非聚集索引就相当于使用字典的部首查找，非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。...因为当表中数据更改的同时，索引也会进行调整和更新。 （2）避免对经常更新的表进行过多的索引，并且索引中的列尽可能少。而对经常用于查询的字段应该创建索引，但要避免添加不必要的字段。 ...（6）在频繁进行排序或分组（即进行GROUP BY或ORDER BY操作）的列上建立索引，如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立组合索引。...全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。
ID，是指添加一列为group_id, 连续的行分配相同的的ID值，该ID在不同的连续组之间不同。...计算连续分组赋值相同的分组ID判断连续条件，有两种处理思路：1.双排序差值法；2.累积求和法；1.双排序差值法双排序差值法是指对一列连续数据得到排序1，对符合条件数据进行排序的到排序2，两列排序差值作为分组...统计分析得到最终结果在得到分组ID之后，根据分组ID与特定分组的列，进行分组，即可得到每个连续的段。然后使用聚合函数统计连续行数（连续天数）或者max或者min得到最大最小值等。...然后是在得到连续分组ID 之后，count()统计连续天数，并对统计结果进行筛选。2....百度大数据面试SQL-合并用户浏览行为该题目先是对连续条件增加要求，要求与上一行数据时间差小于60S，得到连续分组ID 之后将数据进行合并处理。
time’代表根据时间长短进行填充；‘index’、'values’代表采用索引的实际数值进行填充；'nearest’代表采用最临近插值法进行填充；'barycentric’代表采用重心坐标插值法进行填充...limit_direction：表示按照指定方向对连续的NaN进行填充。...ignore_index：表示是否对删除重复值后的对象的行索引重新排序，默认为Flase。...sort：表示按键对应一列的顺序对合并结果进行排序，默认为True。...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。
Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。Pandas对二者进行封装，使数据处理更加的便捷。...=0:默认是列，axis=1为行进行运算 例如：我们定义一个函数，对列的最大值与最小值做差。...答：连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化？...答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。 简单的说，就是对数据进行分类。...对象.groupby(key, as_index=False).max() key -- 按照哪个键进行分组 key值也可以传多个,然后通过多个标准进行分组 as_index -- 当前列是否当成索引
字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接：concat(str1, str2, ..., strN) ，参数：str1、str2...是要进行拼接的字符串。...last_day("2020-12-01"); 4）next_day(start_date, day_of_week) 返回某时间后the first date基于specified day of...第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）。...6. rank 对组中的数据进行排名，如果名次相同，则排名也相同，但是下一个名次的排名序号会出现不连续。比如查找具体条件的topN行。RANK() 排序为 (1,2,2,4)。...NTILE NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...Excel 上是怎么得到结果： - D列 到 G列 是辅助列 - D列：是C列 的下位移列(不理解的看上期文章) - E列：对比 C列 与 D列 是否不一样 - F列：对 E列 的结果数值化，True...为1，False 为0 - G列：累计求和，上图可直接看到 G2 单元格的公式，不多说了 - 注意看 G列 的内容，相当于根据 C列的内容，相同连续值被划分到一个独立的编号 - 接下来只需要条件筛选+...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行...： - 行8：使用 idxmax 得到最大值的行索引值 总结
，常用来做客户分群或价值区分 RFM模型基于一个固定时间点来做模型分析，不同时间计算的的RFM结果可能不一样 RFM模型的基本实现过程 ①设置要做计算时的截止时间节点（例如2017-5-30），用来做基于该时间的数据选取和计算...对于F和M变量来讲，值越大代表购买频率越高、订单金额越高；但对R来讲，值越小代表离截止时间节点越近，因此值越好。对R、F、M分别使用五分位（三分位也可以，分位数越多划分得越详细）法做数据分区。...RFM划分案例思路说明 在得到不同会员的RFM之后，根据步骤⑤产生的两种结果有两种应用思路 思路1：基于3个维度值做用户群体划分和解读，对用户的价值度做分析 得分为212的会员往往购买频率较低，针对购买频率低的客户应定期发送促销活动邮件...汇总所有数据 汇总所有数据: 将4年的数据使用pd.concat方法合并为一个完整的dataframe data_merge，后续的所有计算都能基于同一个dataframe进行，而不用写循环代码段对每个年份的数据单独计算...第1行代码使用数据框的groupby以rfm_group和year为联合对象，以会员ID会为计算维度做计数，得到每个RFM分组、年份下的会员数量 第2行代码对结果列重命名 第3行代码将rfm分组列转换为
2、连续登录问题 假设有一张含两列(用户id、登陆日期)的表，查询每个用户连续登陆的天数、最早登录时间、最晚登录时间和登录次数。...首先要对数据进行去重，防止同一个用户一天之内出现连续登录的情况； 假如一个用户是连续登录的话，用login_time-窗口函数的排序后得到的日期应该是一样的，连续登录的用户前后之间的时间差就是一个差值为...第二步，用user_id和辅助列作为分组依据，分到一组的就是连续登录的用户。在每一组中最小的日期就是最早的登陆日期，最大的日期就是最近的登陆日期，对每个组内的用户进行计数就是用户连续登录的天数。...示例：数据还是上题中的数据，求解连续登录五天的用户 第一步，用lead函数进行窗口偏移，查找每个用户5天后的登陆日期是多少，如果是空值，说明他没有登录。运行的代码为 ?...第二步，用datediff函数计算 （日期-第五次登陆日期）+1是否等于5，等于5证明用户是连续5天登录的，为空值或者大于5都不是5天连续登陆的用户。
连续属性变换成分类属性涉及两个子任务：决定需要多少个分类变量，以及确定如何将连续属性值映射到这些分类值。...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...# 根据列表对df_obj进行分组，列表中相同元素对应的行会归为一组 groupby_obj = df_obj.groupby(by=['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B']) #...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...Excel 上是怎么得到结果： - D列 到 G列 是辅助列 - D列：是C列 的下位移列(不理解的看上期文章) - E列：对比 C列 与 D列 是否不一样 - F列：对 E列 的结果数值化，True...为1，False 为0 - G列：累计求和，上图可直接看到 G2 单元格的公式，不多说了 - 注意看 G列 的内容，相当于根据 C列的内容，相同连续值被划分到一个独立的编号 - 接下来只需要条件筛选+...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行...： - 行8：使用 idxmax 得到最大值的行索引值 总结
()和lead() ---- 分析函数是Oracle专门用于解决复杂报表统计需求的功能强大的函数，它可以在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。...---- 分析函数和聚合函数的区别 普通的聚合函数用group by分组，每个分组返回一个统计值， 分析函数采用partition by分组，并且每组每行都可以返回一个统计值。...---- 规则 sum(...) over( )，对所有行求和 sum(...) over( order by ... )， 连续求和 sum(...) over( partition by......)，同组内所行求和 sum(...) over( partition by... order by ... )，同第1点中的排序求和原理，只是范围限制在组内 ---- 使用 sum(sal) over...由于两个相同的值都是第一，所以累加时是两个第一相加 ?
easy系列3 玩转Pandas，让数据处理更easy系列4 玩转Pandas，让数据处理更easy系列5 实践告诉我们Pandas的主要类DataFrame是一个二维的结合数组和字典的结构，因此对行...时间序列的处理功能，生成 data range，移动的时间窗，时间移动和lagging等。 目前还没谈到的，并且还经常用到的就是9和10了，接下来分别探讨这两个事。...分和合按照字面理解就可，但是“治”又是怎么理解，进一步将治分为3件事： 聚合操作，比如统计每组的个数，总和，平均值 转换操作，对每个组进行标准化，依据其他组队个别组的NaN值填充 过滤操作，忽略一些组...04 分(splitting) 分组就是根据默认的索引映射为不同索引取值的分组名称，来看如下所示的DataFrame实例df_data，可以按照多种方式对它分组，直接调用groupby接口， ?...如果根据两个字段的组合进行分组，如下所示，为对应分组的总和， abgroup = df.groupby(['A','B']) abgroup.aggregate(np.sum) ?
19行表示发送方的TCP最终放弃并发送一个复位信号的 可以看到连续重传的时间差，取整后分别为1, 3, 6, 12, 24, 48 和多个64。...注意最后放弃的时间，大约是9分组，首次分组（第六行）传输到复位信号传输（19行）。该时间在目前的TCP实现中是不可变的。 ...大多数源于伯克利的TCP实现在任何时候对每个连接仅测量一次RTT值，。...如果ACK到达时数据没有被重传，则平滑的RTT和被平滑的均值偏差将基于这个新测量进行更新。...3） 当下一个确认新数据的ack到达时，设置cwnd为ssthresh（第一步设置的值）。这个ack应该是在进行重传后的一个往返时间内对步骤1中重传的确认。
空间局部性适用于指令和切片s, 因为切片的底层是一个连续数组，在这种情况下，访问了s[0]后还会访问s[1]、s[2]等。 时间局部性也是我们需要CPU缓存行的原因之一：加快访问相同变量的速度。...缓存行是一个有固定大小的连续的内存段，大小通常为64字节（8个int64类型变量大小）。...对这两个函数进行基准测试，测试结果 sumBar 会更快（大约快了 20%），主要原因是第二种有更好的空间局部性使得 CPU 获取更少缓存行，访问内存次数更少。...下面看一个缺乏预测性的例子，以及对程序性能产生的影响。 函数linkedList实现对一个链表中的数据进行求和，依次遍历每个元素，获取元素值，然后移动到下一个节点。...CPU根据存储块的地址，取出其分组索引位和标记tag位，然后定位到分组，再在分组内比较tag值即可判断。
分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：...：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值...interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行 drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和...: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area：绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar：绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh...shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率 cut: 将连续数据划分为离散的箱 period_range: 生成周期范围
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