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这个数据向上填充的时候有没有办法按设置不在这个分组就不按填充？

一、前言前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂是豆子～】问了一个pandas数据提取的问题，一起来看看吧。大佬们请问下这个数据向上填充的时候有没有办法按设置不在这个分组就不按填充？...她还提供了自己的原始数据。...二、实现过程这里【隔壁山楂】给了一个思路：使用groupby填充，sort参数设置成False，得到的结果如下所示：不过对于这个结果，粉丝还是不太满意的，但是实际上根据要求来的话，确实结果就该如此...顺利地解决了粉丝的问题。三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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ggplot2画密度分布图按取值范围填充不同的颜色

之前发过一篇推文 ggplot2画散点图拼接密度图模仿下面这幅图片。但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ?...- STHDA 首先是最基本的密度分布图第一步是构造数据 x<-rnorm(500,0,1) df<-data.frame(x) df 基本的密度分布图 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 填充颜色用fill参数，更改线条颜色用color参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density(fill="#e72a8a",...image.png 这里需要注意的一个问题是默认的Y轴是小数，应该是某个值占所有的数据的比例，如果要把它改成频数可以加stat="bin"参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？

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最大平均值和的分组（DP）

题目我们将给定的数组 A 分成 K 个相邻的非空子数组，我们的分数由每个子数组内的平均值的总和构成。计算我们所能得到的最大分数是多少。...注意我们必须使用 A 数组中的每一个数进行分组，并且分数不一定需要是整数。...这样的分组得到的分数为 5 + 2 + 6 = 13, 但不是最大值....解题 dp[i][k] 表示，以 i 结束的时候，切分了k段，所有平均值和的最大值预先求出前缀和 presum dp[j][k]=max⁡(dp[j][k],dp[i][k−1]+(presum[j]...，切分了k段，所有平均值和的最大值 vector presum(A); for(i = 1; i < n; i++) presum[i] += presum[

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多窗口大小和Ticker分组的Pandas滚动平均值

问题背景其中一个问题是，apply方法只能对整个分组对象应用一个函数，而不能对每个分组中的每个元素应用函数。...2、使用groupby和apply方法，将自定义函数应用到每个分组对象中的每个元素。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。...滚动平均线（Moving Average）是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值，来消除数据中的短期波动，突出长期趋势。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。

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R语言之可视化②点图

主要内容：准备数据基本点图在点图上添加摘要统计信息添加平均值和中位数带有盒子图和小提琴图的点图添加平均值和标准差按组更改点图颜色更改图例位置更改图例中项目的顺序具有多个组的点图...定制的点图相关信息第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。...设置仅显示dose为0.5mg和2mg两个分组的点图 p + scale_x_discrete(limits=c("0.5", "2")) ?...第六步：添加平均值和标准差，使用函数mean_sdl。 mean_sdl计算平均值加上或减去常数乘以标准差。在下面的R代码中，使用参数mult（mult = 1）指定常量。...第七步：按组更改点图颜色，在下面的R代码中，点图的填充颜色由剂量水平自动控制： # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len

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在终端里按你的方式显示日期和时间

你键入 date，日期和时间将以一种有用的方式显示。...它包括星期几、日期、时间和时区： $ date Tue 26 Nov 2019 11:45:11 AM EST 只要你的系统配置正确，你就会看到日期和当前时间以及时区。...但是，该命令还提供了许多选项来以不同方式显示日期和时间信息。...例如，如果要显示日期以便进行排序，则可能需要使用如下命令： $ date "+%Y-%m-%d" 2019-11-26 在这种情况下，年、月和日按该顺序排列。...）％I 12 小时制的小时（01..12） %j 一年的天（001..366）％k 24 小时制的小时，填充前缀空格（ 0..23）；与％_H 相同％l 12 小时制的小时，填充前缀空格（ 1.

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R语言学习 - 柱状图

柱子有点多，也可以利用mean±SD的形式展现首先计算平均值和标准差，使用group_by按gene分组，对每组做summarize # 获取平均值和标准差 data_m_sd_mean <- data_m...在柱子中标记百分比值首先计算百分比，同样是group_by (按照给定的变量分组，然后按组操作)和mutate两个函数(在当前数据表增加新变量) # group_by: 按照给定的变量分组，然后按组操作..., facet_grid和facet_wrap可以对图形分面显示。...文件中 #dev.off() 柱子有点多，也可以利用mean±SD的形式展现 # 获取平均值和标准差 # 分组时不只Gene一个变量了，还需要考虑Condition data_m_sd_mean <-...，不需要做特别的修改在柱子中标记百分比值 (计算百分比值需要注意了, 文本显示位置还是跟之前一致) # group_by: 按照给定的变量分组，然后按组操作 # mutate: 在当前数据表增加新变量

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冲击图(alluvial diagram)是流程图

基于ggplot2的冲击图原作者：Jason Cory Brunson, 更新日期：2018-02-11 1. 最简单的示例基于泰坦尼克事件人员统计绘制性别与舱位和年龄的关系。...具体参考说明：data设置数据源，axis设置显示的柱，weight为数值，geom_alluvium为冲击图组间面积连接并按生存率比填充分组，geom_stratum()每种有柱状图，geom_text...展示性别与舱位和年龄的关系及存活率比例我们发现上图居然画的是宽表格模式下的数据，而通常ggplot2处理都是长表格模式，如何转换呢？...to_loades转换为长表格产生和上图一样的图，只是数据源格式不同。 2. 输入数据格式定义一种Alluvial宽表格查看性别与专业间关系，并按录取情况分组 3....三类型间关系，按重点着色 Titanic按生存，性别，舱位分类查看关系，并按舱位填充色 4.

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python单细胞学习笔记-day5

sepal_length', y='petal_length', color='species'), shape='h',size = 3, fill='none')) 同时设置边框和填充色...：红绿搭配，干活不累，哈哈哈哈 # 双色,color设置边框颜色，fill设置填充颜色 (ggplot(data=iris) + geom_point(aes(x='sepal_length',...构造一个含有缺失值的数据框：写的时候是None，但是显示为NaN，python中这两者不区分。...例如：将 sample1 列里面的 NA 填充上该列的平均值，传递给 f 列： df['sample1_f'] = df['sample1'].fillna(df['sample1'].mean())...print(df) 2.Apply 和自定义函数计算每行/每列的函数运算结果，例如平均值 python 里的apply是axis = 1表示行，0表示列, 0是默认值 2.1 示例数据使用 pandas

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ggplot2画点和分组椭圆展示主成分分析（PCA）结果的简单小例子

昨天的推文介绍了画点和连线展示主成分分析结果的一个小例子，ggplot2画点和连线展示主成分分析的结果简单小例子今天的推文介绍一下另外一种选择就是画点和分组椭圆，就是实现下面这个图的过程 ?...，大家可以自己去看一下作主成分分析用到的是FactoMineR包中的PCA()函数作图用到的是factoextra包中的fviz_pca_ind()函数这两个包如果是第一次使用需要先安装，运行如下命令...image.png 接下来通过增加参数来美化仅仅展示点，去掉文字 fviz_pca_ind(iris.pca, geom.ind = "point") 按照提前设置的分组填充颜色..., col.ind = iris$Species, palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07")) 添加分组椭圆...image.png 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本小明的数据分析笔记本公众号主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、

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R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...重要参数： formula # 模型公式；类似y~x，如果按组绘制，则类似y~x|z，其中z为分组变量； data # 为模型公式中变量来源的数据集； subset # 指定筛选数据子集； x, y #...TRUE时图上显示图例；为FALSE则不绘制图例； grid # 逻辑词，为TRUE则绘制浅灰色背景网格； groups # 分组变量或因子；使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形； by.groups...shape # 点的形状 size # 数值，设置点和轮廓的大小 point # 逻辑词，为TRUE，则在图上显示点 rug # 逻辑词，为TRUE，则显示边缘地毯 title # 图形标题 xlab..., "confidence"、"t"、"norm"、"euclid"等 ellipse.alpha # 椭圆的透明度，用于指定填充颜色的透明度，无填充颜色，设置为0。

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「R」ggplot2数据可视化

分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...选项详述 color 对点、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色，如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） linetype 图案的线条（1=实线，...分组在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...Salaries by phd.png 最后，我们可以用一个分组的条形图按学术等级和性别来可视化教授的人数（三种条形图方式）： ? Number by Rank1.png ?...=指定这些水平的标签，limits=表示哪些水平应该展示 coord_filp() 颠倒x轴和y轴我们将这些函数应用一个分组箱线图中，其中包含按学术等级和性别分组的薪资水平，代码如下： data(Salaries

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ggplot2|详解八大基本绘图要素

）映射到分组属性： #默认分组设置, 即group=1 p + geom_boxplot() #分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理,...同时箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。 #按切工(cut)分类，对价格(price)变量画箱式图，再按照color变量分别填充颜色。...比如柱状图，fill是柱子的填充颜色，这时就使用scale_fill系列函数来更改颜色。比如点图使用color分组，则使用scale_color_系列函数来更改颜色。...#se 表示是否显示平滑曲线的置信区间，默认TRUE显示；level = 0.95 ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = class)) + geom_point(...八分面（Facet）分面设置在ggplot2应该也是要经常用到的一项画图内容，在数据对比以及分类显示上有着极为重要的作用， facet_wrap 和 facet_grid是两个经常要用到的分面函数。

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答公众号读者的问题~ggplot2气泡图的又一个小例子

今天公众号的一位读者留言说要做气泡图。他的数据如下 ? image.png ID是X，log2FC用作y，class是分类变量用来填充颜色范围是A到I。P值用来映射点的大小。...，我目前想到的办法是按0.05为界给P值分组，然后用不同形状的点来映射。...image.png 将数据的pvalue按照0.05分组，然后映射不同的形状 df$group<-ifelse(df$pvalue<0.05,"pvalue<0.05",...image.png 将x轴和y轴的标签转换成自己想要的 ggplot(df,aes(x=ID,y=log2FC,size=pvalue, color=Class,shape=...image.png 这样在图上突出显示的是P值大于0.05的那些点，如果想突出显示p值小于0.05的点我暂时先到一个办法是对p值进行-log2转换，这样原来的小值就变成大值了，试一下这个想法 df$pvalue1

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Python进行数据分析Pandas指南

# 删除包含缺失值的行data_cleaned = data.dropna()# 填充缺失值data_filled = data.fillna(method='ffill') # 使用前一个值填充缺失值...下面是一个示例，展示如何使用Pandas进行数据分组和聚合：# 按类别分组并计算平均值grouped_data = data.groupby('category').mean()# 显示分组后的数据print...("\n按类别分组后的平均值：")print(grouped_data)将分析结果导出最后，一旦完成数据分析，你可能希望将结果导出到文件中，以便与他人分享或用于进一步处理。...接着，对清洗后的数据按产品类别进行分组，并计算了每个类别的总销售额。最后，使用Matplotlib创建了一个柱状图展示了不同产品类别的总销售额，并将处理后的数据导出到了一个新的CSV文件中。...# 按地区分组并计算总销售额region_sales = sales_data_cleaned.groupby('Region')['Sales'].sum()# 创建饼图显示销售额在不同地区的分布情况

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R语言笔记-5

作图 ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象 ggplot2 基本元素数据：作图的原始数据 ggplot(data = ) 几何对象...和Petal.Length分别作为横纵坐标 ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...fill 点的形状与编号： 21-25分为边框与填充的颜色，参数color仅能控制边框的颜色，需设置参数fill的颜色 color() 可使用十六进制颜色代码 # 刻度函数可指定各自的颜色、大小等参数...color = Species, shape= Species))+ # 映射：可按数据的某一列分组进行定义...ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity)) # 指定映射，直方图并列显示 ggplot(

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ggplot2

geoms: 包括 geoms_开头的各种对象，用来绘制各种基本组件，包括点、线、面、多边形、柱状图、箱线图等。 aesthetics: 图形的美学特征，如颜色、形状、透明度、大小、分组等。...scales: 坐标轴的属性 stats: 统计变换。用于设定数据要进行的统计转换，例如平均值、中位数、记录数等。...完整的 ggplot2 绘图命令，总是以 ggplot() 开始。 ggplot() 及其参数奠定整个 ggplot2 图形的基础，最重要的两个参数为 data 和 mapping。...aes 可以直接访问 data 参数所输入数据框的各列，从而直接控制图形的横坐标、纵坐标、分组以及各组的颜色、大小、透明度等等。...identity'是指不进行统计变换即hwy就是纵 #坐标值因为displ出现众多的重复值，所以分组更多，纵坐标值不断累加 #width为组距，fill为填充色 print(p) ?

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ggplot barplot and error bars

ggplot barplot and error bars sunqi 2020/8/3 barplot 主要的函数和参数 geom_col() 绘图函数 color, fill, width: same...(values = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07")) # 按组改变bar的填充颜色 p4 <- p+ geom_col(aes(fill = dose)) +...))+ scale_fill_manual(values = c("#0073C2FF", "#EFC000FF")) # 使用 position = position_dodge() # 这里分组的柱状图被改为相邻的图...# 水平误差线 # 这里的使用的x来计算最大值和最小值 # 同时x和y互换 dataset_summary %>% ggplot(aes( x = len, y = dose, xmin =...结束语关于这个误差bar的添加，主要的问题其实是计算的问题，需要max和min，如果存在分组的问题，那么就需要使用按照分组再计算max和min，然后再在aes中使用。 love&peace

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ggpubr—专为学术绘图而生

ggpubr-专为学术绘图而生由Hadley Wickham创建的ggplot2(https://ggplot2.tidyverse.org/)非常好用的可视化包了，但是由ggplot2绘制的图形通常不能直接用于发表...,并不会按分组来排序，只会进行整体排序 1ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg", 2 fill = "cyl", # 按...杂志的颜色板 5 sort.val = "desc", # 降序排列 6 sort.by.groups = FALSE, # 不按分组排序...按分组降序排列 sort.by.groups=TRUE 参数这个比较适用于绘制GO的富集情况 1ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg", 2 fill...1.降序 sorting = “descending”. 2.垂直旋转 rotate = TRUE. 3.按分组排序 group = “cyl”. 4.改变点的大小，dot.soze=6. 5.mpg值作为标签

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ggplot2_boxplot

ggplot_boxplot sunqi 2020/8/2 概述箱式图适用于连续变量的可视化展示，显示变量的四分位数，中位数、异常值等同时箱式图可以预览两组之间的差异，为后续统计分析做准备目标绘制普通箱式图...绘制分组箱式图绘制多组箱式图设置展示组主要函数 geom_boxplot() 参数：width：设置宽度 notch：是否展示缺口，缺口展示的是中位数的置信区间 color, size, linetype...# 对于维生素剂量也可以更改显示顺序 # 通过scale_x_discrete() p3 <- p + geom_boxplot() + # 只显示0.5和2 scale_x_discrete(...limits=c("0.5", "2")) # 更改分组的显示顺序为2,0.5,1 p4 <- p + geom_boxplot() + scale_x_discrete(limits=c("2"...，对于fill更改的是填充的颜色 p5+p6 ?

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