将2015~2020的数据按照同样的操作进行处理，并将它们拼接成一张大表，最后将每一个title对应的表导出到csv，title写入到index.txt中。...不断将原有数据放入其中，然后到时候直接遍历keys，根据两个list构建pd，排序后导出。 更python的做法 朴素想法应该是够用的，但是不美观，不够pythonic，看着很别扭。...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类，把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...df.groupby('ColumnName').groups可以显示所有的列中的元素。...df.groupby('ColumnName')可以进行遍历，结果是一个(name,subDF)的二元组，name为分组的元素名称，subDF为分组后的DataFrame 对df.groupby('ColumnName
Ext根据条件显示隐藏列 写在ExtonReady函数里面，并在表格成功渲染之后，可以添加判断是否隐藏或者显示某一列 /* 判断是否显示版本号一列 */ var showVersionFlag =
下面是一个需要计算相同基因的exon的长度的文件，即根据相同的基因，先计算基因的起点到终点的距离，再对相同的基因的的exon距离求和 文件格式： ? 1....R实现 aggregate这个函数的功能比较强大，它首先将数据进行分组（按行），然后对每一组数据进行函数统计，最后把结果组合成一个表格返回 data列当做字典的key。
MySQL GROUP BY 语句 GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。 在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数。...+----+--------+---------------------+--------+ 6 rows in set (0.00 sec) 接下来我们使用 GROUP BY 语句 将数据表按名字进行分组...2 | +--------+----------+ 3 rows in set (0.01 sec) 使用 WITH ROLLUP WITH ROLLUP 可以实现在分组统计数据基础上再进行相同的统计...例如我们将以上的数据表按名字进行分组，再统计每个人登录的次数： mysql> SELECT name, SUM(singin) as singin_count FROM employee_tbl GROUP
文章背景：在工作生活中，有时需要进行删除重复行的操作。比如样品测试时，难免存在复测数据，一般需要删除第一行数据，保留后一行的数据。...format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 删除重复项的功能存在两点不足，一是如果存在重复项，默认保留行号靠前的数据行；二是只能拓展到连续的数据列，...（2）VBA代码实现 本代码要实现的功能是根据品号进行重复行的删除。若有重复行，保留后一行数据。原始数据默认已经按品号升序排列。...Sub DeleteDuplicate() '根据指定列删除重复行 Dim aWB As Worksheet, num_row As Integer Dim
操作上可以使用删除列，也可以使用删除其他列。通常来讲，用删除其他列目的性更明确，且无副作用。举例一个600多M的模型，在一次刷新数据后，突然暴涨到900多M。先检查了每个表的个数和行数，没有异常。...再次仔细检查，才发现订单表多了好几个文本格式的列。原来是上游的数据库最近在满足一些其他数据需求的时候，在订单表增加了一些列。...本以为“删除其他列”功能为了操作上的省力，其实，“删除其他列”的本质才是真正选择需要保留的列，它的好处就在于上游数据源增加新列时，PowerQuery这边依然能只保留自己需要的列。...操作步骤STEP 1 按住Ctrl键选择需要保留的列，然后点击鼠标右键，选择删除其他列。...总起来讲，获取数据时对冗余列进行删除，建议优先使用“删除其他列”，这样可以让模型数据刷新更平稳地运行。
设置index_col=0，目的是设置第一列name为index(索引)，方便下面示例演示 data = pandas.read_csv(input1, index_col=0) 输出结果...162.50 49.99 2006 800 sofa 699.99 269.99 2002 3094 table 602.00 269.99 2002 3093 根据表头获取列数据...49.99 799 bed 49.99 795 lamp 49.99 800 sofa 269.99 3094 table 269.99 3093 根据列号读取列数据...name wood 85.00 49.99 2006 797 sofa 699.99 269.99 2002 3094 根据列号读取行数据...dataframe的具体标签选取列，而iloc是根据标签所在的位置，从0开始计数。
前情提要 上篇推文中对ncount_RNA 和nFeature_RNA进行了可视化，然后基于可视化结果进行了阈值的判断，并且也给大家分享了在实际分析中的应用 其中也提到了在我们的质控脚本中，首先是计算了线粒体...、核糖体以及血红细胞的比例，然后就可视化了细胞中这些参数的情况，在基于这些数据进行一个过滤 那这期我们来了解一下如何根据线粒体、核糖体以及红血蛋白基因的比例，对细胞进行过滤 为什么要基于这些基因进行过滤...nFeature_RNA和nCount_RNA，统计一下全部基因的表达量 但是并不会计算线粒体、核糖体这些单独的基因的比例，所以需要我们自行计算一下这些基因，然后也保存在meta.data里面 计算方法： 根据基因名特征进行整理...) p2 如果分析中发现某些单细胞样品中的线粒体表达量特别高，可能说明这个样品质量是比较一般的 设置阈值过滤 一般简单的过滤就是基于可视化的结果，设置一个上限 #过滤指标2:线粒体/核糖体基因比例(根据上面的...sce.all_filt <- subset(sce.all_filt, cells = selected_hb) dim(sce.all_filt) table(sce.all_filt$orig.ident) 根据线粒体核糖体基因进行过滤
正文 代码如下 /** * describe: 根据权重来随机 * 从一个数组中进行随机选择元素, 需要其元素为一个obj类型, 包含名为weight的key * 返回下标 * @param array...balanced'}]; update-1 代码如下 interface WeightMsg{ id: number, weight: number } /** * describe: 根据权重来随机...* 从一个数组中进行随机选择元素, 需要其元素为一个obj类型, 包含名为weight的key * 返回下标 * @param array */ function randByWeight(...: number, weight: number } /** * describe: 根据权重来随机 * 从一个数组中进行随机选择元素, 需要其元素为一个obj类型, 包含名为weight
介绍 之前公司做的都是蓝绿发布，但是有的开发想着又能实现根据来源ip做灰度，又能实现蓝绿发布，在这里我写了下简单的实现方式。
在报表系统中，我们通常会有这样的需求，就是由用户来决定报表中需要显示的数据，比如数据源中共有八列数据，用户可以自己选择在报表中显示哪些列，并且能够自动调整列的宽度，已铺满整个页面。...第一步：设计包含所有列的报表模板，将数据源中的所有列先放置到报表设计界面，并设置你需要的列宽，最终界面如下： ?...第二步：在报表的后台代码中添加一个Columns的属性，用于接收用户选择的列，同时，在报表的ReportStart事件中添加以下代码： /// /// 用户选择的列名称...，应该为前一列坐标加上宽度 headers[c].Location = new PointF(tmp.Location.X + tmp.Width, headers[c]...源码下载： 动态设置报表中的列数量以及列宽度
/blob/master/data/prot_coding.csv load(file="female_rpkm.Robj") ## 去掉重复细胞 #（例如：同一个细胞建库两次，这里作者用“rep”进行了标记..., cv2=cv2) rownames(cv_per_gene) <- rownames(females) head(cv_per_gene) # 根据表达量过滤统计结果...复杂一点的统计可视化： 其实就是求每列之间的相关性 library(psych) pairs.panels(cv_per_gene, method = "pearson",...2.4 根据PCA结果进行层次聚类 采用的方法是：Hierarchical Clustering On Principle Components (HCPC) # 使用9个显著主成分重新跑PCA res.pca...<- FactoMineR::PCA( t(females_data), ncp = significant_pcs, graph=FALSE ) # 作者根据经验认为分成4群比较好解释
介绍 之前公司做的都是蓝绿发布，灰度也就是基于header，cookie，url，query等等的，但是有的开发想着又能实现根据来源ip做灰度，又能实现蓝绿发布，在这里我写了下简单的实现方式。 2.
3 使用Seurat进行tSNE 上面我们使用了RPKM矩阵，下面的Seurat将会使用原始表达矩阵。...当然也是推荐使用原始矩阵进行分析的 3.1 下载原始表达矩阵 链接在：https://raw.githubusercontent.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq...<- FindNeighbors(sce_female, dims = 1:20) sce_female <- FindClusters(sce_female, resolution = 0.3) 进行...只能说，最后选多少群是根据分析的人根据自己的理解去解释，只要参数变化，就会有各种不同的结果 4 使用更简单的函数去分群 rm(list = ls()) options(warn=-1) options.../female_rpkm.Rdata') # 根据分群获得颜色 cluster <- read.csv('female_clustering.csv') color <- rainbow(4)[as.factor
包验证可帮助你根据之前发布的稳定版包来验证库项目。...你正在处理 AdventureWorks.Client NuGet 包，并且想要确保不会意外进行中断性变更。 你将项目配置为指示包验证工具针对早期版本的包运行 API 兼容性检查。
发现有一列通过get(String columnName)方式获取不到，其他列都可以，而且名称反复核对都OK。...查阅资料发现 “Windows平台下Unicode文件（UTF-8等）头部插入BOM首字符”，supplierId确实是头部第一列的列名，因此可以确定这个是BOM首字符。
last").append(' '+ ''); } }) 如果最后列的内容为正数追加上升图标
161045050%28Agent 171006060%29Agent 181007070%30Agent 191008080%31Agent 201009090%32Totals50435070%不增加辅助列，
Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...& df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame根据列值选择行的方法
我们经常会使用table来展示从后台请求回来的数据，但是，如果被请求回来数据是Boolean类型的时候，在table的列上，就不能像普通的字符串数据一样，被展示出来，这个时候，我们需要做的就是对布尔值数据进行格式的转化...:show-overflow-tooltip="true"> 列“...是否为主键”的后台返回值为布尔值‘true’或‘false’，我们要想让其在页面上展示，就用:formatter="formatBoolean"属性，对该值进行格式转换，JS代码如下： /*布尔值格式化...var ret = '' //你想在页面展示的值 if (cellValue) { ret = "是" //根据自己的需求设定
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