subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...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...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...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-
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。...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。...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...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。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
getval(e) { console.log(e.detail.value) this.setData({ val: e.detail.value }) }, 在你输入的时候开发工具就会打印出来...，如果没有，是开发工具调试基础库的问题，我之前用的2.9.3的版本，bindinput失效，换了之后才成功
前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...quote=F,sep="\t",col.names=F,row.names=F) #查看result1的前几行 head(result1) 可以发现第四列的注释信息中，转录本ID已经全部转换成了基因名字...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格...注意，要使代码正常运行，应该将两个工作簿都打开。 代码的图片版如下： ?
在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...每种方法都有其优点和缺点，因此应根据具体情况使用不同的方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”列，这是一种快速而简单的获取列的方法。但是，如果列名包含空格，那么这种方法行不通。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。
标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...))),""))-1,DROP(TAKE(data,i),i-1)) 即可获得想要的数据。...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...#N/A值的位置发生改变，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。
交集 s 包含了同时出现在 pd 和 exp 中的样本名称。根据交集重新排序表达矩阵和临床信息数据框：exp = exp[, s]重新排列表达矩阵 exp 的列，使其顺序与交集 s 中的样本顺序一致。...5.2.3 deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg))使用 dplyr 包中的 mutate 函数为数据框 deg 添加一列 probe_id，该列的值为数据框...ids：要处理的数据框。symbol：指定根据哪一列进行去重（这里是 symbol 列）。.keep_all = TRUE：表示在去重时，保留所有列的数据。...5.2.5 差异基因热图过滤和重命名表达矩阵 exp = exp[deg$probe_id,]：将 exp 矩阵的行过滤为 deg 数据框中 probe_id 列对应的行。...这一步确保表达矩阵 exp 只包含差异表达基因分析结果中的探针。 rownames(exp) = deg$symbol：将表达矩阵 exp 的行名设置为 deg 数据框中的 symbol 列。
在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来。...np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。...下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从下面的sns.lmplot()调用中删除hue ='cyl'参数。...针对每列绘制线性回归线 或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。...但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是5和47。
后续修改 Model 中的数据就会影响 QTableView 的显示，修改 QTableView 的显示也会影响到 Model 中的数据（双向绑定）。...* child) 删除对应的子节点 parent() 获取该元素的父节点 通过上述提供的方法和信号，可以创建、管理和操作树形结构的数据，并响应用户的交互。...Group Box – 分组框 使用 QGroupBox 实现一个带有标题的分组框，可以把其他的控件放到里面作为一组，这样看起来能更好看一点。...属性 说明 title 分组框的标题 alignment 分组框内部内容的对齐方式 flat 是否是 “扁平” 模式；设置为 true时，分组框将不显示边框，呈现扁平化外观 checkable 是否可选择...使用 Group Box 在界面上创建两个分组框，并且在分组框内部创建下拉框和微调框 注意：在复制粘贴控件的时候，一定要先选中对应的父控件，再粘贴 2.
学习完GEO数据挖掘-基于芯片之后，进行GSE68183实战演练，记录下实战过程中值得注意的点：（很多时候我并不能发现自己的错误，欢迎大家批评指正）1 设置分组信息首先注意到信息表格pd中的title与...source_name_ch1列中均含有分组信息，这里我选择了source_name_ch1l列，non-Diabetic Foot skin作为对照，Diabetic Foot skinDFU作为处理组...可以直接在GEO网页中搜索或通过代码直接获取GPL16686的下载链接library(tinyarray)get_gpl_txt(gpl_number) #获取表格文件的下载链接观察下载文件，确定read.delim..."ACCNUM", toType = "SYMBOL", OrgDb = org.Hs.eg.db)2.4 连接pre_ids与s2e，得到探针注释文件ids#两个数据框的连接列名不一致...PCA分析以及挑选标准差前1000基因画热图分析3.2 差异表达基因根据网站上的描述，确定logFC_t阈值与p值logFC_t = 1p_t = 0.05k1 = (deg$P.Value < p_t
事实上，我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果，因此分组数据在我们平常的工作中更加常见，也更加科学严谨，那么我们就来了解下分组数据的描述。...tapply()函数用来创建表格（用“t”标识），该表由函数关于第二个参数定义的子组上的返回值构成，其中子组参数可以是一个因子或者一列因子。后一种情形生成一个交叉分类表。...前一个类似tapply()，只是它对整个数据框操作并且把结果作为一个数据框显示。同时显示多个变量是很有用的。...列表元素的名称通常作为输出结果列的名称。由于函数应用于整个数据框，所以可以选择数据框的子集进行运算，这里是选择了数值变量。...：我们把energy数据结构中的expend变量根据stature因子的值分割成了两个向量存放在两个变量里。
数据框由不同的行和列构成，不同的列可以是不同类型（数值型、字符型、逻辑型等）的数据，比如可以其中一列是数值型，另一列是逻辑型，另一列是字符型，等。但是同一列中必须是相同的类型。...df$Name # 获取“Name”列 df[1, 2] # 取第1行第2列的值 df[, 1:3] # 取所有行，以及第1列到第3列 df[c(1,3)] # 取所有行，以及第...1列和第3列 df[1:3, ] # 获取前 3 行 df[, c("Name", "Score")] # 获取指定列 df[df$Score > 85, ] # 条件筛选 添加与删除列 df$Pass...具有共同信息的两个数据框可以合并到一个数据框中。...假设有两个数据框 df5 和 df6，它们通过公共列 ID 进行合并。
1 图表介绍1.1 热图输入数据：数值型矩阵/数据框颜色深浅代表数值的大小1.2 散点图1.3 箱线图1.3.1 输入数据横坐标：一个有重复值的离散型变量纵坐标：连续型向量1.3.2 箱线图中五条线的含义箱线图比较分布情况箱型图不显示原始数据点...，而是采用样本数据，根据四分位数用盒和线来显示值的范围。...logFC的常见阈值：1、2、1.2、1.5、2.2火山图是用limma差异分析结果来做的，limma差异分析结果是一个10列的数据框1.5 PCA主成分分析图1.5.1 PCA的原理主成分分析：旨在利用降维的思想...：2个脚本之间的衔接：清空环境变量+load Rdata3.3.1 获取分组信息的三种方法：有现成的可以用来分组的列自己生成使用字符串处理的函数获取分组# Group(实验分组)和ids(探针注释)rm...，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。
Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...比较万能，只要两个分组中可以有一个明确的字符串来检测就可以 Group=ifelse(str_detect(pd$title,"control"),#str_detece是检查是否有这个字符串的意思...用标准差大的基因进行画图，聚类和分组的差别可能会大一些，但若选择表达差异大的基因，聚类和分组会更一致。...ENTREZID", OrgDb = org.Hs.eg.db)#人类deg 的那一列添加到表达数据框中...，by=c(a,b)是Merge的两个数据框中列名的大小写不一样，这个操作是统一大小写save(Group,deg,logFC_t,p_t,gse_number,file = "step4output.Rdata
·图例，根据输入的数值大小范围自动生成的颜色变化关系 ·相关性热图 只有一半具有意义，画一半就好，但是专门的R包 ·差异基因热图 纵坐标是样本 图片 2.散点图 3.箱线图 比较组间的大小关系，以分组为单位...(FC): Foldchange取值log2 上面标中的7.24实际上真正的表达量为2的7.24次方，是已经取过log2的数 前n个样本想加除以n，后n个样本想加除以，相减(一定是处理组-对照组) 图片...，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...图片 仿制实例数据 列—两个部分（前四列是用于求PCA的值-探针/基因；最后一列为分组信息） 行—样本名称 需要对原始数据进行转换（如图a） 图片 图片 PCA代码 #仿制的前四列 dat=as.data.frame...identical(a,deg) #这一步结束得到的是deg（六列数据，还需4列，看图差异分析后的数据整理） #为deg数据框添加几列 #1.加probe_id列，把行名变成一列 library(
可以通过分组框的Text属性为分组框中的控件向用户提供提示信息，如图 9-14 所示。...位于分组框中的所有控件随着分组框的移动而一起移动，随着分组框的删除而全部删除，分组框的Visible属性和Enabled属性也会影响到分组框中的所有控件。...（2）MultiColumn 属性：用来获取或设置一个值，该值指示ListBox是否支持多列。值 为 true 时表示支持多列，值为 false 时不支持多列。...当使用多列模式时，可以使控件得以显示更多可见项，如图9-19 所示。 （3）ColumnWidth 属性：用来获取或设置多列 ListBox控件中列的宽度。...两种控件间的其他差异在于，复选列表框只支持DrawMode.Normal，并且复选列表框只能有一项选定或没有任何选定。
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 3....下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。...因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是 5 和 47。因此，写入该组中的观察数量是必要的。 27....安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 ?...在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 ? 3....下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。 ?...因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是 5 和 47。因此，写入该组中的观察数量是必要的。 ? 27....安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。 ?
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