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    pandas合并和连接多个数据框

    当需要对多个数据集合并处理时,我们就需要对多个数据框进行连接操作,在pandas中,提供了以下多种实现方式 1. concat concat函数可以在行和列两个水平上灵活的合并多个数据框,基本用法如下...,对于子数据框中没有的列,以NaN进行填充。...concat函数有多个参数,通过修改参数的值,可以实现灵活的数据框合并。首先是axis参数,从numpy延伸而来的一个概念。对于一个二维的数据框而言,行为0轴, 列为1轴。...通过on参数,可以显示的指定作为key的标签名称,注意用on参数指定的标签名称,必须在两个数据框中同时存在才行,用法如下 >>> a.merge(b, on='name') name age height...overlap的标签名时,用on参数指定key就不行了,此时可以用left_on和right_on分别指定两个数据框中的key列,用法如下 >>> a = pd.DataFrame({'student_name

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    Java并发之Executor(返回结果处理)运行多个任务并处理第一个结果运行多个任务并处理所有结果

    运行多个任务并处理第一个结果 运行多个任务并处理所有结果 运行多个任务并处理第一个结果 并发编程常见的问题,就是当采用多个并发任务来解决一个问题,我们往往只对第一个返回的结果有兴趣。...比如,对一个数组有多种排序算法,可以并发启动所有算法,但是对于一个给定的数组,第一个得到排序结果的算法就是最快的排序算法。...,也就是说,如果验证没通过,任务无法执行完成,自然就不会完成,就不会返回,如果验证通过了,就会返回结果。...方法的结果就是第一个任务的名称 如果第一个任务抛出异常,第二个任务返回true,那么第二个任务的结果就是返回结果 最后就是,两个任务都抛出异常,那么invokeAny方法也会抛出异常 ?...image.png 运行多个任务并处理所有结果 Executor允许执行并发的任务而不需要去考虑线程创建和执行 如果想要等待线程结束,有以下两种方法: 如果任务执行结束,那么Future接口的isDone

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    用int来表示多个bool判断

    我们经常需要表示多个bool变量,比如:当一个人秃头并且背着双肩包,穿着格子衬衫,我们就叫他程序员,羞辱一下他....发现规律了吧,当我们要表示三个布尔值时,总共有8中可能的序列,正好对应了三种状态的排列组合,2 * 2 * 2 = 8....或 | 通过或我们可以拿到多个状态的并集.比如 1,2,4进行或操作之后,拿到的是111也就是7,所以7可以代表三个状态全部为真....与 & 通过 & 操作可以拿到给定结果( 操作拿到的)和给定状态(你选一个咯)的并集.比如上面拿到的7,你想验证是否满足秃头(1),那么执行7 & 1拿到的结果如果为1即满足....联系邮箱:huyanshi2580@gmail.com 更多学习笔记见个人博客——>呼延十 var gitment = new Gitment({ id: '用int来表示多个bool判断', /

    2.1K30

    多个基因集富集结果泡泡图绘制展示

    多个基因集富集结果展示 通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析,结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列,标记该结果是哪个基因集的富集,在Excel中可以很方便地操作。...有了这个多组基因富集后整合起来的数据,就可以用BIC绘图了。数据粘贴就不展示了,直接看参数选择。...与单组富集结果相比,最大的改动就在: 新增的Group列而非 log_odds_ratio列作为横轴(X-axis)信息 提交后获得结果。图中每个点代表一个富集的条目,在Y轴有对应标记。...X-axis)信息 新增的Group列作为Shape variable,用不同的形状表示不同的组 Shape variable order是可选项,调节组的顺序,默认不填写或按需设置都可 修改下颜色,用colorPicker...设置,前面工具有介绍 提交后获得结果。

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    seaborn可视化数据框中的多个列元素

    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...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...#### 4. hue hue参数用于分组变量的颜色映射,用法如下 >>> sns.pairplot(df, hue='species') >>> plt.show() 输出结果如下 ?...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。

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