等同于R表的python (iris$Species) - 腾讯云开发者社区

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左手用R右手Python系列6——变量计算与数据聚合

R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能，今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。...R语言： transform mutate aggregate grouy_by+summarize ddply Python: groupby pivot.table 在R语言中，新建变量最为快捷的方式是通过...R语言中的分组聚合如果使用矢量函数来进行操作，会大大提升其执行效率： tapply(iris$Sepal.Length,iris$Species,mean) tapply(iris$Sepal.Length...,iris$Species,sum) ?...---------- Python: ---------- import pandas as pd import numpy as np Python中长用到的数据聚合工具主要包括groupby函数，

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综合实例

本文主要记录在学习机器学习过程中做的一些简单的小项目，项目代码均来自于杨志晓老师的《Python机器学习一本通》一书，机缘巧合之下这本书也算是我接触Python机器学习的启蒙书籍，书本很厚，但是其实内容不多...数据表的描述性统计为：\n', df_iris[['f0', 'f1', 'f2', 'f3','species']].describe()) #%% print('iris数据表category...print('iris数据表按species分组后前5组每组的数量为：\n', irisGroup.count().head()) #%% print('iris数据表按species分组后前...().head()) #%% print('iris数据表按species分组后前5组每组的和为：\n', irisGroup.sum().head()) #%% print('iris数据表按...#获取组名 print('iris数据表按species分组聚合后的组名为：\n',irisPivot.index) #获取组的数量 print('iris数据表按species分组聚合后的组的数量为

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生信学习小组Day6笔记—Chocolate Ice

安装与加载R包镜像设置目的：加快加载速度方法：应用R的配置文件：Rprofile说起来这个，就必须提到Rstudio最重要的两个配置文件：在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，其中一个就是...”)：安装Biocductor的包加载R包library(包)或者require(包)Rstudio中包只需要安装一次，但每次启动都需要重新加载R包dplyr包的五个基础函数以R自带的iris数据框为例...-----来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/443548010x %>% f() %>% g() #等同于g(f(x))test %>% group_by(Species...( test1, test2, by = 'x') #不在乎test1与test2是否匹配半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinsemi_join(x = test1, y = test2..., by = 'x')反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_joinanti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')简单合并bind_rows()函数需要两个表格列数相同

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人工智能学习（python基础算法库pandas与可视化库Matplotlib ）

前言课程源于英特尔提供的学习资料。内容介绍第一课也是第一周学习的内容，学习使用jupyter notebooks。了解python常用的数据出来和数据可视化库。 ? image.png ?...image.png 安装 python -m pip install pandas 介绍表格数据计算库 Library for computation with tabular data 单一表中允许的混合类型数据...等同于修改了集合的建值 step_counts.index = pd.date_range('20180628', periods = 6) print(step_counts) 2018-06-28...setosa 4 Iris-setosa 18.00 setosa concat 合并表，矩阵合并 # print(data.iloc[:2]) # print(data.iloc[...') .size()) print(group_sizes) species Iris-setosa 50 Iris-versicolor 50 Iris-virginica

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机器学习笔记——哑变量处理

这种哑变量的编码过程在R和Python中的有成熟的方案，而无需我们手动进行编码，使用成熟的编码方案可以提升特征处理的过程。 R语言哑变量处理： data(iris) ?...这里仍以iris数据集为例，假设这里的Species变量是要进入模型的其中一个自变量，在建模前需要对齐进行哑变量处理。...方法二——model.matrix函数： R语言内置包stat中有一个model.matrix函数（无需单独加载既可用），它可以处理分类变量的哑变量处理过程，语法非常简单。...Python中的哑变量处理工具： from sklearn.preprocessing import Imputer,LabelEncoder,OneHotEncoder from sklearn...回顾一下今天分享的哑变量处理知识点： R语言：方案一——：dummy包的dummy函数方法二——：model.matrix函数方法三——：caret包中的dummyVars函数 Python:

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机器学习笔记——数据集分割

好在R和Python中有现成的数据集分割函数，避免手动写函数导致划分比例不合理、训练集与测试集的样本的结构与总体不均衡的问题。...R语言中caTools包中的sample.split函数可以用来自动将原始数据集分割成训练集和测试集。...方法一——caTools中的sample.split函数 library("caTools") set.seed(123) data(iris) table(iris$Species) setosa...Python的sk-learn库中也有现成的数据集分割工具可用。...= iris[ 'target'] iris_data["Species"] = iris_data["Species"].map({0:"setosa",1:"versicolor",2:"virginica

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R绘图——ggplot2

, y = Petal.Length), color = "blue") #分图层设置点的颜色ggplot(data = iris...) #横竖两个分面，需要有纵向分组信息，即重复的若干组数字全局设置，局部设置（图层）ggplot(data = iris) + geom_smooth(mapping = aes(x = Sepal.Length...Petal.Length))+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))#以上等同于...ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species, y = Sepal.Width,...fill = Species)) + geom_boxplot()+ geom_point() #箱图+点图 ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species

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R语言基于dplyr实现数据快捷操作

R语言在处理大数据方面一直是被人诟病的地方，那么有人就为R语言打造了一个dplyr包可以实现高效的数据预处理，减少内存的消耗，提升处理效率。今天就给大家详细看下这个包的具体功能。...4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。...实例： iris %>% rename_with(toupper) ? 10. select 选择要输出的变量。..."))##以Petal开头的变量 iris %>% select(where(is.factor)) ##属性为因子的变量。...多个表之间的操作： ?

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Julia语言初体验

最近MIT发布的julia 1.0.0版，据传整合了C、Python、R等诸多语言特色，是数据科学领域又一把顶级利器。...（区别于R，同Python） 4.2 列表 mylist = ["A"] 1-element Array{String,1}: "A" julia> mylist = ["A","B","C","D...（同R中的typeof，区别于Python中的type()） julia中的索引从1开始，区别于Python中的从0开始，与R相同。...by(iris, :Species, df -> DataFrame(N = size(df, 1))) julia> by(iris, :Species, df -> DataFrame(N = size...= melt(iris, :Species); 6.

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Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

内容源自生信星球学习小组安装和加载R包1.镜像设置(设置国内镜像网站能加快R包的下载）options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...dplyr示例数据test iris[c(1:2,51:52,101:102),]取R自带的iris数据第1，2，51，52，101，103行?...(2)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)iris %>% select(Species, Sepal.Length)3.filter()筛选行/返回具有匹配条件的行可以按照某分类变量的值进行数据筛选...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))R中的管道操作符2：count统计某列的unique值count(test,Species)分类变量每个变量值的频数dplyr处理关系数据将...,每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join交集表中test1部分的列semi_join(x = test1,

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10个令人相见恨晚的R语言包

和其他语言（比如Python和Java）相比，R可以更模糊和麻烦。好消息是，有大量的包可以在R基础库上提供简单和熟悉的界面。这篇文章是我喜欢和每天使用的10个包，并且我希望自己能早些知道他们。..." "Petal.Width" "Species"names(iris) iris), "[...reshape2 正是Hadley Wickham的另一个软件包，专门用于 “宽”数据表和“窄”数据表的转换。我一般会和ggplot2 及 plyr一起使用它。...iris, id=c("id", "Species"))head(iris.lng)# id Species variable value#1 1 setosa Sepal.Length...iris.lng, id + Species ~ variable)head(iris.wide)# id Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length

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dplyr_下篇

r语言的一些简单操作也可以实现，但是dplyr可以实现的不止是求和的功能批量建模 # 为iris建立id iris$id iris) # 按照id进行合并求和 iris %>%...，批量处理，那么就可使用nest_by()做嵌套处理 by_species iris %>% nest_by(Species) head(by_species) ## # A tibble:...，模型和预测值计算rmse、r方和偏回归系数 # 这里的by_species为上述代码执行后产生的数据 # 对于这些统计量的计算，建议查看统计相关教材 by_species = by_species...[3] ## Species r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value df logLik AIC ## ...0.0455 0.258 ## # ... with 2 more variables: .cooksd , .std.resid slice切片系列 # slice让我想起的python

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半图绘制，加倍美观！

简介在2018年发表在nature上的一篇文章中使用了这样的绘图形式，结合了箱型图和散点图，去更好的展示数据的分布，作为ggplot2的补充包之一，gghalves包的geom_half_boxplot...(),panel.grid.minor=element_blank())+##去背景 geom_half_point()##一半的散点图 ggplot(iris, aes(x = Species...>% filter(Species=="versicolor"), aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species), side="r"...data = iris %>% filter(Species=="virginica"), aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species...今天小编给大家带来的R包gghalves让我们能够更灵活使用各种绘图，大家学会了吗？

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Jelys Note之生信入门class6

常用的可视化R包：画图：base【随软件自动下载】、ggplot2（*很重要）、ggpubr（低配版ggplot2）拼图：Par里的mfrow、grid.arrange、cowplot、customLayout...（1）Plot（）多种图形plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) 做一个横坐标用iris第一列的数据，纵坐标用第三列的数据，颜色用第五列数据的图> text(6.5,4...双分面facet_grid(Group ~ Species)Dat = irisdat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)原表中没有的列名，用$可代表新增一列...导出为ppt,全部元素都是可编辑模式library(eoffice)topptx(p,"iris_box_ggpubr.pptx")五、拼图R包patchwork当代码可运行却不出图--因为画板被占用...：c("red ","grey"," darkgreen ")图片【R语言里面的足够使用的颜色R包】Library(paletteer)Library(Rcolorbrewer)2.箱线图【有离群值，点是属于箱线图

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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

("factoextra") 安装好以后运行如下命令加载 library(FactoMineR) library(factoextra) 示例数据直接用R语言的内置鸢尾花数据集 iris 第一步是主成分分析...fviz_pca_ind(iris.pca, geom.ind = "point", col.ind = iris$Species) 更改默认的配色...fviz_pca_ind(iris.pca, geom.ind = "point", col.ind = iris$Species,...point", col.ind = iris$Species, palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"...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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（数据科学学习手札51）用pymysql来操控MySQL数据库

一、简介　　pymysql是Python中专门用来操控MySQL数据库的模块，通过pymysql，可以编写简短的脚本来方便快捷地操控MySQL数据库，本文就将针对pymysql的基本功能进行介绍；二...： '''获取操作游标''' cur = db.cursor() 　　接下来我们使用.execute()来执行需要完成的SQL语句，其传入参数为字符串类型的SQL语句，譬如，下面的例子中我们创建一个新的表...，以创建iris表''' cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS iris" "(Sepal_Length float,"...navicat中查看iris表中的全部数据： USE test; SELECT * FROM iris; 　　这是会发现，查询结果只有一张空表，这是因为在执行完插入数据的语句后，并没有提交结果，使用....,COUNT(*) FROM iris GROUP BY Species") '''获取查询结果''' results = cur.fetchall() print(results) 　　可以看到

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R语言数据可视化综合指南

下面是简单的代码： boxplot(iris$Petal.Length~iris$Species) #Creating Box Plot between two variable 让我们来理解下面的代码...Species，col=topo.colors(3)) 要了解更多关于R语言中调色板的使用，请参看http：//decisionstats.com/2011/04/21/using-color-palettes-in-r...这里有简单散点图和多元散点图的代码： plot(x=iris$Petal.Length) #Simple Scatter Plot plot(x=iris$Petal.Length，y=iris$Species...， main="3D Scatterplot by Species") >xyplot(Sepal.Width ~ Sepal.Length， iris， groups = iris$Species，...Python也许在Seaborn（译者注：Seaborn是python中基于matplotlib的统计绘图模块）和ggplot（译者注：ggplot是用于绘图的R语言扩展包在Python的移植）上获得进展

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用R语言进行数据可视化的综合指南（二）

>data(iris, package="datasets") >scatter3d(Petal.Width~Petal.Length+Sepal.Length|Species, data=iris,...下面是代码： >attach(iris)# 3d scatterplot by factor level >cloud(Sepal.Length~Sepal.Width*Petal.Length|Species..., main="3D Scatterplot by Species") >xyplot(Sepal.Width ~ Sepal.Length, iris, groups = iris$Species,...) R语言有三个主要的GUI包。...Python也许在Seaborn（译者注：Seaborn是python中基于matplotlib的统计绘图模块）和ggplot（译者注：ggplot是用于绘图的R语言扩展包在Python的移植）上获得进展

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MySQL基础入门——MySQL与R语言、Python交互

MySQL作为z最为流行的关系型数据库管理平台之一，与绝大多数数据分析工具或者编程语言都有接口，今天这一篇分享如何将MySQL与R语言、Python进行连接。...R语言中与SQL管理平台通讯的接口包有很多，可以根据自己使用的数据库平台类型以及习惯，挑选合适的接口包。因为我个人笔记本使用的MySQL平台，所以本篇仅以MySQL为例分享。...mydata", #指定导入后的表名 value = iris, #指定要导入的R内存空间数据对象 row.names = FALSE #忽略行名...: Python与MySQL连接： from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd from sqlalchemy import...以上仅仅是MySQL与R语言、Python交互的基础函数，当然还有更为复杂的增删以及插入命令，如果需要了解详细内容可以参考RMySQL、sqlalchemy库的官方文档。

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python单细胞学习笔记-day4（续）

前面，我们生信技能树的讲师小洁老师与萌老师新开了一个学习班：《掌握Python，解锁单细胞数据的无限可能》，身为技能树的一员，近水楼台先得月，学起！...下面是我的学习笔记，希望可以给你带来一点参考前面几天的学习笔记： python单细胞学习笔记-day1 python单细胞学习笔记-day2 python单细胞学习笔记-day3 python单细胞学习笔记...', data=iris) plt.show() 2、箱线图 sns.boxplot(x='species', y='sepal_length',data=iris, palette='Set2...(x='species', y='sepal_length',data=iris, palette='Set2',hue='species',width=0.3, legend=False) # 点图...ax是axes的缩写这个图类似的在 R语言里面也有：《R绘图系统第二版》 plt.subplots(1,2,figsize = (10,5))：一行两列 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots

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