数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等，使用工具将原始数据转换为认识和知识（可视化或者模型），主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具，本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中，R和Python有很多相近的语法代码。
我们经常让Excel表格数据与Pandas的DataFrame数据做类比学习，而在实际的应用中，我们发现，关于数据的选择是很重要的一部分。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。
重命名pandas数据框架列有很多原因。例如，可能希望列名更具描述性，或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。
然后在需要打包的py文件目录下新建一个setup.py,假设待带包的文件是tk.py
可能大家经常在技术讨论群众聊天，就会发现一个现象。就是只要有人提起python的一些数据怎么处理的时候，保准会有人说用pandas。
在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。
之前分享过python调用过ppt和word，作为一家人的excel当然要整整齐齐的安排上
1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错 解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？ 需求
Excel vlookup可以说是利器，非常好用的工具，用来查询 Excel 或者进行数据匹配，十分方便。
import xlrd data = xlrd.open_workbook('路径')
我们时常有这些困惑，做了很多项目，学了不少技能，但就是不知道怎么提炼，怎么更好地展示在简历上。
总第58篇 关于IPython的使用技巧有很多，这里只是梳理了几个常用的以及我目前遇到过的，其他的技巧还没使用过，所以就没有列出来。 01|Tab键自动完成： 在shell中输入表达式时，只要按下Tab键，当前命名空间中任何与已输入的字符串相匹配的变量（对象、函数等）就会被找出来。 该功能主要是用来，当我们不确定已输入的字符有什么可以操作的变量时使用。 02|内省： 在变量的前面或后面加上问号（？）就可以将有关该对象的一些通用信息显示出来。 该功能可以帮助我们对数据有个大概的了解与认识，尤其是对于
# array_name = array_alias_name.array(type_code, elements)
pyclone介绍 可以根据多个样品突变的allele frequency 和 copy number，推断出有该突变的细胞克隆所占的比例（cellular prevalence）在不同样品间的变
按照Shell中的语句，就可以进入到Ipython的环境中使用Pandas分析数据，并绘制图表。ipython 环境的具体安装配置在Mac很简单，通过pip安装一下就可以，其他操作系统的安装可以自己百度一下。如果没有 ipython 也不要紧，标准的 python 命令行环境下也可以使用。
在Python当中模块Pandas在数据分析中以及可视化当中是被使用的最多的，也是最常见的模块，模块当中提供了很多的函数和方法来应对数据清理、数据分析和数据统计，今天小编就通过20个常用的函数方法来为大家展示一下其中的能力，希望大家能有所收获。
当有多张表时，如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中？这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
然而，在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
Sqlmap是一种开源的渗透测试工具，可以自动检测和利用SQL注入漏洞以及接入该数据库的服务器。它拥有非常强大的检测引擎、具有多种特性的渗透测试器、通过数据库指纹提取访问底层文件系统并通过外带连接执行命令。
由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。
利用 info() 方法查看数据中是否有空值，如果有空值的话，则可以使用 dropna() 方法将其移除。
Numpy 是用 python封装的科学计算库，是一个精简版matlab 。 下面总结下在模拟脊回归的超参数：收缩率，与权重参数的关系时，用到的一些numpy运算规则，顺便扩展下其他的相关运算。 1 矩阵相加 原来A和B还能这样相加，请看下列： A = np.array( [1,2,3] ) np.shape(A) (3,) B= np.array([ [10],[11]] ) np.shape(B) (2,1) A+B array([[11, 12, 13], [12, 13, 14]])
我们在做webApp 开发的时候，经常会碰到下拉菜单，二级甚至三级菜单联动的需求。通常我们会用iscroll模拟个可以弹性滚动的选择框，然后每次根据选择自己写一些回调逻辑。
bedtools是一个强大的基因组分析工具，包含了各种各样的功能，能够轻松解决我们基因组分析过程中遇到的各种问题，其引用率高达8462次！
论文标题：X-SQL:reinforce schema representation with context
Python和C++都晋级了，但是由于两个项目是同一时间考试，本想放弃Python考C++，让机构帮忙报名C++，结果报成了Python，好在Python也在学习，只有将错就错了。
方法介绍：distinct 关键字、group by 、row_number ()over(partition by 列 order by 列 desc)
以上就是mysql约束条件unique的介绍，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
在处理NGS数据时，经常要对BED文件进行排序。假设BED文件长这样，分隔符是’\t’：
当我们需要查看已经有哪些数据库，可以执行SQL语句——SHOW DATABASES;来实现，如图所示。
前期我们几篇文章讲述了保研夏令营与考研复试时材料准备、面试等的细节要点与模板，大家可以直接点击以下文章进行查看：天大、中南、中山、北师、中科院地图学与地理信息系统及遥感专业夏令营面试汇总以及考研复试、夏令营面试的简历模板。而在第一篇文章中，我们提到大家在准备夏令营、九推、复试等等的时候，一定要做好信息的收集工作——最好是用一个Excel表格汇总在一起，方便后期自己随时查阅，也方便大家对不同学校加以对比。那么这篇文章，我们就来介绍一下这样一个院校信息汇总表该怎么做。
如果DataFrame结构的索引是日期时间数据，或者包含日期时间数据列，可以使用resample()方法进行重采样，实现按时间段查看员工业绩的功能。DataFrame结构的resample()方法语法为：
Numpy 基础知识 Numpy的主要对象是同质的多维数组。Numpy中的元素放在[]中，其中的元素通常都是数字，并且是同样的类型，由一个正整数元组进行索引。 每个元素在内存中占有同样大小的空间。在Numpy中，维度被称为轴。例如对于[1, 2, 1]有一个轴，并且长度为3。而[[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]]则有两个轴，第一个轴的长度为2，第二个轴的长度为3。 Numpy数组类的名字叫做ndarray，经常简称为array。要注意将numpy.array与标准Python库中的a
(1) 在“Enter Gene List”中上传基因列表，格式是每行一个基因。按照DAVID的要求，总的基因个数不得超过3000个。
本文章主要以实现功能为主，相关优化工作请自行解决。 文中代码可能存在隐含异常，或者有更好的实现途径，也请读者自行解决，或者在评论区留言，当大家看到，分享你的意见。
在数据分析行业，对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势，它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是，有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例，在这几个案例中，Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。
plink --vcf snp.vcf --recode --out snp ped和map文件是Plink的基本格式。
DataFrame的概念来自R/Pandas语言，不过R/Pandas只是runs on One Machine，DataFrame是分布式的，接口简单易用。 Threshold: Spark RDD API VS MapReduce API One Machine:R/Pandas 官网的说明 http://spark.apache.org/docs/2.1.0/sql-programming-guide.html#datasets-and-dataframes 拔粹如下： A Dataset is
突然发现给一组数据去实际计算对应得协方差矩阵，让人有点懵，并未找到太清楚的讲解，这里举一个实例记录一下。
根据D3单元格的值，到“图书定价!$A$3:图书定价!$B$19”范围内进行匹配，根据精确匹配到的行，最终显示第二列的值。
前几天在小小明大佬的Python交流群中遇到一个粉丝问了一个使用Python实现Excel中找出第一个及最后一个不为零的数，它们各自在第几列的问题，觉得还挺有用的，这里拿出来跟大家一起分享下。
上次给大家分享了数据分析中要用的anaconda以及一些模块的安装和导入，至于具体如何使用python处理excel还有点模糊，今天就来研究一下如何使用，提高工作效率。
本篇是pandas100个骚操作系列的第 7 篇：一行 pandas 代码搞定 Excel “条件格式”！
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