1)现在学“表格” 二维:二维有两个:(1)matix 矩阵 —— 二维,只允许一种数据类型。(2)data.frame 数据框—— 二维,每列只允许一种数据类型(列与列之间相不相同都行)。
本文是数据分析的第三课,教大家如何在python中对数据框进行简单操作,包括更改列名、显示某列中的部分字符、对某列的数值型数据进行取整等。
其实在本次做作业的过程中,我还犯了一个错,我把filter记错了,本来是取行的我记成取列的了,导致我的一些尝试一直报错,但是(重点来了!),老师真的一眼就看出来我哪里错了,打错大小写,还有用错函数,还有一些我的疑问都可以给到很正确很令人信服的解答!
约等于表格:1.数据框不是一个具体文件,只是R语言内部的一个数据;2.数据框每一列只能有一种数据类型
约等于“表格”原因:数据框不是独立的文件,是二元内部的一个数据,电脑上可能并没有这样一个文件,不是在电脑上真实存在的文件;excel表格没有要求一列只有一种数据类型,而数据框要求一列只能有一种数据类型。
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4), change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3,-2,-4)) df1 ## gene change scor
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能,有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起,返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点,可以适用于不同的场景,本系列会逐一进行介绍。
生信技能树-数据挖掘课程笔记 数据框 #数据框的新建 df = data.frame(gene = paste0("gene",1:6),change = rep(c("up","down"),each = 3)) #数据框的读取 df df = read.csv("gene.csv") #数据框的属性 dim(df) #查看行数和列数 nrow(df) #查看行数 ncol(df) #查看列数 rownames(df) #查看行名 colnames(df) #查看列名 输出结果: 图片 图片 数据框的操
1.获得行名和列名 data._stat_axis.values.tolist() # 输出行名并转化为列表 data.columns.values.tolist() # 输出列名并转化为列表 2.获得行数和列数 data.shape # 行数和列数 data.shape[0] # 行数 data.shape[1] # 列数 3.第一列作为行名 data = pd.read_csv('1.csv', sep = ',', index_col=0) 4.数据框合并 pd.merge(data1, data2
数据类结构 数据类型 一维 vector 向量 数值、字符、逻辑都可;只有长度;只允许一种数据 二维 matrix 矩阵 向量二维化 只允许一种数据类型 二维 data.frame 数据框-二维,每列只允许一种数据类型 1.数据框来源 1)用代码新建 2)由已有数据转换或处理得到 3)读取表格文件 4)R语言内置数据 2.新建和读取数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),change = rep(c("up","down"),each = 2),
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
概念 科学计算基础库,多作为数值计算、在大型、多维数组上执行数值运算。 创建数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array(range(1,6)) c = np.arange(1,6) # 其中 a = b = c np.arange的用法:arange([start], stop[, step,], dtype=None) c.dtype获取c中数据的类型 c.astype(‘int8’)修改数据类型 np.round(c,
rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改全部行名
修改行名和列名,其实就是修改向量,要修改全部行名就给全部赋值,如果要改一个列名就给取子集赋值。如:修改第二列的列名,就是修改【列名这个向量】的第二个元素
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
哈希是区块链技术和防篡改潜力的核心基础和最重要的方面,通过哈希算法可以保持记录以及查看数据的真实性和区块的完整性。这就是区块计数最重要技术特征的一部分。区块哈希并不包含在区块的数据结构中,在区块传输时就不会存在,也不会作为设备中区块链的一部分保存到节点的持久储存中,实际上区块哈希只是节点从网络接收到区块时自己去计算的,区块哈希可以作为块元数据的一部分储存在单独的数据库中没用雨索引和从磁盘中快速访问。
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
注意事项:数据分析每一步都要有检查,代码不报错,不代表真的没错,需要检查目的是否达到
(文中图片引用于生信技能树小洁老师PPT,仅用于自己学习,不用于商业目的,如有侵权,立即删除)
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
坑:rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
内置数据多用于新手练习,eg:iris、volcano、letters、LETTERS
numpy是一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分Python科学计算库的基础库,多用于大型、多维数据上执行数值计算。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
文件名$列名 = c()赋值修改后的向量($提取的是一个全新的列名,之前不存在的)
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
logistic回归,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。一般来说逻辑回归用来做分类任务,本文列举的是以线性的2分类为例, 除此之外还可以拓展到多更多参数实现非线性分类,以及多分类问题等。在文章中主要写了其推导过程以及部分代码实现
序言: 如果将一系列的记录按照关键字的某种函数存储,那么在查找某个数据的时候就可以直接通过关键字计算出来了,而不在需要“比较”,这样会非常高效,这就是散列技术。 所以散列技术就是: 存储位置=f(关键字) 不管是记录的存储还是查找,都用这种方法 散列技术具有很高的效率,但是使用起来有一些限制。如1个关键字对应多个记录的情况(比如在一个学校的学生中按性别查找,则对应太多的记录),此外散列技术同样不适合于范围查找和排序等操作。 一、散列函数的构造 在设计散了函数的时候主要考虑两个原则: (
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
on: 要加入的列或索引级别名称。必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。如果未传递且left_index和right_index为False,则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。
数据框、矩阵取子集,逗号的两边分别表示行和列,要么是行名列名,要么是行号列号,还可以是逻辑值。
matlab矩阵的创建方式有如下几种:直接输入、读取外部数据、内置函数、M文件编程
一、numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数
Vector向量----一维 matrix矩阵----二维,只允许一种数据类型 data.frame数据框----二维,每列只允许一种数据类型 list列表----可装万物 图片 数据框来源: 图片 内置数据框 x=iris volcano View(volcano) ##表格视图 > class(volcano) ##数据框中包括哪些数据类型 [1] "matrix" "array" heatmap(volcano) ##热图 > letters [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f
基础知识在数据分析中就像是九阳神功,熟练的掌握,加以运用,就可以练就深厚的内力,成为绝顶高手自然不在话下!
有小伙伴拿自己的数据试了一下,反馈预测结果太多了。一般对于多个数据库或者多个软件预测的结果,可以通过取交集来提高预测结果的可信度,并且这样也能大大减少最后预测结果的数目。
使用 df = pd.read_csv("csv_file.csv") 读出来的数据 就是 DataFrame 格式 ? <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
人们关心的试验结果称为指标,试验中需要考察、可以控制的条件称为因素或因子,因素所处的状态称为水平
初级统计函数 max() ,min() , mean() , median() ,var()方差 , sd()标准差 , sum()总和, length(x) # 长度(x中元素的个数), unique(x) #去重复(第一次出现不为重复,第二次出现为重复),duplicated(x)#检查重复值 , table(x) 重复值(因子)统计 ,sort(x) #排序 , dim() 查看行列数, nrow()查看行数,ncol() 查看列数
help(hash) Help on built-in function hash in module builtins: hash(obj, /) Return the hash value for the given object.#返回给定对象的哈希值 Two objects that compare equal must also have the same hash value, but the reverse is not necessarily true. #两个比较相等的对象也必须有相同的散列值,但是逆转不一定是正确的。
在此我们要进行排序,按降序排序,就是从大到小。然后我们只要查询前2条数据。 意思就是我们需要把这个表从大到小排序后,取前两条,那么我们就需要使用到order by 和desc 和limit。
1、system 表示这一步只返回一行数据,如果这一步的执行对象是一个驱动表或者主表,那么被驱动表或者子查询只是被访问一次。
matrix 矩阵-二维,只允许一种数据类型;data.frame数据框-二维,每列只允许一种数据类型。
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。
图一 是 TiFlash 的架构示意图,上方是 TiDB/TiSpark 的计算层节点,虚线的左边是四个 TiKV 的节点,右边就是两个 TiFlash 节点。这张图体现的是TiFlash 一个重要的设计理念:通过利用 Raft 的共识算法,TiFlash 会作为 Raft 的 Learner 节点加入 Raft group 来进行数据的异步复制。Raft Group 指的是 TiKV 中由多个 region 副本组成的 raft leader 以及 raft follower 组成的 group。从 TiKV 同步到 TiFlash 的数据,在 TiFlash 中同样是按照 region 划分的,但是在内部会通过列存的方式来存到 TiFlash 的列式存储引擎中。
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小,不同于Python列表(可以动态增长)。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型,因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组(可以是 Python 的原生 array,也可以是 ndarray)的情况下,则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常,这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 二、num
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