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按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...（输入是num列，输出也是一列），代码如下： import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

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数据的同步为每个站点创建触发器同步表

在数据同步时提到以前的博客，在每个站点都会有创建触发器对于每个工作表，当运行CRUD。...触发器的任务就是对其进行操作sql声明拼接成一个字符串，并存储在表中synchro_tb_operate_log中，假设触发器运行出现异常，则将其异常信息保存在还有一个表中：SYNCHRO_DATA_EXCEP_LOG...，当中 synchro_tb_operate_log字段信息：主键ID、拼接的sql语句(当中包括主键ID和地区代码)、是否完毕同步(默觉得0未完毕)、创建时间 SYNCHRO_DATA_EXCEP_LOG...字段信息：主键ID、触发器异常名称、触发器异常信息、触发器异常出现的时间 以下是创建item_rec代码，也能够让我们来学习一下创建触发器相关的语法和知识： create or replace TRIGGER

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使用Pandas返回每个个体记录中属性为1的列标签集合

一、前言 前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 各位群友，打扰了。能否咨询个pandas的处理问题？...左边一列id代表个体/记录，右边是这些个体/记录属性的布尔值。我想做个处理，返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合。...例如：AUS就是[DEV_f1,URB_f0,LIT_f1,IND_f1,STB_f0]，不知您有什么好的办法？ 并且附上了数据文件，下图是他的数据内容。...二、实现过程 这里【Jin】大佬给了一个答案，使用迭代的方法进行，如下图所示： 如此顺利地解决了粉丝的问题。...后来他粉丝自己的朋友也提供了一个更好的方法，如下所示： 方法还是很多的，不过还得是apply最为Pythonic！ 三、总结 大家好，我是皮皮。

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有个df数据只有1列数据，每5行为一组，把他拆成5列N行数据这个怎么实现呀？

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Pandas数据分析的问题，一起来看看吧。...她提供了原始数据demo，部分数据如下所示： 问题描述：大佬们请教个问题 有个df数据只有1列数据，每5行为一组，把他拆成5列N行数据这个怎么实现呀？...隔壁山楂】给了个代码，如下所示： pd.DataFrame(df.groupby(['group'])['data'].agg(pd.Series).values.tolist()) 顺利地解决了粉丝的问题...确实还真没留意到有一列可以分组！...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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Power BI: 使用计算列创建关系中的循环依赖问题

文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...产品的价格有很多不同的数值，一种常用的做法是将价格划分成不同的区间。例如下图所示的配置表。 现在对价格区间的键值进行反规范化，然后根据这个新的计算列建立一个物理关系。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析，包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...2 原因分析 让我们回顾一下计算列公式的简写版本（Sale表的PriceRangeKey列）： PriceRangeKey = CALCULATE ( VALUES( PriceRanges...由于两个依赖关系没有形成闭环，所以循环依赖消失了，可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时，都需要注意以下细节： 使用DISTINCT 代替VALUES。

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手把手教你用Python批量创建1-12月份的sheet表，每个表的第一行都有固定3个列标题：A，B，C

今天继续给大家分享Python自动化办公的内容，最近我发现学习自动化办公的小伙伴还是挺多的，创建了一个自动化办公专辑，欢迎大家前往学习： 【Excel篇】 1、盘点4种使用Python批量合并同一文件夹内所有子文件夹下的...4、手把手教你利用Python轻松拆分Excel为多个CSV文件 5、老板让我从几百个Excel中查找数据，我用Python一分钟搞定！...二、解决思路 如果是按照常规思路，无非是先创建一个Excel表格，之后把1-12月份共12个表格依次在Excel工作簿中进行创建，之后给每一个表加入列标题A、B、C，再之后，我们依次复制该Excel...其实【LEE】自己也尝试使用Python来解决，不过却遇到了点问题，虽然Excel文件是创建了，但是后面的月份写入和列名写入失败了。...代码运行之后，在代码目录下会自动生成相应的Excel文件，如下图所示。 之后每个Excel表格中，也有对应的月份和A、B、C列名，如下图所示。 四、总结 我是Python进阶者。

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【直播】我的基因组77：批量计算每个蛋白编码基因的测序深度及覆盖度

目前我使用的仍然是hg19系统的参考基因组，所以就在gencode数据库里面下载了基于hg19的gtf注释文件，并格式化如下： head ~/reference/gtf/gencode/protein_coding.hg19...我们论坛有专门的教程讲解如何格式化，得到每个基因组的起始终止坐标，就不在此赘述啦（根据gtf格式的基因注释文件得到人所有基因的染色体坐http://www.biotrainee.com/thread-472...bedtools的nuc命令还有给出其它信息，我们并不需要，就取第5,13列即可，基本的shell语法大家需要自己学一点，别看了我的直播这么久，还问那些基础问题。...之前我们讲过samtools的depth用法，很容易就可以根据我们拿到的基因起始终止坐标信息来批量依次提取每个基因的被测序的长度，平均测序深度，还有平均测序深度的方差！...这个脚本很简单，主要是对samtools的depth的输入进行简单的统计而已。 我们可以从统计的结果看到有的基因覆盖度极高，但有的基因覆盖度却很低，这是为什么呢？

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python为Django项目上的每个应用程序创建不同的自定义404页面(最佳答案)

有没有一种方法可以为Django项目中的每个应用程序创建多个自定义错误模板,我的意思是,在我的项目中,我有3个应用程序,每个应用程序将显示3种不同的custom 404错误....最佳答案 创建一个自定义error view并将其分配给根urls.py中的handler404变量： from django.views.defaults import page_not_found...有两种方法可以实现自定义的错误页面。 方法一：创建特定命名的模板文件 这是一种非常简单的方式。在项目模板文件夹templates 中创建命名为404.html 的模板文件即可。...defaults.permission_denied handler404 = defaults.page_not_found handler500 = defaults.server_error 总结 到此这篇关于python为Django...项目上的每个应用程序创建不同的自定义404页面(最佳答案)的文章就介绍到这了,更多相关python django自定义404页面内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。 你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值

2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。

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两种主要列存储方式的区别

相比之下，组A通常对单个行查询效果更好，并且在聚合负载较重的工作负载上性能不佳。这种差异的大部分原因可以在系统之间的“纯列”与“列家族”差异中解释。...我们可以找出它来自哪个列，因为来自同一列的所有值都是连续存储的。我们可以通过计算在同一列中有多少值来计算它来自哪一行。 id列中的第四个值匹配到与姓氏列中的第四个值相同的行以及电话列中的第四个值等。...请注意，这意味着必须明确存储特定行的未定义的列作为列在列表中的NULL;否则我们不能再根据它们在相应列表中的位置来匹配值。 同时，组A中的系统将为每个值显式存储行名称，列名称或二者。...原因是组A使用稀疏数据模型（不同的行可以定义非常不同的列集合）。为每个未定义的列存储NULL可能很快导致大多数数据库填充NULL。...因此，这些系统将显式地为列族中的一行中的每个元素或单个列column-family中的每个元素的行名/值对提供列名/值对。 （组A通常还会存储每个值的时间戳，但解释这只会使这个讨论复杂化）。

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深度 | 拓扑数据分析TDA，有望打破人工智能黑箱的神奇算法

这些子组可能是数据的一个组成部分（例如，某种疾病有许多不同的形式，比如炎症性肠病，或该数据含有一个幸存者/非幸存者的信息），或者说，这些子组是由行集合的某拓扑模型通过分割或热点分析创建的。...获得数据矩阵 M 后，人们可以将它转置为一个新的矩阵 M^T。其中，初始矩阵的列是转置矩阵的行，反之亦然，如下图所示。 ?...对于矩阵 M 中的每一列 c_i（即转置矩阵 M^T 的每一行），我们现在可以计算子组 G 中每一行的均值，即 c_i 的平均值。 我们将把它记为 fi,G。...在上图中，A 组为高生存率组，B 组为低生存率组，C 组可以表征为与其他两组差异最大的组（根据组间距离进行确定）。如上所述，基于这三个组，我们可以在 1500 个特征上创建 3 个函数。...如果我们建立一组特征的拓扑模型，我们可以用每个函数的平均值来给它着色。下面的三张图片展示了其结果。 ? ? ? 在比较 A 组和 B 组着色情况时，我们发现其差异十分显著。

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统计学(5)|AB测试—方差分析与卡方检验

1.1 基本思想和原理 方差分析的基本原理是误差分解： 总误差组内误差组间误差 总误差就是数据的全部误差； 组内误差就是每个样本内部的数据误差； 组间误差就是不同样本之间的误差，组间误差包括随机误差和系统误差...对于比例类指标的 AB 实验（比如次日留存率），其显著性检验可以等价为2*2双向列联表独立性检验。即一个维度为实验方案（分别为 A、B），另一个为维度为次日是否访问。...2.3 计算卡方统计量 式中， 表示第 行第 列单元格的观测频数， 表示第 行第 列单元格的期望频数。...在涉及 个总体比例相等性的 检验中， 检验统计量服从自由度为 的 分布，其中每个单元格的期望频数都 。 根据以上公式，计算 的值如下: ? 最终 统计量值为 7.89....根据给定的显著性水平 α ，在 分布表中查找对应自由度的临界值 。 的自由度为 , 和 分别为行和列变量的个数，本例中分别为 2 和 3，故自由度为 2。

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【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？

考虑到每个格子中的边际频数，我们可以计算期望频数 E_{ij} ，其中 i 表示行索引，j 表示列索引： E_{ij} = \frac{{(a+b)(a+c)}}{{a+b+c+d}} 这个计算公式的推导如下...行第 j 列单元格的观测频数， E_{ij} 表示第 i 行第 j 列单元格的期望频数。...在卡方检验中，自由度的计算公式如下（以在卡方分布表中查找对应的临界值或计算 p 值）： 自由度的公式是根据卡方检验中的二维列联表的维度来确定的。在二维列联表中，行和列的数量分别为 r 和 c。...假设我们有一个 r 行 c 列的二维列联表。自由度的计算基于以下原则： 在行方向上，我们可以自由选择每个单元格的观测频数，但是要满足行边际频数。...在二维列联表中，行和列的边际频数已知，所以我们只需要确定每个单元格的观测频数。一旦我们选择了 r 行 c 列个单元格的观测频数，其他单元格的观测频数就会被固定。

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