使用combn和apply R按组进行成对日期-时间行比较 - 腾讯云开发者社区

R语言︱数据集分组大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...一、日期分组 1、关于时间的包都有很多很好的日期分组应用。...介绍一种按照日期范围——例如按照周、月、季度或者年——对其进行分组的超简便处理方式：R语言的cut()函数。...三、split – apply – combine模式——分组处理模式对数据的转换，可以采用split – apply – combine模式来进行处理： split：把要处理的数据分割成小片断； apply...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。

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基因芯片数据分析（一）：芯片数据初探

关于芯片数据分析，我们之前的文章：基因芯片数据挖掘分析表达差异基因中也介绍过芯片的基础知识，这里我们将使用R系统性的讲解芯片的数据分析。...不想用R语言的可以阅读文章：GEO数据库使用教程及在线数据分析工具，因为NCBI的GEO数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)，ArrayExpress数据库(https...，可供科研人员查询和下载相关数据。...我们还有TCGA数据库的使用教程：TCGA数据库使用教程。...下图为历年来提交至Gene Expression Omnibus数据库的主流芯片厂商的芯片数据统计分布图（数据截止日期为2014年3月1日）。

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基因芯片数据分析（一）：芯片数据初探

现在最常见的是用于整个基因组的表达量分析。它的雏形来自于同位素杂交技术，又如Southern blots或者dot blots。在上世纪九十年代，2维的具有现代意义的基因芯片才在实验室里诞生。...下图为历年来提交至Gene Expression Omnibus数据库的主流芯片厂商的芯片数据统计分布图（数据截止日期为2014年3月1日）。...市场份额的变化有价格的因素，质量的因素，使用习惯的因素，也有受到第二代测序技术冲击的因素。...这里将分别针对四家主流的芯片制造商进行简单的代码示例。这里不解释代码的含义，后面我们的教程会讲解，这里只是让大家对基因芯片数据分析有一个初步的认识。...原始发表时间：2019-10-18 本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。

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pandas基础：使用Python pandas Groupby函数汇总数据，获得对数据更好地理解

注意，在read_cvs行中，包含了一个parse_dates参数，以指示“Transaction Date”列是日期时间类型的数据，这将使以后的处理更容易。...533行/交易，有交易日期、购买说明、购买类别和金额（debit借方指现金流出/我们的支出，credit贷方指现金流入/信用卡支付）。...例如，属性groups为我们提供了一个字典，其中包含属于给定组的行的组名（字典键）和索引位置。图12 要获得特定的组，简单地使用get_group()。...然而，.loc方法一次只执行一个操作，而groupby方法自动对每个组应用相同的操作。图15 如果我们要使用.loc方法复制split&apply过程，如下所示。...我们还将.loc与groupby方法进行了比较。很明显，后者肯定更易于使用，并且还将结果放回数据框架结构中，这对于进一步处理更为方便。

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scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验，添加p值，分组比较p值

在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化中，基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示，那如何进行统计检验以及添加P值呢？...本文主要解决以下几个问题（1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较（5）使用星号代替P值等一载入R包数据使用本文开始的基因集评分的结果和 ggpubr...1，指定比较的组 ggpubr 中使用stat_compare_means函数进行统计学检验，需要是list形式。假设感兴趣的是Epi，T 和 Myeloid 与 un之间，是否有统计学差异？...t.test 或者 wilcox.test . 2, 指定ref组比如想把所有的细胞类型都和un进行比较 , 可以通过ref.group 进行设置 p1 + stat_compare_means(method...4，多组之间比较多组的话method使用anova p1 +stat_compare_means(method = "anova") 5，按照group分组然后比较按照group进行分组，比较原发和转移组之间在不同细胞类型之间是否有差异

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Fama-French三因子回归A股实证（附源码）

股票按规模分组股票按账面市值比分组分组后计算SMB、HML MKT定义总结一下每年五月末，将股票按市值等分为两组Big（B）、Small(S），将账面市值比按30%、40%、40%...04 FF3因子的A股实证先说明使用的数据 HML、SMB、因变量：使用2009年-2019年全A股月度数据进行计算（用其他频率也可） MKT：MKT的计算比较简单，直接使用中国资产管理研究中心提供的数据了...，按账面市值比生成三组。...接下来生成这25个组合的收益率数据，用于回归，数据格式如下横轴25行代表25个组合，纵轴代表时间，累计收益率如下将25个组合数据和前面生成的三因子数据合并，进行三因子回归，记录回归的beta、...= pd.DataFrame(r2,columns = ['group','r2']) 运行结果如下，首先看R2 对于金融数据来说，算是比较高的水平了，拟合的还不错。

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R tips：EBImage用于定量分析细胞荧光图

EBImage是一个用于图形处理的R包，简洁优雅功能强大，可以完成很多计算机图形处理算法。本文使用EBImage完成对一组细胞荧光图的定量分析，数据使用EBImage内置的测试图片。...EBImage的图像对象先看一下EBImage中对图形的定义，EBImage使用readImage函数读入R，读进来的对象是EBImage包定义的Image对象。...在R中，颜色使用0-1的数值范围，另外matrix在转换为Image对象时，行数会转换为宽度，列数为转换为高度。图2中为了区分三个图的边界，人工添加了两条边界线。...，再进行阈值化。...上面的显微镜扫描的原始图其实已经是灰度图了，需要再进行阈值化。可以有两个策略：一个是直接寻找一个阈值，原图减去即可。另一个是本地化策略，比较前景和背景的差异决定其阈值化的策略。

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R语言一键批量完成差异统计和可视化

提供两种可视化方案：柱状图和箱线图；差异结果使用两种表示方法：字母进行排序表示，或者两组之间连线。...，后又做了aov和多重比较。...因此这里我首先对数据进行正态性检验和方差齐性检验，判断符合后进行多重比较并选择喜欢的可视化方案（这里我提供了两种可视化方法，分别是：柱状图，箱线图），判断不符合后，进行非参数检验，首先进行kruskal.test...ggpubr + 箱线图 + 连线差异标注由于两组之间的连线需要指定两组信息，这里我又想将所有组之间的差异展示出来，所以使用combn函数得到分组信息两两匹配的结果，并使用tapply结合函数将矩阵改变为列表...同样非参数检验也使用类似的方法进行两两比对，但是就两组之间的显著性结果转化为字母标记，我并没有实现，大家如果有想法，多多赐教。

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R语言中的apply函数族

前言 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...简介由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。...，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算

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Pandas_Study02

或向后填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前是指取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据，即取e列中最近的一个不为...对series 使用apply # 对series 使用apply ，会将series 中的每个元素执行操作 s = pd.Series(np.arange(2,6)) s.apply(lambda...x : 2 * x) 对dataframe 使用apply # 对df 使用apply，都是按行或按列操作，不能保证对每一个元素进行操作 df = pd.DataFrame(val, index=idx..., columns=col) # 按行操作，对数据求和 print(type(df.apply(lambda col: col.sum(), axis='rows'))) # 按列操作，对数据求和 print...1. datetime 模块 Python的datetime标准模块下的 date子类可以创建日期时间序列的数据 time子类可创建小时分时间数据 datetime子类则可以描述日期小时分数据 import

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盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (下)

(5 × 4) 和 8 列，在 Date 和 Symbol 那两列下就有重复值，4 个日期和 5 个股票在 20 行中分别出现了 5 次和 4 次。...将 top() 函数 apply 到按 Symbol 分的每个组上，按每个 Symbol 打印出来了 Volume 栏下的 5 个最大值。...data.groupby('Symbol').apply(top) ---- 上面在使用 top() 时，对于 n 和 column 我们都只用的默认值 5 和 'Volumn'。...7 总结【合并数据表】用 merge 函数按数据表的共有列进行左/右/内/外合并。 ---- 【连接数据表】用 concat 函数对 Series 和 DataFrame 沿着不同轴连接。...【整合数据表】用 agg 函数对每个组做整合而计算统计量。【split-apply-combine】用 apply 函数做数据分析时美滋滋。

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数据导入与预处理-第6章-02数据变换

pivot()函数如下： DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) index：表示新生成对象的行索引，若未指定说明使用现有对象的行索引...pivot_table透视的过程如下图：假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...与前几种聚合方式相比，使用apply()方法聚合数据的操作更灵活，它可以代替前两种聚合完成基础操作，另外也可以解决一些特殊聚合操作。...pandas中使用cut()函数能够实现面元划分操作，cut()函数会采用等宽法对连续型数据进行离散化处理。

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R语言 | 差异箱线图的绘制

第一步、准备数据数据格式如下（未截全，展示部分）：第二步、运行代码将数据导入Rstudio中，复制粘贴以下代码即可出图： #安装并加载ggplot2和ggpubr install.packages...("ggplot2") install.packages("ggpubr") library(ggplot2) library(ggpubr) #设置工作目录（这里注意R中'/'和Windows中'...) #将Treatment转换成因子型变量 data$Treatment=factor(data$Treatment, levels=group) #获得Treatment中元素之间的组合，即：设置比较组...（将所有实验组分成两两一组进行后续比较） comp=combn(group,2) my_comparisons=list() for(i in 1:ncol(comp)){my_comparisons[...axis.text.x=element_text(size=15)) #绘图 #stat_compare_means(comparisons = my_comparisons):指定需要进行比较以及添加

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pandas apply() 函数用法

() 作用于指定的行和列，可以用行或者列的 name 属性进行限定。...16 5 6 c 49 8 9 下面的示例对 x 和 y 列进行平方运算： df.apply(lambda x : np.square(x) if x.name in ['x', 'y']...else x) x y z a 1 4 3 b 16 25 6 c 49 64 9 下面的示例对第一行（a 标签所在行）进行平方运算： df.apply(lambda...x : np.square(x) if x.name == 'a' else x, axis=1) 默认情况下 axis=0 表示按列，axis=1 表示按行。...apply() 计算日期相减示例平时我们会经常用到日期的计算，比如要计算两个日期的间隔，比如下面的一组关于 wbs 起止日期的数据： wbs date_from date_to

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妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

查看、检查数据： df.head(n) # 查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info...() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()# 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象的唯一值和计数 df.apply...降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby...(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max) # 创建一个按列...col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)

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Linux shell 程序设计3——命令行程序

1、date：显示、设置系统的日期和时间。...%H %M' 以一定的格式显示时间或日期信息，常见有如下的格式： %d ：显示日 $date +'%d' 30 %D ：显示日期 $date +'%D' 01/30/11 %e ：不足二位数的部分不用...码的行首字母对文件的行做排序 sort file1 ：按ascii码值增大的顺序 sort -r file1：按ascii码值减少的顺序 sort -n file1：按字符串比较 sort -k 2...file1：按字符串比较每行的第二个字段 sort -nk 2 file1：按数值比较每行的第二个字段 sort -nr +2 -t: /etc/passwd ：+2表示跳过前两个字段，-t: 表示该:...-name *.txt | xargs -n 2 diff 将找到的.txt文件以两个一组的方式交给diff进行比较 17、按以下格式可执行多个命令： A、命令1；命令2；命令3...

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pandas系列 - （三）关于时点时期数据的处理

', '列指标名称', '数据表名称','机构产品标识'],inplace=True) return df 3、增加计算字段，遍历参照表中的计算字段名，以及对应公式，使用df.eval进行计算...4、增加相对数据，使用apply逐行增加比上期，比年初，同比增速，同比增减数据。...(add_huanbi,axis=1,args=(dftest,date_list,'数据日期','unique','00 当期值')) dftest['11 比上期-同比增减'] = dftest.apply...(add_huanbi_onyear,axis=1,args=(dftest,date_list,'数据日期','unique','00 当期值')) dftest['20 比年初'] = dftest.apply...,'31 同比增减'] = dftest[dsel].apply(add_tongbi,axis=1,args=(dftest,date_list,'数据日期','unique','00 当期值'))

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首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

df['增幅'] = df['国内生产总值'] - df['国内生产总值'].shift(-1) df.tshift(1) # 时间移动，按周期 # 和上相同，diff 函数是用来将数据进行移动之后与原数据差...(lambda x: x.sum(), axis=1) # 对指定行进行加和 col_list= list(df)[2:] # 取请假范围日期 df['总天数'] = df[col_list].sum(...col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后...，列col2的均值 # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.pivot_table(index=col1, values=[col2...时间序列 # 时间索引 df.index = pd.DatetimeIndex(df.index) # 时间只保留日期 df['date'] = df['time'].dt.date # 将指定字段格式化为时间类型

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收藏 | 97条 Linux 常用命令总结

删除文件夹 -f 删除不提示 -i 删除提示 -v 详细显示进行步骤 6.touch [选项] 文件 | 创建空文件或更新文件时间 -a 只修改存取时间 -m 值修改变动时间 -r eg:touch...-r a b ,使b的时间和a相同 -t 指定特定的时间 eg:touch -t 201211142234.50 log.log -t time [[CC]YY]MMDDhhmm[.SS],...与使用者或组名有关的参数： -uid n ：n 为数字，这个数字是用户的账号 ID，亦即 UID -gid n ：n 为数字，这个数字是组名的 ID，亦即 GID -user name...36.w 登录在本机的用户及其运行的程序 -s 　使用简洁格式列表，不显示用户登入时间，终端机阶段作业和程序所耗费的CPU时间。 -h 　不显示各栏位的标题信息列。...-i 不检查大小写 -q 仅显示差异而不显示详细信息 eg: diff a b > parch.log 比较两个文件的不同并产生补丁 75.date [参数]… [+格式] | 显示或设定系统的日期与时间

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Pandas非常用技巧汇总

A B C 0 1.0 1.0 1.0 1 NaN NaN NaN 2 3.0 NaN 2.0 3 3.0 3.0 3.0 4 NaN NaN 4.0 5 5.0 5.0 5.0 假设我们分别需要按行和按列统计...df.isnull().sum() # 按列统计 A 2 B 3 C 1 dtype: int64 df.isnull().sum(axis=1) # 按行统计 0 0 1...B, dtype: int64 通过apply与value_counts和idxmax的结合，我们看到a组和b组中出现次数最多的分别是3和2。...apply与value_counts和max的结合，我们看到a组和b组中出现次数最多的元素分别出现了2次和4次。...，首尾与df中的日期对齐，间隔为3天；（2）然后我们选取df的date列中存在于上述日期索引的行。

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R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

基因芯片数据分析（一）：芯片数据初探

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scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验，添加p值，分组比较p值

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R语言一键批量完成差异统计和可视化

R语言中的apply函数族

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