Pandas-9. 迭代 Pandas对象之间的底本迭代的行为取决于类型，当迭代一个Series时，它被视为数组，基本迭代产生值。DataFrame和Panel迭代对象的键。...基本迭代（对于i对象）产生： Series - 值 DataFrame - 列标签 Panel - 项目标签 迭代DataFrame 迭代DataFrame提供列名： N=20 df = pd.DataFrame..., col3=-1.1941906933179085) Pandas(Index=1, col1=-0.17509995737644835, col2=0.6791890052855932, col3=...-1.8534521433267033) Pandas(Index=2, col1=0.5375458997770433, col2=0.33530079885792796, col3=0.7249895409208398...) Pandas(Index=3, col1=-0.9788868583861823, col2=0.47797217991709673, col3=0.3379524503396801) 不要在迭代时修改对象
迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。...当迭代一个系列时，它被视为数组式，基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取，迭代器返回原始对象(视图)的副本，因此更改将不会反映在原始对象上。...迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(...DataFrame - 遍历数据帧 迭代器 details 备注 iteritems() 将列迭代(col，value)对 列值 iterrows() 将行迭代(index，value)对 行值 itertuples...() 以namedtuples的形式迭代行 行pandas形式 iteritems()示例 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame
迭代是通过计算得到下一个计算初始值，并使用计算得到的值进行下一步的计算，直到不符合条件，计算结束。...同样计算阶乘，使用迭代方法实现如下： //迭代 public static int iteration(int num){ if (num <= 0){...main(String[] args) { int result = iteration(5); System.out.println(result); } 3、比较...②递归满足条件后，逐层返回，每层都计算完后才返回结果；迭代满足条件后，通过计数器结束循环，直接返回计算结果。递归与迭代相比较，效率低。...③能使用迭代，尽量不要使用递归，因为迭代会浪费空间，栈深不够，会出现StackOverflowError栈异常。
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。...创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。...最快的读写速度，文件的大小也是中等，非常的平均 ORC 所有格式中最小的 读写速度非常快，几乎是最快的 Parquet 总的来说，快速并且非常小，但是并不是最快也不是最小的 总结 从结果来看，我们应该使用...ORC或Feather，而不再使用CSV ?...如果你正在做一些单独的项目，那么使用最快或最小的格式肯定是有意义的。 但大多数时候，我们必须与他人合作。所以，除了速度和大小，还有更多的因素。
比较操作是很简单的基础知识，不过Pandas中的比较操作有一些特殊的点，本文进行介绍。 一、比较运算符和比较方法 比较运算符用于判断是否相等和比较大小，Python中的比较运算符有==、!...=、、=六个，Pandas中也一样。 在Pandas中，DataFrame和Series还支持6个比较方法，详见下表。 对于比较操作，==和!...使用比较运算符，两个DataFrame的形状必须相同，索引必须相同(索引顺序也必须相同)，否则会报错。 2....用比较方法比较 直接用DataFrame调用比较方法，传入另一个DataFrame，即可完成比较操作。 使用比较方法时，两个DataFrame的形状可以不相同，索引也可以不相同。...用算术运算符比较 使用比较运算符，两个Series的长度必须相同，索引必须相等(索引顺序也必须相同)，否则会报错。 2.
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。...推荐阅读：详解 16 个 Pandas 读与写函数 创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。...import pandas as pd import random import string import numpy as np # Config DF df_length= 10**...' : float_col, 'int_col' : int_col}) df.info() df.head() 以不同的格式存储 推荐阅读：详解 16 个 Pandas...总结 从结果来看，我们应该使用ORC或Feather，而不再使用CSV ?是吗？ “这取决于你的系统。” 如果你正在做一些单独的项目，那么使用最快或最小的格式肯定是有意义的。
这篇文章介绍的是有分组的单细胞数据怎样分析，数据来自GEO的GSE231920，有3个treat，3个control样本，代码完整，可以自行下载数据跑一跑，但请注意细胞数量是6w，对计算资源要求较高，自己的电脑跑不动...cells" p2 <- DimPlot(scRNA, reduction = "umap",label = T,pt.size = 0.5) + NoLegend() p2 6.分组可视化及组件细胞比例比较...sample2","sample3"), "treat","control") DimPlot(scRNA, reduction = "umap", group.by = "group") 可以计算每个亚群的细胞数量和占全部细胞的比例...cell_Freq = round(prop.table(cell_counts)*100,2)) #各组中每种细胞的数量和比例 cell.num.group <- table(Idents(scRNA...PRF1 0 0 0 ## CTSW 0 0 0 组间比较的气泡图
这里，我们使用了Harmony、Seurat3、fastMNN、mnnCorrect四种不同的去除批次效应的方法，对三个数据集进行了处理，并与未处理的结果进行了比较。...方法介绍 （1）Harmony Harmony使用一种迭代聚类的方法，找到一个细胞特异性线性校正函数。首先，将不同批次中的数据整合，使用PCA降维后进入迭代过程。...每一次迭代包括四个步骤：首先使用一种新开发的k-means软聚类方法聚类，将每个细胞分给多个潜在的类别，然后计算出每个类别中的质心和每个类别中每个批次的质心；其次，根据质心计算出细胞特异性的线性校正因子...比较各个样本内细胞占比发现，只有Seurat3从2号癌旁样本中识别出了较高比例的上皮细胞，其他处理方法识别出的细胞数量较少。...结语 经过三个数据集的比较分析，效果最好的是Harmony，最差的是mnnCorrect，这可能与四种方法的原理有关。因此，我们最推荐使用Harmony的方法进行去除批次效应。
前面我们一起学习到了单细胞转录组数据的降维聚类分群，而且拿到的亚群，也可以解释其生物学意义，见：单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释，接下来可以把拿到的亚群进行更细致的分群，或者看不同样本不同组别的内部的细胞亚群的比例变化...比如如果要比较细胞亚群比例，就必须要有多个样本，如果是单个样本，可以看我们以前的教程： 我的课题只有一个10x样本肿么办？...两个样品的10x单细胞转录组数据分析策略 三个10X单细胞转录组样本CCA整合 多个单细胞转录组样本的数据整合之CCA-Seurat包 还有：使用seurat3的merge功能整合8个10X单细胞转录组样本...很明显，有细胞亚群的比例变化： ? 有趣的是，还可以使用火山图的形式来展现，这两个分组的细胞亚群比例变化情况。...只需要简单的一个table函数，就可以计算出不同样本的不同细胞亚群的细胞数量，进而计算比例后绘制图表。
pandas数据导入： 1 import pymysql 2 import pandas as pd 3 4 #导入csv文件 5 data = pd.read_csv('file_name
最近看到了：多个组织的成纤维细胞图谱 的介绍，挺有意思的， 这样的思路完全可以任意扩展开来啊，多个组织的多种细胞亚群都是可以比较，甚至迁移到多个物种啊，如果多物种的单细胞数据集存在的话！...然后我确实搜索了一下， 这样的研究已经是很多了，比如多个物种的肾脏部位巨噬细胞比较，发表它的文章J Am Soc Nephrol. 2019 May;标题是：《Single-Cell RNA Sequencing...因为都是肾脏部位巨噬细胞，所以理论上标记基因是有一定程度的保守性的啦。...文章里面主要的关于单细胞转录组数据层面的描述： We sorted populations of immune cells (CD45+) from the kidney, excluded lymphoid...同样的道理，是不是可以做脑部区域的巨噬细胞（小胶质细胞）的跨物种比较呢？或者，T细胞，B细胞？ 学徒作业：完成 GSE128993. 里面的4个文件各自独立的单细胞流程，降维聚类分群即可！
而 transform() 方法+自定义函数 的组合方法最慢，需要避免使用！ 而下面两图中红框内容可观察发现：python自带的stats统计模块在pandas结构中的计算也非常慢，也需要避免使用！...具体选择哪种方法处理，根据实际情况确定，在面对复杂计算时，transform() 与apply()结合使用往往会有意想不到的效果！...需要注意的是，在与apply()一起使用时，transform需要进行去重操作，一般是通过指定一或多个列完成。...此外，匿名函数永远不是一个很好的办法，在进行简单计算时，无论是使用transfrom、agg还是apply，都要尽可能使用自带方法！！！ 4....小技巧 在使用apply()方法处理大数据级时，可以考虑使用joblib中的多线程/多进程模块构造相应函数执行计算，以下分别是采用多进程和单进程的耗时时长。
ix 先在index的标签上索引，索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end.
平时遇到的比较多的问题，大多数都是数据清洗的工作，这时候工具就显得很重要，有一个好的工具能起到事半功倍的效果，比如突然有个idea，然后自己开始呼哧呼哧的造轮子，最后才发现，哦，原来都有现成的方法，本来一行代码就可以搞定的问题...import pandas as pd data = pd.read_table("test.txt") print(data.head(2)) print(data.shape) """ 日期...用pandas 很简单。...好，这是apply的基本应用，如果我们想对两列数据使用apply函数，应该怎么做。...删除Pandas中的NaN和空格 对于缺失数据的处理，无非两种方法，一种是直接删掉不要了，一种是添加进去一些别的数据，那Pandas怎么删除缺失值？
结果： 两种单细胞RNA测序平台的比较 比较了两种单细胞RNA测序平台，并测试了来自两种手术切除组织的相同样本 (四个结肠组织样本和四个肝脏组织样本)。...通过使用Seurat包中嵌入的功能进行批量校正后，我们使用之前在文献29中定义的细胞类型特异性典型标记基因定义了7种主要的结肠组织细胞类型:上皮细胞、成纤维细胞、内皮细胞、T/自然杀伤(NK)细胞、髓样细胞和...我们使用先前在文献中定义的标记基因鉴定了7种细胞类型: 肝细胞、胆管细胞、星状细胞和免疫细胞 (图2f、图2g）。肝细胞在两个平台上的模块评分均高于T/NK细胞 (图2e，左、中)。...分析细胞类型的方法比较 a 注释结肠肿瘤组织(SMC-50T)、苏木精-伊红(H&E， ×100)染色。...b 各平台与结肠组织批量测序结果的肿瘤百分比差异(n = 4) 结论： 在本研究中，作者使用两种组织类型比较了scRNA-seq和snRNA-seq。
inDrop使用紫外诱导的切割技术释放引物。而DropSeq的引物不能从beads释放，会降低其mRNA捕获效率。 inDrop和10X的反转录等过程都在液滴内进行，有利于提高效率和降低试剂消耗。...inDrop采用体外转录方式进行扩增，需要时间比较久。 单细胞里面两个最重要的序列标示。 液滴型scRNA-seq方法中只有一小部分的液滴包含珠状物和一个完整细胞。...大多数方法使用每个barcode对应的总分子数(如果是UMI)或总reads数的分布来寻找一个“break point”区分来自于真实细胞的较大的文库和来自于背景的较小的文库。...CellRanger假设真实细胞文库大小变化在10倍以内，用期望的细胞数目估计区间的分布。 单细胞预测Doublets软件包汇总|过渡态细胞是真的吗？...值得注意的是，一些最高表达的基因噪音水平却比较高，右上的这些点。查看了下，主要是各个细胞里面最高表达的基因或线粒体基因，高的噪音可能来源于转录随机性。
What is pandas Pandas是python中用于处理矩阵样数据的功能强大的包，提供了R中的dataframe和vector的操作，使得我们在使用python时，也可以方便、简单、快捷、高效地进行矩阵数据处理...18.86 ENSG00000000457.13 0.24 0.00 ENSG00000001036.13 0.00 10.34 ENSG00000001561.6 0.00 2.47 测试三种方法使用的内存和速度比较...，既可以减少文件数目、压缩使用空间，又可以方便多次快速读取，并且可以在不同的程序语言如Python与R中共同使用。...# 写入模式打开一个HDF5文件,使用压缩格式以节省空间 store = pd.HDFStore("pandas_data/ENCODE.hdf5", "w", complib=str("zlib"),...# 写入模式打开一个HDF5文件,使用压缩格式已节省空间 store = pd.HDFStore("pandas_data/ENCODE.hdf5", "w", complib=str("zlib"),
Python 算法高级篇：递归与迭代的比较与应用 在算法设计和实现中，递归和迭代是两种常见的控制结构，用于解决问题和执行重复的任务。...迭代：概念与工作原理 2.1 什么是迭代？ 迭代是一种通过循环控制结构来重复执行一组操作，而不是使用递归调用的算法设计方法。迭代通常涉及明确的循环终止条件。...递归与迭代的比较 3.1 递归与迭代的对比 递归和迭代之间的关键区别在于问题的解决方式和性能： 递归通过将问题分解为子问题并递归调用自身来解决问题。这通常更容易理解，但可能导致性能问题。...使用迭代：当性能是主要关注点，或者问题可以更自然地用迭代描述时，可以选择迭代。 4. Python 中的递归与迭代 Python 提供了灵活的方式来实现递归和迭代。...迭代通常更高效，但有时难以理解。在实际应用中，你可能会发现某些问题更适合使用递归，而另一些问题更适合使用迭代。根据具体问题和性能需求做出明智的选择，这是算法设计和优化的关键。
---- 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head()) 该处使用的...---- 总结 提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
肺癌单细胞数据集也有好几十个了，拿到表达量矩阵后的第一层次降维聚类分群通常是： immune (CD45+,PTPRC), epithelial/cancer (EpCAM+,EPCAM), stromal...(CD10+,MME,fibo or CD31+,PECAM1,endo) 参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。...所以是很容易降维聚类分群啦， 今天的结果如下所示： 今天的结果 然后小伙伴打开了他昨天拿到的代码和结果，详见：换一个分析策略会导致文章的全部论点都得推倒重来吗 看起来似乎是完全不一样，但是实际上不应该是使用肉眼来判断
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
