导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...注：后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认值) 按照name1对数据框去重。...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...new_name_3 = name.drop_duplicates(subset='name1',inplace=True) new_name_3 结果中new_name_3的值为空，即设置inplace...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
NULL:为空，表示没有这个值（不存在）。可以用函数class()来判断数据的类型。Tips：打出前几个字母即出现提示，用上下键翻动，Tab键自动补全（一）逻辑型数据比较运算比较运算的结果是逻辑值。...(m) #将矩阵转换成数据框的数据结构 a b c1 1 4 72 2 5 83 3 6 9重点：将数据框或举证转置之后，其数据结构都是矩阵。...II.数据框的生成与操作用函数data.frame()生成> #新建和读取数据框> df1 数据框的一列...：将两个数据框按照共同的列或行的名称进行合并。...默认all=FALSE，表示只取共同列或行中相同值的内容进行合并，当指定all=TRUE时，取两个数据框中指定行列的并集进行合并，任一表中的缺失值，则用NA填充。
❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组，可以使用 sapply 函数。它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。...另外，apply 函数用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...函数求出矩阵中每一列的最大值： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的最大值 apply(x, 2, max) [1] 3
数据结构（向量、数据框、矩阵、列表） 字符型向量必须加引号（单双皆可）不能为中文值 逻辑型（logical）包括TRUE(T)、FALSE(F)、 NA(缺失值） 判断数据类型的函数class（） 数据框单独拿出来一列是向量...("4") #转换为数值型数据 as.logical() #转换为逻辑型数据 as.character() #转换为字符型数据 3.1向量 3.1.1向量的生成 （1...按条件 df$scoredf$score > 0, 数据框按照逻辑取子集，TURE对应的行/列留下，FALSE对应的行/列丢掉。...=5]#取gene的方式，类似于向量取子集 df1[,length(df1)] #获取最后一列数据 df1[,-length(df1)] #删除最后一列数据 数据框修改 df1[3,3] 换为数据框 class(matrix(1:9,nrow = 3)) [1] "matrix" "array" # "array"是特殊的数组，不用看这个 热图 m <- matrix(1:9
（五）列表 列表是R语言中一种灵活且强大的数据结构，允许存储不同类型的数据对象，如数值、字符、逻辑值，甚至是向量、矩阵、数组或数据框等。...（六）数据框 数据框（data frame）是R语言中特别常用的数据结构，用于存储表格形式的数据。数据框中的每一列代表一个变量，可以是不同的数据类型（如数值、字符或逻辑值），每一行表示一个观测值。...例如， x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) 将一系列数值组合成名为x的浮点数向量。赋值符号可以用 或= 在这个例子中，所有元素自动转换为数值类型。...7.因子函数： factor() 函数用于将字符向量转换为有序或无序因子，便于进行分类分析。...可以通过索引访问矩阵元素，如A[2, 3]；创建单位矩阵可以使用diag(n)；特定元素的矩阵填充示例已经给出。 9.矩阵转置函数： t()函数 可以对矩阵进行转置，如t(A)将矩阵A转置。
例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...'col2=="b"')) Out: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据中col2值为b的记录 5 数据预处理操作 Pandas的数据预处理基于整个数据框或...2条数据 6 数据合并和匹配 数据合并和匹配是将多个数据框做合并或匹配操作。...常用高级函数 方法用途示例示例说明map将一个函数或匿名函数应用到Series或数据框的特定列In: print(data2['col3'].map(lambda x:x*2)) Out: 0...2 1 2 2 0 Name: col3, dtype: int64对data2的col3的每个值乘2apply将一个函数或匿名函数应用到Series或数据框In: print(data2
a,b,c,sep=" ")将a、b、c粘贴为一个字符串，空格分割tolower()转换为小写，toupper()转换为大写substring()substring(a,1,3)返回字符对象a中第1到第...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...索引里面也可以使用order()等函数： 对于矩阵，也适用上一小节的基本函数，对于二维数据增添的的属性函数如下所示： ncol()返回矩阵、数组、数据框的列数目nrow()返回行数目colnames(...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示： 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...由于因子的存在，数据分组信息等都可以转换为一个变量，从而使得数据框可以存储远多于矩阵的数据。 1.4列表 列表（list）是R中最复杂的一种数据类型。
操作的函数，批量操作 图片 图片 分批次将运行结果保存为R.data格式便于管理数据 图片 大段代码暂时不运行可以进行折叠，并加入一个if 判断或者注释掉 表达矩阵箱线图 表达矩阵 R 语言作图要求将宽数据的表达矩阵转变成长数据后昨天...() %>% #将表达矩阵转换为数据框 rownames_to_column() %>% #将行名变成一列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each...，只能用于数据框以及矩阵 apply优点在于可以应用自定义函数 ### 1.apply 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN...) ##对test数据框的每一行求和 图片 图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test 的数据框），右表中多余的数据舍去，没有的数据显示缺失值 right_join(test1,test2,by="name") ##右连接，以右侧的表的行为准构成新的数据框（第二个写的数据框），左表中多余的数据舍去
数据格式处理 通常情况下，数据集的格式可能是将日期存储为字符串，或将某些数字字段存储为文本值。要正确应用某些数据操作，需要确保数据存储为正确的类型。...如果缺少的数据为试图预测的结果提供了至关重要的见解，那么保持现状肯定会导致不完美的预测。因此建议填充或删除空值。 如果可以合理地确定应该在空单元格中输入的值，那么这是最好的解决方案。...例如，如果知道“score”中具有null值的列意味着不记录任何分数，那么可以简单地将其替换为null值和0。通过这样做，可以保持数据集的完整性，并保障预估的准确性。这种情况使用fillna函数即可。...为了避免这个问题，使用某种类型的唯一列（如时间戳或用户ID）将确保重复的度量仍然在唯一列中。...如果有一列的值为“Paid”、“notpaid”，直接替换为二进制1或0表示即可。
格式的字符串, URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL，字符串或文件，并将表提取到数据框列表 pd.read_clipboard() 获取剪贴板的内容并将其传递给read_table...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...) 将数组的数据类型转换为float s.replace(1,'one') 将所有等于1的值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为'one'，...1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
6 9 思考一下数据转化代码和输出结果的区别 m矩阵转变数据框后查看m的数据类型 t(m)#给矩阵转置，行变为列，列变为行 ## [,1] [,2] [,3] ## a 1 2 3...## b 4 5 6 ## c 7 8 9 as.data.frame(m)#将矩阵m转换为数据框 ## a b c ## 1 1 4 7 ## 2 2 5 8...## 3 3 6 9 is.data.frame(m) ## [1] FALSE m矩阵转变数据框后赋值给aa后查看aa的数据类型 t(m)#给矩阵转置，行变为列，列变为行 ## [,1] [,2...] [,3] ## a 1 2 3 ## b 4 5 6 ## c 7 8 9 aa 将矩阵m转换为数据框...(iris[,i],col = iris[,5]) }#编写函数，可以对iris数据框的列批量画图 crazy(4)#第4列 Tip: 当一个代码需要复制粘贴3次或以上，就应该写成函数或使用循环 Day3
1.6 数据框 数据框（dataframe）是一个由行和列组成的二维结构，其中行表示观测（observation）或记录（record），列表示变量（variable）或指标（indicator）。...数据框与 Excel、SAS 和SPSS 中的数据集类似。数据框看起来与矩阵很相似，而且矩阵的很多操作也适用于数据框，如子集的选择。...，要显示或使用数据框的某一变量（列），可以使用 $ 符号加上变量名。...在进行数据分析时，分析者需要对数据的类型熟稔于心，因为数据分析方法的选择与数据的类型是有密切联系的。R 提供了一系列用于判断某个对象的数据类型的函数，还提供了将某种数据类型转换为另一种数据类型的函数。...开头的函数的返回值为 TRUE 或 FALSE，而以 as. 开头的函数将对象转换为相应的类型。
例如：let isStudent = true; 空值（Null）：表示空值或无值。它是一个特殊的关键字null。...显式类型转换 在JavaScript中，我们可以使用一些内置函数和操作符来进行显式类型转换，以将一个值转换为特定的数据类型。...num; // 将数字转换为布尔值 console.log(bool); // 输出: false 在进行显式类型转换时，需要注意以下几点： 了解转换函数和操作符的行为和规则，以避免出现意外的结果。...在类型转换场景中，根据具体需求选择合适的函数或操作符。 通过显式类型转换，我们可以将值从一个数据类型转换为另一个数据类型，以满足具体的需求和逻辑。...使用适当的类型转换技巧：在某些情况下，可以使用类型转换来解决问题或优化代码逻辑。以下是一些常见的类型转换技巧： 将字符串转换为数字或反之：使用Number()函数或一元加号操作符（+）进行转换。
的进一步学习：zz.scale.R4.2 解析4.2.1 dat = as.data.frame(t(exp))将表达矩阵 exp 转置后转换为数据框。...5.2.3 deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg))使用 dplyr 包中的 mutate 函数为数据框 deg 添加一列 probe_id，该列的值为数据框...5.2.5 差异基因热图过滤和重命名表达矩阵 exp = exp[deg$probe_id,]：将 exp 矩阵的行过滤为 deg 数据框中 probe_id 列对应的行。...这一步确保表达矩阵 exp 只包含差异表达基因分析结果中的探针。 rownames(exp) = deg$symbol：将表达矩阵 exp 的行名设置为 deg 数据框中的 symbol 列。...ekk 函数将KEGG富集结果中的基因ID转换为更容易理解的基因符号
Top12：快速复制批注、数据验证 复制包含批注或数据验证（数据有效性）的单元格，选中目标单元格区域，点击右键菜单中的“选择性粘贴”，在以下对话框中点击“批注”或“验证”则分别可以完成粘贴批注和数据验证的操作...操作方法：复制希望转化为数值的公式，在右键菜单中 选择值，即可把公式转换成数值。...Top 7：超级行列转置 应用场景：在做表格转化时经常使用，可以将一行转化为一列、一列转化为一行。...操作方法：复制带格式的数据区域，在另一数据区域点击右键→粘贴选项→格式 Top4：快速粘贴为引用区域 应用场景：将数值粘贴为引用，可以是粘贴后的数据随着源数据的变化而变化，可以不用函数而动态构建一组数据...应用场景：将复制的数据，准确插入到粘贴区域的空白处，粘贴区域既有数据又有空白单元格。 操作方法：使用选择性粘贴中的【跳过空单元格】选项。
一、基本 1.数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length...数组 array：建立数组 matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵...rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名row/colnames...sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集...线性代数 solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解 backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解 qr：矩阵的QR分解chol2inv
) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。...] 4 > complete.cases(x) [1] TRUE TRUE FALSE TRUE > x[complete.cases(x),] [1] 1 2 4 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值...：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵...aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积
将其强制转换为 an ee.Dictionary以使访问属性更容易。 注意：行和列之间的长度必须相等。使用null表示丢失的数据条目。...如果未提供像素类型，则将从“值”中的数字推断。如果“值”中没有任何数字，则必须提供此类型。 The type of each number in the values argument....Arguments: dict (ComputedObject|Object, optional): 要转换为字典的对象。此构造函数接受以下类型： 1) 另一个字典。 2) 键/值对列表。...3) 空或无参数（产生一个空字典）下面的例子就是2) An object to convert to a dictionary....var listsVarRows = ee.List([ [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5] ]); // 将 ee.List 转换为 ee.Array，转置它，
有规则的文本文件读入 但是绝大部分情况下，我们的文本文件其实是规则的，在R语言中，有许多函数可以用来读取结构化的文本文件，如CSV文件、TSV文件或其他形式的表格数据。...这些函数都会返回一个数据框（data frame），你可以使用这个数据框来进行后续的数据分析。...GMT文件的每一行代表一个基因集，第一列是基因集的名称，第二列是基因集的描述（有时可能为空），接下来的列是基因集中的基因。...选择适当的函数可以帮助你更有效地处理数据。 关闭打开的连接：如果你使用了file()或url()等函数打开了一个连接，记得在完成读写操作后使用close()函数关闭连接。...使用tryCatch处理可能的错误：在读取或写入文件时可能会出现错误，使用tryCatch()函数可以帮助你处理这些错误，避免程序意外中断。
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