FREQUENCY 你不知道的 “频率分析” /// 在数据的关系中，有一种关系是频率关系，频率关系一般是各数值范围内包含了多少个数据，一种频率的数据关系在人力资源领域的应用比较多的是在人员结构上，...比如我们要去算各个年龄组的分布频率，各个工龄组的分布频率，都会用到频率的数据关系，在表示这种关系的时候，我们用直方图会比较的多。...直方图能快速的针对一组数据生产频率的图表形式，相对于我们以前用数据透视表和数据透视图来说，直方图既方便又实用。 ?...另一种表示频率的图表就是散点图，相对于直方图对数据的要求不高而言，散点图一般用在数据调研，一般是大数据的呈现和分析，通过数据的集中趋势，来分析某个值的趋势。...在人力资源的数据分析中，人员结构分析，薪酬分析，离职分析都会用到频率的数据分析，了解频率分析的方法，学会数据图表的设计才可以使我们更好的应用数据，让数据创造价值。
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
如下图1所示，列A中是原来的数据，列B中是从列A中提取后的数据，其规则是：提取不重复的数据，并将出现次数最多的放在前面；如果出现的次数相同，则保留原顺序。...示例中，“XXX”和“DDD”出现的次数最多，均为3次，但“XXX”在原数据中排在“DDD”之前，因此提取的顺序为“XXX、DDD”。 ? 图1 下面先给出公式，然后再详细解释。...MATCH(Data,B$1:B1,0) 当公式下拉至单元格B5时，该部分变化为：MATCH(Data,B$1:B4,0)，即在单元格区域B1:B4中依次查找单元格区域A2:A9中的数据，例如单元格A2...可以知道，其作用是跳过已经提取的数据。 注意，公式开始于第2行的单元格B2，设置了对其上方单元格区域的引用。 3....MATCH(Data,Data,0) 返回名称Data代表的单元格区域中每个单元格中的数据在整个区域中最先出现的位置数，例如“XXX”最先出现在第3位，则返回3。
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...# 1. corner 上下三角矩阵区域的元素实际上是重复的，通过corner参数，可以控制只显示图形的一半，避免重复，用法如下 >>> sns.pairplot(df, corner=True) >>...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
在研究SNP时，我们有类似1000G，HapMap, Exac 等数据库，提供了不同人群中的频率信息。对于HLA的研究而言，也有存储频率信息的数据库-ANFD。...，其中记录了allel, haplotype, genotype 3种格式的信息，最关键的是，提供了在不同人群中的频率信息。...Allel 在不同人群中的频率 通过该数据库的检索功能，可以查询HLA Allel在不同人群中的频率分布，网址如下 http://www.allelefrequencies.net/hla6006a.asp...2. haplotype 在不同人群中的频率 由于HLA基因簇的紧密连锁性，除了单个Allel的频率外，相关单倍型的频率也是需要关注的。...上述条件的检索结果如下 ? 通过ANFD数据库，我们可以方便的得到HLA的Allel和haplotype在人群中的频率信息，除此之外，官网还提供了许多其他的功能，有待进一步的学习和使用。
前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...quote=F,sep="\t",col.names=F,row.names=F) #查看result1的前几行 head(result1) 可以发现第四列的注释信息中，转录本ID已经全部转换成了基因名字
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...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。...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，并返回新数据框，不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...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-
在《Excel公式技巧45：按出现的频率依次提取列表中的数据》中，我们使用MATCH/ISNA/IF/MODE/INDEX函数组合提取一系列文本中不重复的数据并按出现的频率且按原数据顺序来放置数据。...如下图1所示，列A中是原来的数据，列B中是从列A中提取后的数据，其规则是：提取不重复的数据，并将出现次数最多的放在前面；按字母顺序排列。...显然，Data中的每个数据都在B1:B1中找不到，因此返回{0;0;0;0;0;0;0;0}。我们看看在单元格B4中的公式，公式变为COUNTIF(B 2....实际上，结果数组对应于输出中不存在的数据。 3....5;1;5;1}，例如第一单元格中的数据为“QQQ”，在Data中小于“QQQ”的有4个，所以返回4。
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。
比如进行数据分析时，我们需要将日数据转换为月数据，年数据等。在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。...:1. resamplepandas中的resample 方法用于对时间序列数据进行重采样，可以将数据的频率更改为不同的间隔。...例如将每日数据重新采样为每月数据。Pandas中的resample方法可用于基于时间间隔对数据进行分组。...freq: 时间间隔的频率，如“D”表示日，“W”表示周，“M”表示月，等等。...在Pandas中，使用dt访问器从DataFrame中的date和time对象中提取属性，然后使用groupby方法将数据分组为间隔。
, {'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的..., {'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...下面是他自己整理出来的，也一起分享给大家了。和上面的代码没太大区别，只是省去了参数名，硬要说就是默认参数省了和没省的区别。..., {'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...这篇文章主要盘点了一个Pandas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。
在接触到C#中的下拉框ComboBox时，一直在纠结一个问题，就是多个数据绑定到下拉框时，如果有中英文时对不起的问题，这主要是汉字的字符长度和英文和空格的不一样导致的。
有时候，我们需要从用户窗体的文本框中复制数据，然后将其粘贴到其他地方。下面举例说明具体的操作方法。 示例一：如下图1所示，在示例窗体中有一个文本框和一个命令按钮。...当用户窗体被激活时，文本框中自动显示文字“完美Excel”，单击“复制”按钮后，文本框中的数据会被复制到剪贴板。 ? 图1：带有文本框和命令按钮的用户窗体 首先，按图1设计好用户窗体界面。...CommandButton1_Click() With myClipboard .SetText Me.TextBox1.Text .PutInClipboard End WithEnd Sub 在图1所示的用户窗体中添加一个文本框...，上述代码后面添加一句代码： Me.TextBox2.Paste 运行后的结果如下图2所示。...图2 示例二：如下图3所示，在用户窗体中有多个文本框，要求单击按钮后将有数据的文本框中的数据全部复制到剪贴板。 ? 图3：带有6个文本框和1个命令按钮的用户窗体 首先，按图3设计好用户窗体界面。
显示工作路径 getwd() 向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。 表格在R语言中叫数据框 要理解其中的命令、函数的意思!...还可以是字符串/数据框等等x的向量写法，意为将x定义为由元素1，2，3组成的向量。...数据框 1）读取本地数据 A....X是一个数据框 colnames(X) #查看列名 rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号，1.2.3.4... colnames(X)[1]数据...，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）6）直接使用数据框中的变量！！！！！！
, {'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的..., {'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序...=‘last’) 参数说明 参数 说明 by 指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’) axis 若axis=0或’index’，则按照指定列中数据大小排序；...若axis=1或’columns’，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0 ascending 是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列 inplace 是否用排序后的数据集替换原来的数据
模式识别中的一些基本概念 模式:对于一个集合项，某些特定的子序列或者结构通常一起出现在数据集中 absolute support :某一项出现的频率[数量] relative support: 某一项出现的频率...算法的核心思想是：首先找到所有的1项代表集C1，根据sup过滤得到频繁集合F1，从F1中得到代表集C2，C2的自己如果有不在F1中的，就删掉【这个过程称为剪枝】，然后遍历数据集，当C2中的数据在原始数据集中是频繁的时候...再过滤出全局频繁的，整个过程只有两次扫描数据库【有点小把戏，把数据缩小到内存中能放下，在内存中算】 ECLAT(Equivalence Class Transformation):一般的数据库是根据项ID...此时，当前项的频率就是ID列表的大小，如果要看两个项的频率就是求IDlist的交集。...：该项的名字，数量和节点链接。
（表格文件读入到R语言里时，就得到了一个数据框，对数据框的修改不会同步到表格文件。..../ 表示上一级文件夹，按tab键import就会出现，再按tab就能找到gene.csv文件 # 工作目录隔壁(上一级(桌面)的另一个下级文件夹import)的下的gene.csv 2.文件的导出 将数据框导出...soft.csv的文件，并且刚好与数据框soft中的内容一样， 6).将soft保存为Rdata并加载。...save(soft,file = "soft.Rdata") ###load的结果是让Rdata中的变量出现在环境中 rm(list = ls()) ###上一步刚把文件保存，soft.Rdata...###只有把整个矩阵转换成数据框。但是y中有字符型向量，有数值型向量，所以本身文件有问题，平时自己处理文件的时候直接输出为数据框、列表都可以。不保存为矩阵。
Elasticsearch评分相关度算法解析 TF算法 TF算法，全称 Term frequency ，索引词频率算法。意义就像它的名字，会根据索引词的频率来计算，索引词出现的次数越多，分数越高。...结果是：C>B>A 由于hello出现频率高，所以单个hello得到的score比不上world。 Field-length norm算法 (字段长度归一值) 字段的长度是多少？...字段越短，字段的权重越高 。如果词出现在类似标题 title 这样的字段，要比它出现在内容 body 这样的字段中的相关度更高。 例子如下： 搜索 hello world!...三种算法的综合 （下面属于理论分析，并不真实这样计算） TF 算法针对在 Field 中，索引词出现的频率； IDF 算法针对在整个索引中的索引词出现的频率； Field-length norm 算法针对...而 TF 和 IDF 是平等的， IDF 计算出每一个索引词的 score 量， TF 来计算整个文档中索引词的 score 的加和。
Hackvertor中有一个输入框和一个输出框，你只需输入要转换的文本并单击选择相应的转换标签，转换结果就会出现在输出框中。 ?...repeating XOR加密的挑战，我在知名密码学站点Practical cryptography学习了所有关于XOR和频率分析的知识。...第一步是确定key的长度，你可以为各个候选键使用频率分析来确定。这里我使用30作为最大猜测key长度。我将每个字符都存储在了频率表中，并每次当它们出现在密文中时递增它们。...当你拥有所有频率时，你就可以计算出每个列和频率的重合因子（或汉明距离）。 我花了大量的时间尝试提高key猜测的准确性，并多次重写了相关代码。...这是因为文本越大，得到的ngram分数就越低。因此我将固定值更改为平均值之间的差异百分比，这样一来无论密文长度是多少都将可以正常执行。
，还需要考虑后台的测试，譬如：审核后台、监控平台、数据中台等等 Q：设计微信扫码支付的测试用例 Q：设计百度首页的测试用例 测试用例设计，除了常规的功能测试之外，还有很多切入点值得考虑，比如：界面测试...百度搜索框中的"相机图标"是否可以正常显示 页面右下方显示二维码图标 页面最下方显示百度反馈信息以及公司信息 功能测试 点击"设置", 是否会展示下拉框进行一个设置选择 点击"登录", 是否可以跳转到登录页面...CPU和内存的利用率是多少 使用搜索框, 耗电量是多少 安全性, 易用性测试 如果搜索内容中包含一些敏感信息, 百度是否可以将其过滤掉 别人登录百度, 是否可以查看到你的历史搜索 如果有 sql 注入时...输入空格+正确验证码，空格出现在开头，中间，结尾均需要测试 4. 输入4位其他非数字内容 5. 输入第一部分中的异常字段校验 6. 输入前3位或后3位验证码正确数字 7....输入空格+数字，空格出现在开头，中间，结尾均需要测试 4. 输入其他非数字内容 5. 输入第一部分中的异常字段校验 6. 输入1个数字 7. 输入11位数字 8.
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