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50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

第一次出现的位置 rfind() 等价于str.rfind，查找字符串中指定的子字符串sub最后一次出现的位置 index() 等价于str.index，查找字符串中第一次出现的子字符串的位置 rindex...() 等价于str.rindex，返回子字符串最后一次出现在字符串中的索引位置 capitalize() 等价于str.capitalize，将字符串的第一个字母变成大写，其余字母变为小写 swapcase...要拆分的字符串或正则表达式。如果未指定，则在空格处拆分。 n：int，默认 -1(全部)。限制输出中的拆分数量。None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。...drop_whitespace：布尔值，如果为true，则在新行的开头删除空白(如果有) break_long_words：布尔值(如果为True)会打断比传递的宽度长的单词。...如果na_rep 为None，并且others 不是None，则在任何列(连接之前)中包含缺失值的行将在结果中具有缺失值。

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万字长文！剑指offer全题解思路汇总

面试题20：顺时针打印矩阵：首先需要判断每一步开始是的坐标点是否满足小于行数的一半且小于列数的一半，在最后一圈中，可能出现仅能向右走一行，仅能向右走一行向下走一列，向右走一行向下走一列向左走一行，能走完整一圈...第一种方法是基于划分的方法，如果是查找第k个数字，第一次划分之后，划分的位置如果大于k，那么就在前面的子数组中进行继续划分，反之则在后面的子数组继续划分，时间复杂度O(n)；第二种方法是可以适用于「海量数据...需要注意的是，如果新字符串结尾不是空格，当遍历到结尾的时候，前一个空格到结尾的字符串没有翻转，因此记得跳出遍历后，需要再完成一次翻转操作。...另外一个空间复杂度为O(1)的算法如下，因为数字在0~n-1的范围内，那么如果数字没有重复，那么当数组排序之后数字i将出现在下标为i的位置，但是有重复的话，在某个位置j出现的数字将不是j。...从头到尾依次扫描这个数组中的每个数字，如果下标i不是出现数字i，那么就把数字i和i处的数字进行交换使数字i出现在应该出现的位置，如果新交换的数字还不是他应该出现的位置，继续交换，直至该处的数字m等于x下标

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Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以对整个数据集执行单个操作，而不是逐行或逐列地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快，因为它们可以利用底层的优化和硬件加速。...0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。...或者为字符串“infer”，此时会在合适的等价类型之间进行向下转换，比如float64 to int64 if possible。...，是进行分组的依据，如果填入整数n，则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）；如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠举个例子...，默认为Falsesuffixes:如果左右数据出现重复列，新数据表头会用此后缀进行区分，默认为_x和_y举个例子import pandas as pd# 创建两个 DataFramedf1 = pd.DataFrame

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生信马拉松 Day12 Linux-2笔记

| head -n 3 此时就会打印到屏幕上4、wc，word countwc readme.txt 6行，29个字符串（以空格分隔，左括号后面没有空格时，整个括号内为一个字符串）209个字符-l...字符串中含有数值时，按照数值从小到大排序（大写）-r 逆向排序-k 指定按哪一列排序-t 指定分隔符less -SN Data/example.gtf | sort -k 3 | less -SN单独-...k时把一列按照字符串从左向右大小顺序比较，不是按照数值来排序less -SN Data/example.gtf | sort -k 4 -n | less -SN按第3列逆向，第4列顺向less -SN...，通常由4行组成：第一行：@开题，之后为序列的标识符及描述信息第二行：序列信息，如ATCG，和fa不同，不能写不完就折到下一行第三行：以+开头，之后可以再次加上序列的标识及描述信息（保留行），新的数据一般只有...+，老数据可能有其他字符第四行：碱基质量值，与第二行的序列相对应，长度必须相同，否则是损坏的文件3、gff基因组注释文件只有CDS在frame这一列是有数值的无论正链还是负链，都是起始位置<终止位置，因为是从

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通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

tips["time"].str.len() tips["time"].str.rstrip().str.len() 结果如下： 请注意，这仍然会在字符串中包含多个空格，因此不是 100% 等效的。...查找子串的位置 FIND电子表格函数返回子字符串的位置，第一个字符为 1。 您可以使用 Series.str.find() 方法查找字符串列中字符的位置。find 搜索子字符串的第一个位置。...如果找到子字符串，则该方法返回其位置。如果未找到，则返回 -1。请记住，Python 索引是从零开始的。 tips["sex"].str.find("ale") 结果如下： 3....按位置提取子串 电子表格有一个 MID 公式，用于从给定位置提取子字符串。获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 Pandas，您可以使用 [] 表示法按位置位置从字符串中提取子字符串。...在 Pandas 中提取单词最简单的方法是用空格分割字符串，然后按索引引用单词。请注意，如果您需要，还有更强大的方法。

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高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

还有一些函数出现的频率没那么高，但它们同样是分析数据的得力帮手。 介绍这些函数之前，第一步先要导入pandas和numpy。...Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df： 在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...比如有一个序列[1,7,5,3]，使用rank从小到大排名后，返回[1,4,3,2]，这就是前面那个序列每个值的排名位置。...1名，下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值 ascending：正序和倒序 对df中列value_1进行排名： df['rank_1'] = df['value

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来一份Python学习题

(test1.fq), 写一个程序 cat.py 读入文件，并输出到屏幕 (2分) 同上 用到的知识点 写程序 splitName.py, 读入test2.fa, 并取原始序列名字第一个空格前的名字为处理后的序列名字...个字母).GCGTTCACCC ACGTACGATG(最后一行可不足80个字母) 写程序 sortFasta.py, 读入test2.fa, 并取原始序列名字第一个空格前的名字为处理后的序列名字，排序后输出...(10分) find 用到的知识点 输出格式 (输出格式为bed格式，第一列为匹配到的染色体，第二列和第三列为匹配到染色体序列的起始终止位置（位置标记以0为起始，代表第一个位置；终止位置不包含在内，第一个例子中所示序列的位置是...注意匹配到互补链时起始位置也是从模板链的5’端算起的。...当结果不符合预期时，要学会使用print来查看每步的操作是否正确，比如我读入了字典，我就打印下字典，看看读入的是不是我想要的，是否含有不该存在的字符；或者在每个判断句、函数调入的情况下打印个字符，来跟踪程序的运行轨迹

1.1K50

Python基础之序列构成的数组

本文重点： 1、了解列表、元组、字节序列、数组等数据结构； 2、了解上述数据结构相对应的迭代、切片、排序、拼接操作； 3、如果想把代码写的Pythonic，在保证代码可读性的前提下，代码行数越少越好。...后者可以是数个字符串组成的可迭代对象，或者由空格分开的字段名组成的字符串。 存储到类字段的数据要以一串参数的形式传入到构造函数中。 可以通过字段名或者位置读取字段信息。...注意：如果赋值对象是切片，赋值号另一端的对象也必须是可迭代对象。即使单独一个值，也要把它转换成可迭代的序列。...原因在于list2初始化的子列表引用一致，这种列表往往不是我们想要的结果。 教训：a*n语句中，如果序列a的里的元素是对其他可变对象的引用，就需要额外当心。原因是会产生指向同一个可变对象的多次引用！...bisect.insort(seq,item):返回一个在seq中插入item保持序列升序的新序列。

1.1K10

深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

escapechar 当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。 comment 标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。...当对表格的某一行或列进行操作之后，在保存成文件的时候你会发现总是会多一列从0开始的列，如果设置index_col参数来设置列索引，就不会出现这种问题了。...当分隔符并不是单个的空格，也许有的是一个空格有的是多个空格时，如果这个时候还是采用sep=" "来读取文件，也许你就会得到一个很奇怪的数据，因为它会将空格也做为数据。...read_msgpack 函数 pandas支持的一种新的可序列化的数据格式，这是一种轻量级的可移植二进制格式，类似于二进制JSON，这种数据空间利用率高，在写入（序列化）和读取（反序列化）方面都提供了良好的性能...在将网页转换为表格时很有用 这个地方出现如下的BUG module 'pandas' has no attribute 'compat' 我更新了一下pandas 既可以正常使用了 [cg9my5za47

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深入理解pandas读取excel,tx

escapechar 当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。 comment 标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。...当对表格的某一行或列进行操作之后，在保存成文件的时候你会发现总是会多一列从0开始的列，如果设置index_col参数来设置列索引，就不会出现这种问题了。...当分隔符并不是单个的空格，也许有的是一个空格有的是多个空格时，如果这个时候还是采用sep=" "来读取文件，也许你就会得到一个很奇怪的数据，因为它会将空格也做为数据。...read_msgpack 函数 pandas支持的一种新的可序列化的数据格式，这是一种轻量级的可移植二进制格式，类似于二进制JSON，这种数据空间利用率高，在写入（序列化）和读取（反序列化）方面都提供了良好的性能...在将网页转换为表格时很有用 这个地方出现如下的BUG module 'pandas' has no attribute 'compat' 我更新了一下pandas 既可以正常使用了 ?

6.1K10

数据分析常用的Excel函数

函数示意图 常见函数分类 文本清洗函数 关联匹配函数 逻辑运算函数 计算统计函数 时间序列函数 文本清洗函数 常用的文本清洗函数 清除字符串空格：TRIM 合并单元格：CONCATENATE 截取字符串..., 字符个数, 新字符串) 例子 从A1的位置1开始，选取4个字符串，替换为新的字符串“2018”。...3.多条件查询 在匹配数据时，往往条件不是单一的，那么就可以利用&将字段拼接起来，并且利用IF数组公式构建出一个虚拟的区域。...返回指定区域第2行第2列的单元格内容 MATCH 功能：在区域内查找指定的值，返回第一个查找值的位置。...A1向下偏移一行，向右偏移一列 计算返回的两行两列的和，如果不求和，则会报错，因为一个cell不能填充四个cell的内容。 ?

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pandas处理字符串方法汇总

Java Gosling 1990 2 None 3 Pandas Mckinney 2008 查找指定元素第一次出现的位置（索引号，左边第一个）；如果字符串中不包含该字符，则返回-1： df["Language..."].str.find("a") 0 -1.0 1 1.0 2 NaN 3 1.0 Name: Language, dtype: float64 查找指定元素在最右边出现的位置；如果字符串中不包含该字符...str.len：计算字符串长度 str.strip：去除字符串开头和结尾处的空格（默认） str.lstrip：去除字符串左边的空格（默认）或者指定字符 str.rtrip：去除字符串结尾处的空格（默认...）或者指定字符 str.lower：所有字符串的字母转成小写 str.uppper：所有字符串的字母转成大写 str.find：查找字符串中指定的子字符串第一次出现的位置 str.rfind：查找字符串中指定的子字符串最后一次出现的位置...str.index：查找指定字符在字符串中第一次出现的位置（索引号） str.rindex：查找指定字符在字符串中最后一次出现的位置（索引号） str.capitalize：将字符串中的单词的第一个字母变成大写

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流畅的Python笔记.1

图源Unplash 数据结构 容器序列 只能容纳一种类型 扁平序列 存值而不是引用,是一段连续的内存空间,看起来是会更加的紧凑.但是只能放字符,字节和数值这种基础的类型....位置信息赋予了数据的意义。也就是说，一旦数据的价值是和位置关联起来的时候，那赋予不变动的能力就是一个很重要的事情了。拆包可以让元组完美的当作记录来使用。...元组拆包 这个可以应用带任何可以迭代的对象上面去。唯一的硬性要求是，被可迭代对象中的元素数量必须根接受这些元素的元组的空档数是一致的。其实可迭代的元素拆包这个说法也流行起来了。...继续说，我们不是对元组里面的所有的数据都感兴趣，这个时候占位符就是一个很不错的做法了。 在平行赋值里面，*前缀只能用在一个变量名字的前面，但是这个变量可以出现在赋值表达式的任意位置。 元组已经很棒啦！...后者可以是由数个字符串组成的可迭代的对象，或者是由空格分隔开的字段名组成的字符串。

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python字符串方法详解

基本操作  len()、max()、min()，获取数据的长度、序列中元素最大、最小值，sum()获取列表或元组中元素之和 tip:min max返回的是值不是位置索引（区别于R）字节数据返回ASCII...编码  索引访问操作  正向递增从0开始，反向递减从-1开始 tip:如果索引下标越界则IndexError；如果索引下标不是整数则TypeError。 ...s.index([i,j]返回x在s的i到j（不包括j）中第一次出现的下标 比较运算操作  !...True，返回True;否则返回False  序列拆封  即赋值问题，变量个数和序列长度相等时：变量1，2，…，n = 序列或可迭代对象，使用*变量将多个值作为整体赋值给新变量 tip:不相等时ValueError...  Tip： find和index的区别是前者返回位置，如果找不到返回-1；后者没有找到抛出ValueError错误  字符串的替换  s.replace(old,new,count) 将字符串的子串old

1.1K00

【Python】从基础变量类型到各种容器（列表、字典、元组、集合、字符串）

容器 种类 名称 存储 可变性 结构 字符串 str 存储字符编码 不可变 序列 列表 list 存储变量 可变 序列 元组 tuple 存储变量 不可变 序列 字典 dict 存储键*值对 可变 散列...✨序列拆包 序列拆包：多个变量 = 容器。 a,b,c = tuple03 a,b,c = ["A","B","C"] 需要变量个数等于容器长度。...列表名 = list(可迭代对象) # 增加 列表名.append(追加的元素) # 追加至末尾 列表名.insert(插入位置的索引, 追加的元素) # 追加至索引位置，注意索引为-1时的运行结果...4, 3, 2, 1, 0] # 第一个会直接生成一个列表 # 第二个会先生成迭代器对象，然后转型列表 使用for循环遍历列表中的所有元素。...变量2 in可迭代对象2] 如果if真值表达式的布尔值为False,则可迭代对象生成的数据将被丢弃。

2.2K20

一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据? 可以看到，一共有15行数据，其中有一些行的value是空值， 现在想在不改变原数据的情况下取出从第一个不是空值的行之后的全部数据?...嗯，看上去不是很难，但如果添加一个额外要求:「使用纯pandas函数完成」 这就涉及到了一些不常用的函数，一起来看看。...,'',2,1,6,0,1]} ) 接下来我的思路是 判断value列的每个值是否为空值，返回Ture/False 找到第一个为False的索引，取后面全部的数据 为了只用pandas实现这个思路，用到了两个不常见的函数...pandas.Series.ne ne函数可以比较两个Series，常用于缺失值填充，下面是一个例子 除了可以比较两个Series之外，对于我们的问题，它可以比较元素：返回True如果这个值不是你指定的值...可以使用idxmax/idxmin，这个函数不难，直接看一个简单的例子 它可以返回最大值/最小值第一次出现的位置索引！

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一个真实问题，搞定三个冷门pandas函数

经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据? 可以看到，一共有15行数据，其中有一些行的value是空值， 现在想在不改变原数据的情况下取出从第一个不是空值的行之后的全部数据?...嗯，看上去不是很难，但如果添加一个额外要求:「使用纯pandas函数完成」 这就涉及到了一些不常用的函数，一起来看看。...,'',2,1,6,0,1]} ) 接下来我的思路是 判断value列的每个值是否为空值，返回Ture/False 找到第一个为False的索引，取后面全部的数据 为了只用pandas实现这个思路，...pandas.Series.ne ne函数可以比较两个Series，常用于缺失值填充，下面是一个例子 除了可以比较两个Series之外，对于我们的问题，它可以比较元素：返回True如果这个值不是你指定的值...可以使用idxmax/idxmin，这个函数不难，直接看一个简单的例子 它可以返回最大值/最小值第一次出现的位置索引！

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

很明显，一对方括号是不够的。特别是： s[2:3]不是解决2号元素的最方便方式 如果标签恰好是整数，s[1:3]就变得模糊不清。它可能是指标签1到3（含）或位置指数1到3（不含）。...首先，Pandas 纯粹通过位置来引用行，所以如果想在删除第3行之后再去找第5行，可以不用重新索引（这就是iloc的作用）。...Pandas有df.insert方法，但它只能将列（而不是行）插入到数据框架中（而且对序列根本不起作用）。...，而不是第一个。...字符串和正则表达式 几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本： count, upper, replace 当这样的操作返回多个值时，有几个选项来决定如何使用它们： split

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