本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下： 在原始DataFrame列上应用 IF 条件 上面的案例中，我们学习了如何在新增列中应用...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...假设，我们创建了一个包含12个数字的DataFrame，其最后的两个数字为0。...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。
标签：Excel图表技巧 问题：希望图表中对于比率为90或以上的呈现绿色，70至90的呈现黄色，低于70的呈现红色。可以在图表中设置条件格式吗？如下图1所示。 图1 示例数据如下图2所示。...在单元格E2中输入公式： =IF(B2<H2,B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。...在单元格G2中输入公式： =IF(B2>I2,B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。 最终整理后的数据如下图3所示。 图3 更清楚一些，每个单元格中的公式如下图4所示。...图4 选择单元格区域D1:G8，创建堆积柱形图。然后，选择每个系列，使用“设置数据系列格式——填充”来选择正确的颜色。最终的结果如上文图1所示。...技巧：如果需要对正值使用一种颜色，对负值使用另一种颜色，可以使用常规的柱形图，然后设置系列的格式，在“填充”类别中，选择“以互补色代表负值”，例如可以选择绿色作为第一种颜色，红色作为第二种颜色。
参考链接： 遍历Pandas DataFrame中的行和列 有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...1 11 110 2 12 120 现在需要遍历上面DataFrame的行。...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...最佳解决方案 要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print...将自定义函数用于给定的DataFrame： list(myiter(df)) [MyTuple(c1=10, c2=100), MyTuple(c1=11, c2=110), MyTuple(c1=12
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array...，都可以修改 x1[3] <- 30 #删除，凡是能够访问到的地方，都可以删除 x1[-3] x1 <- x1[-3] #查找/过滤 x1[x1 >= 4] 2、R中的数据结构-Factor Factor...order(data[, 1]),] data <- read.csv('1.csv', fileEncoding='utf8', stringsAsFactors=FALSE); data[, 2] 3、R中的数据结构...#一、list的创建方式： #1、无tag的方式： j<-list("Joe", 55000, T) #2、带tag的方式： j<-list(name="Joe", salary=55000, union...，设置为NULL，即为删除， #注意，删除之后，它后面的位置索引都自动减一 j$sex <- NULL; j #四、检索 j=='Joe' #五、查看长度 length(j) 4、R中的数据结构-DataFrame
本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。 说到DataFrame，你一定会联想到Python Pandas中的DataFrame，你别说，还真有点相似。...这个在后面的文章中咱们在慢慢体会，本文咱们先来学习一下如何创建一个DataFrame对象。...对象 使用toDF方法，我们可以将本地序列(Seq), 列表或者RDD转为DataFrame。...由于比较繁琐，所以感觉实际工作中基本没有用到过，大家了解一下就好。 3、通过文件直接创建DataFrame对象 我们介绍几种常见的通过文件创建DataFrame。...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。
序列比对是生物信息学分析中的常见任务，包含局部比对和全局比对两大算法，局部比对最经典的代表是blast, 全局比对则用于多序列比对。...在biopython中，支持对序列比对的结果进行读写，解析，以及运行序列比对的程序。...在biopython中，为不同格式，不同软件提供了统一的接口，方便我们的使用 1....读取多序列比对结果 通过Bio.AlignIO模块来对多序列比对结果进行读写，其中的parse方法用于从文件句柄中读取多序列比对的内容，用法如下 >>> from Bio import AlignIO...运行多序列比对程序 为了简化调用，在Bio.Applicaitons模块中，提供了各种应有的调用接口。
最近一直在寻找，如何不通过 select count(*) from table where 字段 = ‘值’ 类似这样的语句，大约会产生多少结果行的问题的解决方案。...在一些大表存在的数据库，去不断查询某一个值在这个大表里面的行数，一直是不受欢迎的事情，最后找到了一个还算靠谱的方案。...同时我们针对 most_common_vals 对应 most_comon_freqs 两个字段的值来判定所选的索引，在查询的时候被作为条件时，可能会产生的影响。...我们可以看到一个比啊中的列大致有那些列的值，并且这些值在整个表中占比是多少，通过这个预估的占比，我们马上可以获知，这个值在整个表行中的大约会有多少行，但基于这个值是预估的，所以不是精确的值，同时根据analyze...中对于数据的分析，他们是有采样率的表越大行数越多，这个采样率会变得越小，所以会导致上面的结果和实际的结果是有出入的。
简介 在前面的文章中，我们讲到了可以通过worker_threads来创建新的线程，可以使用child_process来创建新的子进程。本文将会介绍如何创建nodejs的集群cluster。...// 在本例子中，共享的是 HTTP 服务器。...一个工作进程在创建后会自动连接到它的主进程。当 ‘disconnect’ 事件被触发时才会断开连接。...而本质上，worker.send在主进程中，这会发送消息给特定的工作进程。相当于 ChildProcess.send()。在工作进程中，这会发送消息给主进程。相当于 process.send()。...而在子进程中，则可以使用worker中的全局变量process来发送消息。 总结 使用cluster可以充分使用多核CPU的优势，希望大家在实际的项目中应用起来。
在nodejs中创建cluster 简介 在前面的文章中，我们讲到了可以通过worker_threads来创建新的线程，可以使用child_process来创建新的子进程。...// 在本例子中，共享的是 HTTP 服务器。...一个工作进程在创建后会自动连接到它的主进程。 当 ‘disconnect’ 事件被触发时才会断开连接。...而本质上，worker.send在主进程中，这会发送消息给特定的工作进程。 相当于 ChildProcess.send()。在工作进程中，这会发送消息给主进程。...而在子进程中，则可以使用worker中的全局变量process来发送消息。 总结 使用cluster可以充分使用多核CPU的优势，希望大家在实际的项目中应用起来。
初始化DataFrame 创建一个空的DataFrame变量 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame() ...print(np.shape(data)) # (0,0) 通过字典创建一个DataFrame import pandas as pd import numpy as np dict_a...异常处理 过滤所有包含NaN的行 dropna()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna from numpy import nan as NaN import...'表示去除行 1 or 'columns'表示去除列 # how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除，'all'表示行或列全都含有NaN才去除 # thresh: 整数n，表示每行或列中至少有...n个元素补位NaN，否则去除 # subset: ['name', 'gender'] 在子集中去除NaN值，子集也可以index，但是要配合axis=1 # inplace: 如何为True，
目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能 ---- 基本特征 一个表格型的数据结构 含有一组有序的列（类似于index） 大致可看成共享同一个index...的Series集合 创建 DataFrame与Series相比，除了可以每一个键对应许多值之外，还增加了列索引（columns）这一内容，具体内容如下所示： 自动生成行索引 ..., 'pay': [4000, 5000, 6000]} # 以name和pay为列索引，创建DataFrame frame = pd.DataFrame(data) #自定义行索引 print(frame...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用
再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型...，并通过预测目标在序列每个时间步上取值的概率分布来完成预测任务。...更强的长期依赖建模能力，在长序列上效果更好。...在标准的Transformer中， 这表示每一个单元都要访问所有的历史单元以及它自己（如图a所示），那么这样空间复杂度为 ，L是序列长度。...另外作者还提出了一些其他的稀疏性策略, 具体可以参考原论文。 对比在不同限制条件下的预测效果，可以看出LogSparse在更复杂的交通数据集上对模型提升效果更明显，也说明了长期依赖的重要性。
趋势分析（Trend） 常用趋势的数学函数 线性函数 y=ax+b 指数函数 y=a^x 二次函数 y=ax^2+bx+c 曲线拟合方法 nls可以拟合任意表达式的曲线 nls(formula...,start,data) formula 曲线表达式 start 参数的初始点，可以随便设置一个 设置这个参数的目的：（减少递归的次数，加快运算的速度） data 需要拟合的数据 data
时间序列预测（time series forecasting） ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model） ARIMA模型，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列...，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...install.packages(“forecast”) 拟合曲线的方法 auto.arima(ts) forecast(arimaModel,h) arimaModel ARIMA模型...h 需要预测的时间长度 代码实现： #install.packages('forecast') library(forecast) data <- read.csv("data.csv
仓库简介 随着创建的镜像日益增多，就需要有一个保存镜像的地方，这就是仓库。目前有两种仓库：公共仓库和私有仓库。...最方便的就是使用公共仓库上传和下载镜像，下载公共仓库中的镜像不需要注册，但上传镜像到公共仓库是需要注册的。...公共仓库中填写完成仓库的ID号、邮箱以及登录仓库的密码并在邮件中进行激活就可以上传自己的镜像。 那么怎么构建属于自己的私有仓库呢？可以使用registry来搭建本地私有仓库。...it registry /bin/bash //创建容器 # docker ps -a //查看容器的运行状态 # docker start 67b98e15c857 # docker run...-d -p 5000:5000 -v /data/registry:/tmp/registry registry //宿主机的/data/registry自动创建挂载容器中的/tmp/registry
注意，worker_threads创建的是子线程，而child_process创建的是子进程。 在child_process模块中，可以同步创建进程也可以异步创建进程。...同步创建方式只是在异步创建的方法后面加上Sync。 创建出来的进程用ChildProcess类来表示。...当调用父进程中的 subprocess.disconnect() 或子进程中的 process.disconnect() 后会触发 disconnect 事件。...子进程将会在message事件中，将该handle传递给Callback函数，从而可以在子进程中进行处理。...他们的区别就在于在windows的环境中，如果要执行.bat或者.cmd文件，没有shell终端是执行不了的。这个时候就只能以exec来启动。execFile是无法执行的。
在IDEA中创建maven项目 现在的JavaWeb项目中，绝大多数都是采用的maven结构的项目，而对于maven支持的最好的IDE开发工具为IDEA,所以说我就以在IDEA上为例来进行maven...和往常一样，为了避免由于开发工具版本的不同所造成的困扰，我先讲我的开发工具版本号公布一下，我的开发工具版本号为IDEA-2017.2.16，如下图所示： 用IDEA创建maven项目的方法如下，...双击IDEA图标，进入的界面如下，在该页面中，点击箭头所示的“Create New Project”选项 在接下来的页面中会直接显示maven选项，由于我们索要创建的是一个最简单的maven...项目，所以说我们需要做的是勾选图示所示的“Create From Archetype”复选框，在下面的下拉选项中我们选择“quickstart”，之后点击【Next】 在接下来的面板中，我们填写...填写完之后，点击【Next】 在接下来的面板中选择本地的maven，选择完成后点击【Next】 比如说我的maven选择如下所示： 在接下来的慢板中填写项目名，比如说我的填写如下
在 React 中，可以通过以下几种方式来创建 ref： 1：使用 React.createRef() 方法： 在类组件中，可以使用 React.createRef() 方法来创建 ref 对象。...通常，在组件的构造函数中将 ref 赋值给类的实例属性。...ref，通过在组件中定义一个函数，然后将其作为 ref 属性传递给组件或 DOM 元素。...3：使用 React.useRef() Hook： 在函数组件中，可以使用 React.useRef() Hook 来创建一个 ref 对象，并将其赋值给一个变量。...无论使用哪种方式，创建的 ref 对象都可以通过 .current 属性来访问引用的组件或 DOM 元素。
标签：Excel图表技巧，瀑布图 在Excel中很容易创建瀑布图，因为自Excel 2016就推出了瀑布图。然而，改变瀑布颜色稍微有点困难。...在刚开始选择数据并插入瀑布图时，没有被标记为“汇总”列，这意味着所有列都将是浮动的。我们可以两次单击应该为总计的列，这将选择该列。然后，在该列上单击鼠标右键，选择“设置为汇总”，如下图1所示。...图1 从图1中可以观察到，可以更改每个点的填充和轮廓。如果希望瀑布以橙色表示正，灰色表示负，可能会右键单击每一列并手动更改颜色。这是一种“笨”办法！并且，如果数据从正变为负，则颜色不会改变。...此时，可以单击功能区“页面布局”选项卡，再单击“主题”组中“颜色”下拉列表，选取其底部的“自定义颜色”。其中，着色1用于增加，着色2用于减少，着色3用于汇总。改变这三种颜色，瀑布图中的颜色就会改变。...现在，可以清楚地看到连接线在哪里，它们呈细微的灰色，可以对其进行相应的格式设置。 瀑布图是一种很好的图表类型，希望Microsfot能够不断改进，让其更好。
在nodejs中创建child process 简介 nodejs的main event loop是单线程的，nodejs本身也维护着Worker Pool用来处理一些耗时的操作，我们还可以通过使用nodejs...注意，worker_threads创建的是子线程，而child_process创建的是子进程。 在child_process模块中，可以同步创建进程也可以异步创建进程。...同步创建方式只是在异步创建的方法后面加上Sync。 创建出来的进程用ChildProcess类来表示。...子进程将会在message事件中，将该handle传递给Callback函数，从而可以在子进程中进行处理。...他们的区别就在于在windows的环境中，如果要执行.bat或者.cmd文件，没有shell终端是执行不了的。这个时候就只能以exec来启动。execFile是无法执行的。
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