/** * 判断由字符串from和to代表的两个日期的先后关系．...* @param from 满足yyyy-MM-dd HH:mm日期格式的字符串 * @param to 满足yyyy-MM-dd HH:mm日期格式的字符串 * @return -1 : from...> to * @return 0 : from = to * @return 1 : from 比较（由于两者至少有一个为空） */ function
单细胞测序—比较两个Seurat分析结果中细胞簇和细胞类型的对应关系如果一个数据集我们采用了两种方法对其进行了分析，可采用如下方法比较两个Seurat分析结果中细胞簇和细胞类型的对应关系。...phe_0_1 和 phe_basic 数据框的行名是否完全相同。...如果相同，返回 TRUE；否则返回 FALSE。这一步通常用来确保这两个数据框中的细胞是一一对应的，便于后续比较。..._0_1 中细胞簇（seurat_clusters）的对应关系。...然后使用 balloonplot 函数可视化这个交叉表，显示两个分析结果之间的细胞簇对应关系。气球的大小表示在特定的簇组合中，细胞的数量。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/119566.html原文链接：https://javaforall.cn
2021-11-25：给定两个字符串s1和s2，返回在s1中有多少个子串等于s2。来自美团。 答案2021-11-25：改写kmp算法。next数组多求一位。...最后一个3表示，终止位置之前的字符串最长前缀和最长后缀的匹配长度。 也就是next数组补一位。 时间复杂度：O((N)。 空间复杂度：O(N)。 代码用golang编写。...0 } str1 := []byte(s1) str2 := []byte(s2) return count(str1, str2) } // 改写kmp为这道题需要的功能...} return count } // next数组多求一位 // 比如：str2 = aaaa // 那么，next = -1,0,1,2,3 // 最后一个3表示，终止位置之前的字符串最长前缀和最长后缀的匹配长度
.NET/C# 在代码中测量代码执行耗时的建议（比较系统性能计数器和系统时间） 发布于 2018-11-06 15:33...不过传统的在代码中编写计时的方式依然有效，因为它可以生产环境或用户端得到真实环境下的执行耗时。 如果你希望在 .NET/C# 代码中编写计时，那么阅读本文可以获得一些建议。...基本的计时 计时一般采用下面这种方式，在方法执行之前获取一次时间，在方法结束之后再取得一次时间。 // 在方法开始之前。 Foo(); // 在方法执行之后。...你可以阅读以下博客获得这两者的使用： C# 标准性能测试 - 林德熙 C# 标准性能测试高级用法 - 林德熙 .NET/C# 反射的的性能数据，以及高性能开发建议（反射获取 Attribute 和反射调用方法...当然，这以性能成本为代价的。
在一次操作中，你可以选择两个 不同 的下标 i 和 j ，其中 0 两个数组中每个元素出现的频率相等，我们称两个数组是 相似 的。请你返回将 nums 变得与 target 相似的最少操作次数。测试数据保证 nums 一定能变得与 target 相似。...答案2022-04-22：给定两个长度相等的整型数组 nums 和 target，要求将 nums 变为与 target 相似，并返回最少需要的操作次数。...如果是，则称 nums 与 target 是相似的，返回此时的操作次数。按照题目描述实现过程可以分为以下几个步骤：统计 nums 和 target 中所有元素出现的频率，然后比较两者是否相同。...逐一比较 nums 和 target 中的对应元素，计算它们之间的差值的绝对值之和。这一步可以使用 abs() 函数和循环实现。将差值的绝对值之和除以 4，即得到最少操作次数。整个过程就是这样。
最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。 我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。
这篇文章是本系列的第一篇，选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式，用作内部员工EXCEL基础操作培训，以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作，提升工作效率。...比如year(时间)得到的就是年份，month(时间)会返回月份，minute(时间)得到具体的分钟数，second（时间）亦然。至于weekday嘛有点特殊，他有两个参数： ?...第一个参数和前面介绍的函数一样，就是目标时间，后面的参数选项比较多了，大家可以尝试一下： ?...上述这些GUYS在实践中常用于构建辅助列。 3.2 DAYS DAYS（结束日期，开始日期），输入结束日期和开始日期，DAYS函数会计算返回两个日期的相差天数： ?...我们发现两个区域的表有一个交集，他们有共同的产品ID，因此，我们可以通过ID作为纽带，将区域1里面的销量、销售额数据匹配到区域2中。 先做销量，我们在J2单元格输入如下公式： ?
在 Jupyter 中(jupyter notebook 或者 jupyter lab)，可以对数据表格按照条件进行个性化的设置，方便形象的查看和使用数据。...Numpy 的版本为： pandas version:1.3.0rc1 numpy version:1.19.2 首先导入 pandas 和 numpy 库，这次咱们本次需要用到的两个 Python...： 隐藏列 04 设置数据格式 在设置数据格式之前，需要注意下，所在列的数值的数据类型应该为数字格式，如果包含字符串、时间或者其他非数字格式，则会报错。...下面演示两个使用案例，其他的用法参考 background_gradient() 函数。...所以，针对较为复杂的样式，还是乖乖的复制代码使用吧。 11 导出样式到Excel 导出样式到 Excel 中，这个功能还是比较实用的。
隐藏列 04 设置数据格式 在设置数据格式之前，需要注意下，所在列的数值的数据类型应该为数字格式，如果包含字符串、时间或者其他非数字格式，则会报错。...当数据范围比较大时，可以通过设置 vmin 和 vmax 来设置最小和最大的颜色的设置起始点。 比如下面，基金规模在20亿以下的，颜色最浅，规模70亿以上的，颜色最深，20~70亿之间的，颜色渐变。...下面演示两个使用案例，其他的用法参考 background_gradient() 函数。...09 颜色设置范围选择 在使用 Style 中的函数对表格数据进行样式设置时，对于有 subset 参数的函数，可以通过设置 行和列的范围来控制需要进行样式设置的区域。...所以，针对较为复杂的样式，还是乖乖的复制代码使用吧。 11 导出样式到Excel 导出样式到 Excel 中，这个功能还是比较实用的。
interval：向前、向后偏移日期和时间； 10）last_day()：提取某个月最后一天的日期； 11）datediff(end_date,start_date)：计算两个时间相差的天数； 12...操作如下： 3）floor(x)：向下取整，返回的最大整数。（地板函数） 地板函数：在excel，python中均存在这个函数。...(end_date,start_date)：计算两个时间相差的天数； 操作如下： 12）timestampdiff(unit,start_date,end_date)：计算两个时间返回的年/月/天数...③ max()函数和min()函数：传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大； 结论如下： max()和min()中传入的是"整型/小数类型"，计算的是数值的最大值和最小值。...max()和min()中传入的是"日期类型"，max()计算的最大值是离我们最近的那个日期，min()计算的最小值是离我们最远的那个日期，这个可以记一下。
qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的...：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行...用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding...: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 在特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列
返回 表——包含单列或者单行的最后一个值 C. 注意事项 表达式是一个逻辑比较 通常和calculate进行搭配组合 另外可以类似Max函数结果返回 D. 作用 返回表达式不为空的列的最后一个值。...这个也是最基础的用法，和函数表面意义相同 2. 返回列中最大的值 LastNonBlank:=LASTNONBLANK('表'[金额],"") 返回结果：1000。...这里的空值作为0来处理 实现Excel中Vlookup函数模糊查找功能。 分级表： ? 数据表： ? 通过分级表我们来确定考试成绩归属的级别，这个是一个经典的Vlookup函数的应用。...通过分级表的成绩和当前成绩进行比较，和当前行进行比较需要用到Earlier函数 LastNonBlank('分级表'[成绩]<=Earlier('成绩表'[考试成绩]),"") 先看第一行 '分级表'[...这个比较的结果就是0,60两个值的单列，然后通过LastNonblank获取最大值，也就是60。 返回的结果如下 ? 2.
计算统计类 在利用excel表格统计数据时，常常需要使用各种excel自带的公式，也是最常使用的一类，重要性不言而喻，不过excel都自带快捷功能。...MONTH函数：返回日期的月份。 DAY函数：返回以序列数表示的某日期的天数。 WEEKDAY函数：返回对应于某个日期的一周中的第几天。 Datedif函数：计算两个日期之间相隔的天数、月数或年数。...MONTH 功能：返回日期的月份 语法：=MONTH(日期) ? 5. DAY 功能：返回以序列数表示的某日期的天数 语法：=DAY(日期) ? 6....Datedif 功能：计算两个日期之间相隔的天数、月数或年数 语法：=Datedif（开始日期，结束日期，参数） 参数3：为所需信息的返回时间单位代码。...各代码含义如下： "y"返回时间段中的整年数 "m”返回时间段中的整月数 "d"返回时间段中的天数 "md”参数1和2的天数之差，忽略年和月 "ym“参数1和2的月数之差，忽略年和日 "yd”参数1和2
1、对指定单元格进行四舍五入 =ROUND(E7,0) 9、排名次函数RANK() 返回一列数字的数字排位。 数字的排位是相对于列表中的其他值的大小。...1、获取指定单元格在范围内进行排名 =RANK(C3,C2:C11) 9、排名次函数RANK.EQ() 与RANK函数用法一致 返回一列数字的数字排位。...用法 日期 2011-4-15 公式 描述（结果） 结果 =DAY(A2) 单元格 A2 (15) 中日期的天数 15 15、月函数MONTH() 返回日期（以序列数表示）中的月份。...因此，使用四位数的年份可避免混淆。 如果 *year* 介于 0（零）到 1899 之间（包含这两个值），则 Excel 会将该值与 1900 相加来计算年份。...如果 *year* 介于 1900 到 9999 之间（包含这两个值），则 Excel 将使用该数值作为年份。例如，DATE(2008,1,2) 将返回 2008 年 1 月 2 日。
返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值...取列名的两个方法 df[df.index == 'Jude'] # 按索引查询要用 .index df[df[col] > 0.5] # 选择col列的值大于0.5的行 # 多条件查询 df[(df['...数据选取 df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列 df.loc[df['team'] == 'B',['name...，列col2的均值 # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.pivot_table(index=col1, values=[col2...dt.tz_convert('Asia/Shanghai') # 查看所有时区 from pytz import all_timezones print (all_timezones) # 时长，多久，两个时间间隔时间
它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作...非常easy，其实read_csv和read_excel还有一些参数，比如header、sep、names等，大家可以做额外了解。实践中数据源的格式一般都是比较规整的，更多情况是直接读取。...小Z温馨提示：我们最初用df2.info()查看数据类型时，非数值型的列都返回的是object格式，和str类型深层机制上的区别就不展开了，在常规实际应用中，我们可以先理解为object对应的就是str...以案例数据为例，我们这些渠道数据，是在2019年8月2日提取的，后面可能涉及到其他日期的渠道数据，所以需要加一列时间予以区分，在EXCEL中常用的时间格式是'2019-8-3'或者'2019/8/3'，...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?
它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。...（1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Minutes to pandas 在第一次学习Pandas的过程中，你会发现你需要记忆很多的函数和方法...所以在这里我们汇总一下 Pandas官方文档 中比较常用的函数和方法，以方便大家记忆。同时，我们提供一个PDF版本，方便大家打印。 ...数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]：按位置选取数据 s.loc['index_one...df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数
没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。 今天，小芯将分享12个很棒的Pandas和NumPy函数，这些函数将会让生活更便捷，让分析事半功倍。 ...1. allclose() Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等，则返回False。...Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，用于从平面文件(CSV和定界文件)、 Excel文件，数据库加载数据，以及以超高速HDF5格式保存/加载数据 特定于时间序列的功能：日期范围生成和频率转换、移动窗口统计、日期移位和滞后。
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