关于ROC曲线，前前后后写了很多篇推文，关于二分类数据和生存资料的都有，目前只有多指标联合诊断的ROC曲线还没介绍了，今天就介绍多指标联合诊断的ROC曲线。...多时间点和多指标的ROC曲线 临床预测模型之二分类资料ROC曲线的绘制 临床预测模型之生存资料ROC曲线的绘制 ROC曲线(AUC)的显著性检验 生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线 ROC曲线纯手工绘制...其中outcome是结果变量，是二分类的，其余列是预测变量。 多指标联合诊断的ROC 假如现在我想使用s100b/ndka/age这3个变量来预测结果，该如何画出这3个变量联合诊断的ROC曲线呢？...fitted pred <- predict(f, newdata = aSAH, type = "response") aSAH$pred <- pred 用这个pred就可以画ROC曲线了，这个就是多指标联合诊断的...很简单，只要把predict中的数据集换成测试集即可： # 换成测试集即可 pred 的测试集, type = "response") 剩下的就都一样了
引言 本期推文回归学术图表的绘制教程，本次的推文也是在查看SCI论文时发现，图表简单明了且使用较多，接下来我们通过构建虚拟数据进行符合出版的多类别散点图绘制。 02....markeredgecolor='k',label='D6') #修改次刻度 yminorLocator = MultipleLocator(2.5) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数...',width=4.5,height=3, dpi=900,bbox_inches='tight') plt.show() 知识点： （1）ax.plot()函数marker的具体设置...（2）ax.plot()函数linestyle(ls)连接线的类型，matplotlib提供的类别如下： ? 下面列举ax.plot()其他主要参数如下： ?...得到的图形如下： ? 03. 总结 本期推文回归学术图表绘制教程：多类别散点图。涉及连接线、颜色、刻度等属性参数的设置，教程相对简单，希望能够帮到大家。欢迎进群讨论啊
分割对象的方法有多种： obj.groupby('key') obj.groupby(['key1','key2']) obj.groupby(key,axis=1) 现在让我们看看如何将分组对象应用于...int64'), 'Royals': Int64Index([9, 10], dtype='int64'), 'kings': Int64Index([5], dtype='int64')} 2.2 根绝多列进行分组...3.1 常见的是通过agg方法来实现aggregation grouped = df.groupby('Year') print(grouped['Points'].agg(np.mean)) Year...，该对象的索引大小与正在分组的对象的大小相同。...因此，转换返回与组块大小相同的结果。
在平时的金融数据处理中，模型构建中，经常会用到pandas的groupby。...我们可以使用多线程，使用一个叫做joblib的模块，来实现groupby的并行运算，然后在组合，有那么一点map-reduce的感觉。 ...我们的场景是这样的：我们希望计算一系列基金收益率的beta。那么按照普通的方法，就是对每一个基金进行groupby，然后每次groupby的时候回归一下，然后计算出beta。...其实思路很简单，就是pandas groupby之后会返回一个迭代器，其中的一个值是groupby之后的部分pandas。...函数，这个函数其实是进行并行调用的函数，其中的参数n_jobs是使用的计算机核的数目，后面其实是使用了groupby返回的迭代器中的group部分，也就是pandas的切片，然后依次送入func这个函数中
写在前面：之前我对于groupby一直都小看了，而且感觉理解得不彻底，虽然在另外一篇文章中也提到groupby的用法，但是这篇文章想着重地分析一下，并能从自己的角度分析一下groupby这个好东西~...OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解...，则看的是多列之间维度的笛卡尔积 比如按照key1列，可以分为a和b两个维度，按照key2列可以分为one和two两个维度，最后groupby这两列之后的结果就是四个group。...(mapping2,axis=1).mean() 无论solution1还是2，本质上，都是找index（Series）或者key（字典）与数据表本身的行或者列之间的对应关系，在groupby之后所使用的聚合函数都是对每个...另外一个我容易忽略的点就是，在groupby之后，可以接很多很有意思的函数，apply/transform/其他统计函数等等，都要用起来！
作者：Lemon 来源：Python数据之道 玩转 Pandas 的 Groupby 操作 大家好，我是 Lemon，今天来跟大家分享下 pandas 中 groupby 的用法。...Pandas 的 groupby() 功能很强大，用好了可以方便的解决很多问题，在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚。 今天，我们一起来领略下 groupby() 的魅力吧。...首先，引入相关 package ： import pandas as pd import numpy as np groupby 的基础操作 经常用 groupby 对 pandas 中 dataframe...b 6.5 95.000000 c 5.0 104.666667 按多列进行分组（groupby） df.groupby(['A','B']).mean() Out[4]:...('A').apply(np.mean) ...: # 跟下面的方法的运行结果是一致的 ...: # df.groupby('A').mean() Out[17]:
简单的小技巧分享，其实主要是想说一下，全国巡讲，杭州站报名还有5天截止！...报名通道：全国巡讲第13站-杭州（生信技能树爆款入门课）(下一站甘肃兰州) 模拟数据 就模拟一个基因表达矩阵吧，列是基因，有10个基因，然后行是样本，这10个基因在100个样本的表达量。...expr)=LETTERS[1:10] pheatmap::pheatmap(expr) ITH_genes=LETTERS[1:10]math=rnorm(10) 有一个变量是math值，也是100个样本的一个指标...，然后就可以看10个基因分别和这个math的散点图，看相关性，因为是完全随机，所以后面绘制的图都不太可能会有明显的相关性。...使用cowplot拼图 这个时候表达矩阵是宽的 使用facet分面 这个时候宽表达矩阵，需要折叠起来，变成长的数据形式才能绘图。
散点图是一种有用也有趣的图表，往往能够给我们提供意想不到的解决方案。本文并不讲解散点图的应用，而是通过几个使用散点图表现的图表，让我们更加了解这种图表类型。...下面的图1所示是几幅使用散点图制作的图表。 图1 我们来看看它们的制作过程，以及如何调整数据使其变换形状。 散点图的每个点由2个值确定：X坐标和Y坐标。...单击功能区“插入”选项卡“图表”组中“散点图——带直线的散点图”，在工作表中插入一个散点图，并调整为合适的格式。...Yplot,1) 此时，当你调整Points或Scale值时，散点图会相应呈现不同形状，如下图3所示。 图3 同样，我们可以创建其它形状的散点图，只需要调整相应的数据。如下图4所示。...图4 自己设计一些数据，尝试绘制散点图，可能会得到很多优美的图形来。 图5 据说，如果你有合适的数据，利用散点图，还可以制作出工程图来。有兴趣的朋友，可以试试，说不定会发现很多乐趣。
序 本文主要研究一下gorm的GroupBy OIP - 2021-01-19T235758.765.jpeg GroupBy gorm.io/gorm@v1.20.11/clause/group_by.go...group by clause func (groupBy GroupBy) Build(builder Builder) { for idx, column := range groupBy.Columns...) groupBy.Columns = append(copiedColumns, groupBy.Columns...)...= append(copiedHaving, groupBy.Having...) } clause.Expression = groupBy } GroupBy定义了Columns...checkBuildClauses(t, result.Clauses, result.Result, result.Vars) }) } } 小结 gorm的GroupBy
3.散点图的特点散点图可以帮助我们推断出不同维度数据之间的相关性, 比如上述例子中,看得出身高和体重是正相关, 身高越高, 体重越重散点图也经常用在地图的标注上4.直角坐标系的常见配置直角坐标系的图表指的是带有...x轴和y轴的图表, 常见的直角坐标系的图表有: 柱状图 折线图 散点图针对于直角坐标系的图表, 有一些通用的配置配置1: 网格 gridgrid是用来控制直角坐标系的布局和大小, x轴和y轴就是在grid...的基础上进行绘制的显示 gridshow: truegrid 的边框borderWidth : 10grid 的位置和大小left top right bottom width heightvar option...的边框颜色 left: 100, // grid的位置 top: 100, width: 300, // grid的大小 height: 150 }}配置2: 坐标轴 axis...xAxisIndex :设置缩放组件控制的是哪个 x 轴, 一般写0即可yAxisIndex :设置缩放组件控制的是哪个 y 轴, 一般写0即可指明初始状态的缩放情况start : 数据窗口范围的起始百分比
企业在制定KPI时一般不会只有一个指标，而是多指标相互补充、相互制衡。比如零售门店，销售业绩当然重要，但是只看业绩，不看毛利（或者销售折扣），可能卖得越多，赔钱越多。...部分零售业指标参考：服装零售业常用指标中英文对照 不同的指标重要程度不同，在Power BI排名可视化时，可以考虑为每个指标排名的同时，按照权重进行综合排名。...因此，我们去掉所有排名度量值，将各指标的排名放到指标值对应的条件格式图标上，将综合排名放到维度（此处为店铺名称）的条件格式图标上。...这里建议加权排名和各指标的排名采用不同的形状，便于区分。 将复制的SVG度量值粘贴到Power BI，其中的排名参数对应调整。...这里操作如果有问题，可以参考这个视频：Power BI SVG工具升级：新增条件格式排名生成器 把每个指标和店铺名称的条件格式图标施加对应的SVG度量值： 完工。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，没错，就是下表2： 表2 可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用，我建议在思考的过程中，由表1到表2的过程中，增加一个虚构的中间表：虚拟表3。...3.接下来就要针对虚拟表3执行Select语句了： （1）如果执行select *的话，那么返回的结果应该是虚拟表3，可是id和number中有的单元格里面的内容是多个值的，而关系数据库就是基于关系的，...答案就是用聚合函数，聚合函数就用来输入多个数据，输出一个数据的。如cout(id)，sum(number)，而每个聚合函数的输入就是每一个多数据的单元格。...（4）例如我们执行select name,sum(number) from test group by name，那么sum就对虚拟表3的number列的每个单元格进行sum操作，例如对name为aa的那一行的
函数associateBy和groupBy构建来自由指定键索引的集合的元素的映射。key在keySelector参数中定义。...您还可以指定可选的valueSelector来定义将存储在map元素值中的内容。...区别 associateBy和groupBy之间的区别在于它们如何使用相同的键处理对象： associateBy使用最后一个合适的元素作为值。 groupBy构建所有合适元素的列表并将其放入值中。...* * @sample samples.collections.Collections.Transformations.groupBy */ public inline fun ...* * @sample samples.collections.Collections.Transformations.groupBy */ public inline fun <T, K,
序 本文主要研究一下flink Table的groupBy操作 Table.groupBy flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!...GroupedTable(this, fields) } //...... } Table的groupBy操作支持两种参数，一种是String类型，一种是Expression类型；String...参数的方法是将String转换为Expression，最后调用的Expression参数的groupBy方法，该方法创建了GroupedTable GroupedTable flink-table_2.11...方法创建的是LogicalAggregate 小结 Table的groupBy操作支持两种参数，一种是String类型，一种是Expression类型；String参数的方法是将String转换为Expression...，最后调用的Expression参数的groupBy方法，该方法创建了GroupedTable GroupedTable有两个属性，一个是原始的Table，一个是Seq[Expression]类型的groupKey
Pandas怎样实现groupby分组统计 groupby：先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数 import pandas as pd import numpy as np %matplotlib...，查询所有数据列的统计 df.groupby('A').sum() C D A bar -2.142940 0.436595 foo -2.617633 1.083423 我们看到： groupby...中的’A’变成了数据的索引列 因为要统计sum，但B列不是数字，所以被自动忽略掉 2、多个列groupby，查询所有数据列的统计 df.groupby(['A','B']).mean() C D A...二、遍历groupby的结果理解执行流程 for循环可以直接遍历每个group 1、遍历单个列聚合的分组 g = df.groupby('A') g groupby.generic.DataFrameGroupBy.../datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv" df = pd.read_csv(fpath) # 替换掉温度的后缀℃ df.loc[:, "bWendu"
二、单指标检测和多指标检测 在运维领域，指标异常检测根据不同场景和应用需求，可以分为单指标异常检测和多指标异常检测。 1. 单指标异常检测 ● 检测原理：关注的是某个KPI的值是否异常。...多指标异常检测 ● 检测原理：关注的是某个实体的状态是否异常。如：服务器、设备等。 ● 异常场景：多指标异常检测场景主要有两种情况。...主要有两种思路： 第一种思路是将多指标序列划分成多个单指标序列，利用单指标异常检测方法发现异常； 第二种思路是直接分析多指标序列，如将多指标序列按形状或时间分成多个子序列，同时结合聚类等算法发现异常。...针对多指标异常检测，第一种思路相对成熟，但这种思路会丢失指标间的关联性信息，同时对每个KPI进行建模会带来更高的成本。 因此，检测方案将围绕多指标异常检测的第二种思路进行展开。...三、多指标异常检测分析方案 该分析方案包括离线过程和在线过程，主要是通过判断多指标间的变量关系是否被打破来进行异常检测。 若多指标间的变量关系被打破，则判断为异常，反之则正常。
图表来源：Bilibili 这个思路可以用到实际业务中，比如下方Power BI 矩阵对不同零售门店的指标进行了对比： 这种效果是如何实现的？核心是使用了条件格式图标和字体颜色。...电脑端B站观看： https://b23.tv/rMCMJ2v 首先将指标和维度如下拖入矩阵： 并将值切换到行，使得指标纵向排列： 对每个指标进行排名计算： M.排名.销售业绩 = RANKX(ALLSELECTED...B站的红，最后一名返回蓝色。...代码，“低”相同操作： 新建SVG度量值： B站SVG.销售业绩 = SWITCH([M.排名.销售业绩],1,"高的SVG代码",5,"低的SVG代码") 将以上SVG代码插入对应指标的条件格式图标...每个指标相同操作，完工。 为知识星球会员提供本文配套练习文件外加更多的多指标排名技巧。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 1 x=[2;4;8;10;12;16;18;20;22;25;26;30;40;46;48;66;68;70;82;84;100;110;120;130
2. pd.groupby函数 这个函数的功能非常强大，类似于sql的groupby函数，对数据按照某一标准进行分组，然后进行一些统计。...分分割方法有多种 obj.groupby(‘key’)- obj.groupby([‘key1’,‘key2’])- obj.groupby(key,axis=1) 现在让我们看看如何将分组对象应用于DataFrame...int64'), 'Royals': Int64Index([9, 10], dtype='int64'), 'kings': Int64Index([5], dtype='int64')} # 根据多列进行分组..."""agg方法实现聚合, 相比于apply，可以同时传入多个统计函数""" # 针对同一列使用不同的统计方法 grouped = df.groupby('Year', as_index=False...Team Devils 2 Kings 3 Riders 4 Royals 2 kings 1 dtype: int64 # 过滤到个数小于3的队伍 print(df.groupby
数据分析：多诊断指标ROC分析介绍pROC::roc函数能够使用一个指标（predictor）去区分两个或多个分组（response），并计算95%置信区间的原理基于以下几个关键点：ROC曲线：ROC曲线是一种图形表示...）：数据分析：多诊断指标ROC分析百度云盘链接: https://pan.baidu.com/s/1u_p0ebiq9a3X3IITYOBOLA提取码: 请关注WX公zhong号 *生信学习者* 后台发送...*多指标ROC* 获取提取码data 的详细解释：数据分析：多诊断指标ROC分析1-10. get_ROC_CI函数接受五个参数：inputdata：输入的数据框，包含用于计算ROC曲线的数据。...-0.94)10.014285714DELFI: 0.89 (0.84-0.94)10.019047619DELFI: 0.89 (0.84-0.94)10.023809524ROC 曲线图数据分析：多诊断指标
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