如何将数据框一列中的值列表均匀地拆分成多个列 - 腾讯云开发者社区

/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

，之后出现的为重复图片 2.mutate（）数据新增列 # mutate，数据框新增一列，新增一列是两列数值的乘积 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width...##最终生成作图过程中间的转换的数据框dat 图片 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), ##选择那几列的列名合成在一起组成新的一列...) ##对test数据框的每一行求和图片图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:...33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply(test,mean) lapply...（第一个写的数据框），右表中多余的数据舍去，没有的数据显示缺失值 right_join(test1,test2,by="name") ##右连接，以右侧的表的行为准构成新的数据框（第二个写的数据框），左表中多余的数据舍去

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GreenPlum分布式数据库存储及查询处理

greenplum会根据指定的Hash key列计算每一行数据对应的Hash值，并映射到相应的segment实例。当选择的Hash key列的值唯一时，数据会均匀的分散至所有segment实例。...一张大表逻辑性地分成多个部分，如按照分区条件进行查询，将减少数据的扫描范围，提高系统性能。提高对于特定类型数据的查询速度和性能，更方便数据库的维护和更新。决定表的分区策略：表是否足够大？...历史数据的滚动需求也是分区设计的考虑因素按照某个规则数据是否可以被均匀的分拆？尽量把数据均匀分拆的规则 Greenplum数据库支持：范围分区：基于一个数字型范围划分数据，例如按照日期或价格划分。...(日期范围或数字范围)/如日期、价格等列表分区：基于一个值列表划分数据，例如按照销售范围或产品线划分。...列存储是以列为单位存储数据，物理上一列会对应一个或者多个数据文件，而且列存储的压缩比比较高，但是如果查询的时候，如果返回的列很多，那么效率不如行存储，列存储更适合对某一列做相关统计，列存储更适合OLAP

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在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。完成本教程后，你将知道：如何将你的列表数据转换为NumPy数组。如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...有关示例，请参阅帖子：如何在Python中加载机器学习的数据本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...这是一个数据表，其中每一行代表一个新的发现，每一列代表一个新的特征。也许你通过使用自定义代码生成或加载数据，现在你有了二维列表。每个列表表示一个新发现。...X = [:, :-1] 对于输出列，我们可以再次使用':'选择所有行，并指定-1索引来检索最后一列 y = [:, -1] 综上，我们可以把一个3列的二维数据集分成如下的输入和输出数据： # split...(3, 2) (3, 2, 1) 概要在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。具体来说，你了解到：如何将你的列表数据转换为NumPy数组。

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Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

在这里的总体目标是【逆透视】数据，但还有一列是不需要的。从原始数据源导入的 “Total” 列可以被删除，因为可以简单地用【数据透视表】（或者 Power BI 中的 “矩阵”）重建它。...【警告】【透视列】对话框中的【值列】总是默认为数据集中的第一列，这很少是用户需要的。不要忘了更改它。【注意】如果单击【高级选项】左边的小三角，会发现也可以更改数值的聚合方式。...（译者注：逆透视的本质是将表示结构的多个属性转换为一个属性的多个值；透视的本质是将某个属性内容转换为结构。...图 7-12 讨厌的东西，如何将其规范化在这个文件中，有如下两个问题需要考虑。厨师职位包含 “Grill，Prep 和 Line” 都在一列中，用 “/” 字符分开。...单击这个选项会要求 Power Query 扫描更多的数据，它会这样做，直到它扫描达到 1000 个唯一值为止，因为这是可以在下拉列表中显示的最大值。

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中产生缺失值。...，再转换回长列表，比如：这个数据的问题是 x, y 应该放在两列中却合并成一个了，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...2.10 表格的拆分与合并将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。首先还是可以创建一个数据框。...nest 与unnest 对于数据框，我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框，并储存在列表中。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。

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程序员修神之路--做好分库分表其实很难之二（送书继续）

拆表引起的问题在特定的场景下，有时候代价真的很大。...横向切分是诸多业务中最常用的切分方式，本质是把一个表中的数据行按照规则分散到多个表中，比如最常见的按照ID范围，按照业务主键的哈希值等。...当然也可以按照别的规则来拆，比如把访问频繁的信息拆分成一个表，其他不频繁的信息拆分成一个表，具体的拆分规则还是要看当时要解决的问题是什么。...另外一种分表策略就是把某一列按照哈希值来路由到不同的表中，同样以用户ID为例，假如我们一开始就规划了10个数据库表，路由算法可以简单地用 user_id %10的值来表示数据所属的数据库表编号，ID为985...这种切分规则的优势是每个表的数据分布比较均匀，但是后期扩容会设计到部分数据的迁移工作。 3.

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没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...对象列(object columns)主要用于存储字符串，包含混合数据类型。为了更好地了解怎样减少内存的使用量，让我们看看 Pandas 是如何将数据存储在内存中的。...数据框的内部表示在底层，Pandas 按照数据类型将列分成不同的块（blocks）。这是 Pandas 如何存储数据框前十二列的预览。你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。...这是因为数据块对存储数据框中的实际值进行了优化，BlockManager class 负责维护行、列索引与实际数据块之间的映射。它像一个 API 来提供访问底层数据的接口。...对象列表中的每一个元素都是一个指针(pointer)，它包含了实际值在内存中位置的“地址”。

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MySQL按字符串hash分区_mysql分区理论「建议收藏」

分区类型优点缺点共性 Range 适合与日期类型，支持复合分区有限的分区一般只针对某一列 List 适合与有固定取值的列，支持复合分区有限的分区，插入记录在这一列的值不在List中，则数据丢失...一般只针对某一列 Hash 线性Hash使得增加、删除和合并更快捷线性Hash的数据分布不均匀，而一般Hash的数据分布较均匀一般只针对某一列 Key 列可以为字符型等其他非Int类型效率较之前低...MD5或SHA函数) 一般只针对某一列海量数据优化2种方法 1、大表拆小表，分表、分区，物理的操作 2、sql语句的优化，通过增加索引来调整，但是数据量增大将会导致索引的维护代价增大，逻辑层面提升大表拆小表...mysql5.1的4种分区类型 range分区：基于属于一个给点连续区间的列值，把多行分配给分区 list分区：类似按range分区，区别在于list分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择...，列值是固定值的时候，例如枚举的时候 hash分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算，这个函数可以包含mysql中有效的，产生非负整数值得任何表达式

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跟小洁老师学习R语言的第七天

test 数据框按照某一列排序library...(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小，没有increasedistinct，数据框按照某一列去重复...distinct(test,Species,.keep_all = T)#.keep_all意思是把所有列都保存下来mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length....lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作test 值是列表...，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile)lapply(test,mean)lapply(test,fivenum)#3.sapply 简化结果，返回矩阵或向量sapply

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PostgreSQL 教程

LIMIT 获取查询生成的行的子集。 FETCH 限制查询返回的行数。 IN 选择与值列表中的任何值匹配的数据。 BETWEEN 选择值范围内的数据。 LIKE 基于模式匹配过滤数据。...子查询主题描述子查询编写一个嵌套在另一个查询中的查询。 ANY 通过将某个值与子查询返回的一组值进行比较来检索数据。 ALL 通过将值与子查询返回的值列表进行比较来查询数据。...重命名表将表的名称更改为新名称。添加列向您展示如何向现有表添加一列或多列。删除列演示如何删除表的列。更改列数据类型向您展示如何更改列的数据。重命名列说明如何重命名表中的一列或多列。...截断表快速有效地删除大表中的所有数据。临时表向您展示如何使用临时表。复制表向您展示如何将表格复制到新表格。第 13 节....检查约束添加逻辑以基于布尔表达式检查值。唯一约束确保一列或一组列中的值在整个表中是唯一的。非空约束确保列中的值不是NULL。第 14 节.

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时间序列数据处理，不再使用pandas

而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...维度：多元序列的 "列"。样本：列和时间的值。在图（A）中，第一周期的值为 [10,15,18]。这不是一个单一的值，而是一个值列表。...比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...Gluonts - 转换回 Pandas 如何将 Gluonts 数据集转换回 Pandas 数据框。 Gluonts数据集是一个Python字典列表。

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

，列表的每个元素对应原来的每个元素拆分的结果 -（2）列表使用不方便——simplify = T简化结果，简化成矩阵 -（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型...mutated()数据框新增一列 mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #问题：新增列之后，test这个数据框是5列还是6列（有没有发生改变）？...转换数据：把表格转换成两列数据 -（1）第一步：转置 -（2）第二步：把行名作为一列添加到数据中（因为ggplot2容易把行名丢掉，所以倾向于把行名作为一列） -（3）第三步：新增一列“group...变成数据框 rownames_to_column() %>% #把行名变成一列， mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #宽变长函数的最新版本...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图

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biotrainee note 6

:102),]rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有”test ## 得到一个只有6行的数据框# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)...***arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小sort(test$Sepal.Length) #只排这一列，因为取完子集后变成了一个向量# distinct，数据框按照某一列去重复...distinct(test,Species,.keep_all = T) #去重后会保留所有的列# mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width...) #“new”为新增列的列名，其内容为这两列的乘积# select()、filter()筛选列、行# 连续的步骤# 1.多次赋值，产生多个中间的变量x1 = select(iris,-5) #去掉iris...sum) #对test的每一行求平均值向量/列表的隐式循环：lapply两个数据框的连接注：NA为缺失值，有但是不知道转自生信技能树

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R语言的综合应用-1

x2str_replace(x2,"o","A")str_replace_all(x2,"o","A")# 6.字符删除xstr_remove(x," ")str_remove_all(x," ")二、数据框...#1.arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length))...#从大到小#2.distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)类似与unique（给向量去重复）#3.mutate，数据框新增一列mutate....#1if(){}if(){}else{}if(一个逻辑值，不可以是多个逻辑值组成的向量){CODE1}else{CODE2}当（逻辑值是TRUE时），{运行CODE1}当（逻辑值是FALSE时），{运行...x为逻辑值或逻辑值向量；yes为逻辑值为TRUE时的返回值；no为逻辑值为FALSE时的返回值例如：x = rnorm(3)xifelse(x>0,"+","-")#3ifelse()+str_detect

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生信技能树- R语言-day7

(x," ")str_remove_all(x," ")玩转数据框arrange，数据框按照某一列排序sort是给向量排序的library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length...) #默认根据这一列从小到大给整个数据框排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小distinct，数据框按照某一列去重复unique 给向量去掉重复duplicated...duplicated(mm)] 提取没有重复的第一次出现的mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) new是新产生的列名新加之后...对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)两个数据框的链接merge可以合并inner_join:交集都存在的取inner_join(test1,test2,by="name...% # 矩阵变成数据框rownames_to_column() %>% #把行名变成一列mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #新增一列group

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字符串数据框管道符号条件语句循环语句

5到第9个字符### 4.字符检测str_detect(x2,"h")#检测x中的每个字符串是否含有“h”str_starts(x2,"T")#检测x中的每个字符串是否以“T”开头str_ends(x2...字符删除xstr_remove(x," ")#只删除第一个空格str_remove_all(x," ")#删除所有空格二.玩转数据框# arrange，数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange...(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小# distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,...Species,.keep_all = T)#将数据框test中的Species列去重复# mutate，数据框新增一列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width...)#新增列new，值为两列的乘积三.管道符号：%>%：表示传递x=iris %>% filter(Sepal.Width>3) %>% select(Sepal.Length,Sepal.Width

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R语言基础提升与总结

* Sepal.Width)⭐只是在控制台上对数据框test进行了一些操作，实际上的test还是只有5列！...}重点 ifelse函数ifelse(x,yes,no)x:逻辑值或者逻辑值向量yes:逻辑值为TRUE时的返回值no:逻辑值为FALSE时的返回值ifelse函数支持单个逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...，按列拼接成为一个矩阵 do.call完成批量操作4 表达矩阵画箱线图4.1 表达矩阵的概念基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示其中矩阵的行代表某个基因在不同样本（不同处理，或时间点等）中的表达水平列表示某个样本中各个基因的表达水平...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #数据框新增一列#变形的函数完成宽数据变长数据的操作pdat = dat%>% **pivot_longer...——applyapply(X,MARGIN,FUN…)X：数据框/矩阵名称MARGIN：取值=1表示行；取值=2表示列FUN：具体函数对X的每一行/每一列进行FUN这个函数test<- iris[1:6,1

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mysql分区、分表学习

通过跨多个磁盘来分散数据查询，来获得更大的查询吞吐量。三、分区类型 RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。...LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。...【要点】：如果试图插入列值（或分区表达式的返回值）不在分区值列表中的一行时，那么“INSERT”查询将失败并报错。...（key，hash）：就按照主键进行key即可(非常常见) 按照某种业务逻辑进行分区（range，list）：选择那种整数型做分区字段或者最容易被筛选的字段 ---- 分表 1.水平分表:根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中...2.垂直分割:把主码和一些列放到一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。原来一个表中有a,b,c,d四个字段，垂直就是竖着切一刀，分成a,b一个表，c,d一个表。通过同一个字段关联起来。

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生信技能树-R语言-day3

将这些元素筛选出来#提示：%in%length(g %in% s) # 错误，因为%in%产生的逻辑值中，T和F都存在，所以都会被计算个数，相当于length计算的是逻辑值的个数g[g %in% s]#...：向量二维：矩阵matrix 只有一种数据源类型数据框 data.frame 每列只有一种数据类型list列表：可以装的下一切（数据，向量，矩阵，数据框）数据框新建新建数据框data.frame()...[第几行 ,第几列] = 赋值修改后的数据修改一个列的数据文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（先提取一个列$，再修改）增加一列的数据文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（$提取的是一个全新的列名...，之前不存在的）修改行名rownames() = c()赋值修改后的向量（行名都是一样的）修改其中一列的列名colnames(文件名)[第几列]= “”赋值列的名字（每一列名字都不一样）两个数据框的连接...：merge(数据框1，数据框2，by = “共同列的名字”) (有一个相同列的名字)merge(数据框1，数据框2，by.x = “x列的名字”, by.y = “y列的名字”) （没有相同的列的名字

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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

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